Re: [閒聊] Tesla:LIDAR
這串討論蠻有趣的,雖然兩位版友比較嗆,但我更想討論的是貼近人類視覺的ADAS
其實我本身也不是醫學和光學專業,不過歡迎指證
以ADAS視覺來說,攝影鏡頭是無法和人眼相比較的
我回應貼文有提到一件事情
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視網膜Fovea幾乎等於高解析度+gimballed autofocusing stereoscopic的傳感器
目前硬體無法達到這個等級
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其中人眼怎麼判斷距離和建立3D? 大家每天在用卻可能沒很了解
重要的就是焦距+兩眼視差+肌肉旋轉角度透過大腦處理繪製而成
人眼在中心區域解析度非常高,隨著中心往外擴散解析度越來越低
這也可以讓人眼在大腦中計算出整個3D+距離的概念
但攝影機"目前"就算能做到高解析度,但沒有萬向節+自動對焦機制
很難繪製出距離和3D模型
所以有一派說法,為了補足攝影機的先天劣勢且更能接近人類視覺模型
radar的測距、3D繪製和攝影機本身的mapping才是最接近人類視覺判斷的資訊
事實上Elon Musk本身完全不反對兩種不同傳感器輸入
他甚至早在2022年就說過"Only high resolution matters"
假如認為Tesla是想要複製人類駕駛資訊輸入的感官
那勢必"測距+3D"就是最後一哩路
當然當代AI能不能透過更多攝影鏡頭或是更複雜的運算去繪製出3D我就不太確定
但Radar就是補足這方面的功能
隨著Tesla購入大量LiDar進行訓練建立數據庫以及決策模型
未來會不會有一天轉彎也蠻令人好奇的
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純視覺繪製3D不就2022年發表的佔用網路
我知道有這個,Tesla現在也是在多數狀態做得到,但覆蓋面有限
呃,特買光達已經很久的事情了,用來檢核視覺結果而已
有數據之後搞出新演算法要Train其實就在那邊了
人眼加人腦比較聰明
但是人也經常會犯錯
特斯拉就沒在弄這些了 剩下自動停車還在用
規控頭頭 都在V12那波離職了
有什麼特殊的理由需要很耗電的LiDAR? 現有的 mmWave 4D
radar 也是有很多可能性不是嗎
Andrej Karpathy 之前在no priors 節目就有提到 實際上
特斯拉也有用到其他感測器 只是在training model 使用
這些數據被蒸餾成只需要鏡頭的模型在車上運行 有興趣可
以去看看整篇訪問
用雙鏡頭視差就能測距了 比如hitachi eyesight的acc. 也
確實能像影片那樣做假景騙過它 畢竟人類對環境的觀察力遠
高於目前電腦視覺只專注在某個視角內的物品
4D雷達應該也是貴 傳統車廠都沒興趣
雙鏡頭就是Subaru Eyesight那一套
但是多鏡頭系統的視差怎麼做出景深也是需要好好琢磨的
圖片那個我也會被騙啊XD
所以特斯拉前面,至少兩顆鏡頭,創造視差,這些鏡頭,可
以在停車時,一一查看
不會轉彎 特斯拉完全自動駕駛內部已經做出來了XDDDD
接下來就是逐步先放到無人計程車裡面 之後再放到車主
騙得過AP也騙不過FSD FSD你甚至不用平面照片
你直接用一層透明板 放在道路中間
透明板看過去另一側 是真實的道路
FSD一樣不會被騙
@dslite
你該多去看網上的FSD測試影片
不是拿EAP在這邊吵
一直拿google助理的對話 來說goole gemini是智障
你知道是不同人嗎 功課都不做 整天用幻想的XDDDDDDDDD
我再說一次 特斯拉「完全自動駕駛」已經做出來了
已經從去年年底一直測試到現在
並且即將在6月的奧斯丁部署無人計程車
「沒有方向盤」的cybercab產線也已經佈好了
預計明年初就要量產
反對純視覺 你就該把我們研究透徹
這樣你才能精準反駁
不是總是躲在你自己的小圈圈幻想
光達車就是在馬路上生不出像樣的產品
因為物理極限就擺在那裡 光達自駕2010年就在研發了
到2025年還是不長進
都2025年了還在光達 傻眼
就人眼比攝像頭強好了 但反應速度 疲勞度 專注度
人都遠遠比不過機器 這樣講文組的懂嗎
3D問題算小 Occupancy Network就是為了解決單鏡頭
3D建模而有的演算法 缺點是要動 東西不動就沒輒
但是開著車基本上不可能不動 所以問題不大
Tesla也是走這個solution 所以每個方向攝影機都只有
一個 但是可以建模出大多數車身周圍的3D模型
另外能夠利用影片做訓練 這個也是一個很大因素
不然影片就只能做tagging而已
相機角分辨率要超過人眼是輕而易舉,動態範圍也是,轉向可以
靠多目相機克服,有多目就有立體視覺,問題都在要花多少錢,
然後LiDAR解析度是遠低於相機的
並沒有,特很早就沒再買光達了,業績和股價說明一切
特去年不是有買光達嗎 去年第一季特是光達最大客戶
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首Po看起來在很多特定的情景,Tesla的純視覺方案,沒有辦法避免意外的發生。這樣是不是 離全自動駕駛距離更遠了呢? 影片在此![[閒聊] Tesla:LIDAR [閒聊] Tesla:LIDAR](https://img.youtube.com/vi/IQJL3htsDyQ/mqdefault.jpg)
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據加州監管機構表示,電動汽車製造商Tesla已獲得加州首個必要批准,可能在該州開展無 人駕駛計程車服務。 這項批准是Tesla實現其此前承諾的自動駕駛計程車服務的重要一步。 無人駕駛計程車服務的承諾是該公司在快速發展的電動和自動駕駛汽車領域保持領先地位的 更廣泛努力的一部分。![Re: [閒聊] Tesla:LIDAR Re: [閒聊] Tesla:LIDAR](https://i.imgur.com/5KHC7Ewb.jpg)
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你說了一堆,其實你的理論根本沒搞清楚狀況 今天Mark Rober的實驗,就是故意去製造純視覺的障礙 他收了LiDar的贊助,就是要表現出純視覺的限制阿 你在那邊瞎扯一堆,但純視覺物理限制還是在那邊 我先問,AP的AEB功能跟FSD的資訊輸入源頭是不是都是攝影機?![Re: [閒聊] Tesla:LIDAR Re: [閒聊] Tesla:LIDAR](https://i.imgur.com/5Li0rRjb.png)
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高功率LiDAR現在最大的問題是 佔用空間合理的固態雷射波長都要催到1300~1500nm去了 不然把iPhone在用的那些雷射功率拉上去根本在烘烤路人的眼球 安規不會過 現階段候選材料InP又貴到靠北8
雷射催到1500去 傷不傷眼睛? 可以看這篇測試 車載雷射傷不傷手機感光元件![Re: [閒聊] Tesla:LIDAR Re: [閒聊] Tesla:LIDAR](https://img.youtube.com/vi/WpjOhVisl_8/mqdefault.jpg)
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可以散會了 被國外網友踢爆造假了 這個人在特斯拉的AP運作期間 腳還踩著油門 有用過的都知道 AP期間踩著油門![Re: [閒聊] Tesla:LIDAR Re: [閒聊] Tesla:LIDAR](https://i.imgur.com/IZU8vihb.jpg)
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純視覺就像一個沒有感知能力的人沒辦法分辨在前面的東西是真的還是假的 這就是純視覺的侷限 加上Lidar後雖然距離人力的感知還是差很遠但至少可以補助一點不足 模擬出來的場景在現實世界中不太可能會出現在馬路上 但純視覺就是有一定的侷限在![Re: [閒聊] Tesla:LIDAR Re: [閒聊] Tesla:LIDAR](https://pbs.twimg.com/ext_tw_video_thumb/1902819367324352512/pu/img/X2JiYSN656xyY25C.jpg:large)
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不意外 很快就有人重做一次實驗了 純視覺確實可以完美辨識 ===== 光達廠商這20年來的發展 除了靠買廣告 造假外![Re: [閒聊] Tesla:LIDAR Re: [閒聊] Tesla:LIDAR](https://img.youtube.com/vi/9KyIWpAevNs/mqdefault.jpg)
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Re: [電車] 有段時間前的消息 關於 Tesla HW4.04D imaging radar在業界老早不是啥新聞 不過Tesla應該是第一家量搭載4D imaging radar方案的 其實之前就有謠傳Tesla可能採用某家的4D imaging radar 關於純視覺要如何滿足開放道路自駕的MTBF 過去也被質疑到爛![Re: [電車] 有段時間前的消息 關於 Tesla HW4.0 Re: [電車] 有段時間前的消息 關於 Tesla HW4.0](https://i.imgur.com/AInOO4Db.jpg)
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Re: [討論] ACC撞防撞車是不是設計太智障其實感測器感測距離比人眼還遠,問題在感知上(確認前方是否有車) 自駕技術分 1. Sensing(感測) 2. Perception(感知) 3. Planning(規劃)![Re: [討論] ACC撞防撞車是不是設計太智障 Re: [討論] ACC撞防撞車是不是設計太智障](https://i.imgur.com/AInOO4Db.jpg)
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Re: [新聞] 特斯拉自動駕駛電腦Hardware4.0即將出爐前陣子在忙,今天得空,回一下好了 首先,LiDAR, Radar, 4D Radar 都是不同的東西,可能少數人因為翻譯混亂,沒搞清楚 傳統的雷達只有速度、平面方向、距離等三個維度的資訊,缺乏高度的判別能力, 只能知道前面有東西,但高度不知道,例如可能分不清是鋁罐還是電線竿,如果寬度都一 樣的話。![Re: [新聞] 特斯拉自動駕駛電腦Hardware4.0即將出爐 Re: [新聞] 特斯拉自動駕駛電腦Hardware4.0即將出爐](https://img.youtube.com/vi/QO3hj3v_F4I/mqdefault.jpg)
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Re: [新聞] 力挺特斯拉 女股神:吃自駕計程車大餅我也很懷疑特斯拉要怎樣畫出這個robotaxi大餅 身邊搞自駕的現在都是瞄準L2+ 輔助駕駛 只適用長途開車的場景 而自駕計程車有法規 許多安全上問題 更重要的是現階段AI發展路線都只停留在生產工具 還無法做到真正取代人類 自主性自己做決策 而車禍這種安全考量下 你的reliabilty 安全邊際必須無限高才行 現在能真運行的自駕計程車(Waymo/Cruise) 都是在侷限區域![Re: [新聞] 力挺特斯拉 女股神:吃自駕計程車大餅 Re: [新聞] 力挺特斯拉 女股神:吃自駕計程車大餅](https://cimg.cnyes.cool/prod/news/5523713/m/f2fe21c7296113523ae00fa060bf0e7e.jpg)
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[分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好這個youtuber將FSD AI看到的畫面結合實際行車畫面 有幾個亮點, 你去觀察對向車道,或是更遠處都可以發現AI都可以清楚知道車子位置在哪 換句話說,FSD用了鏡頭就可以模擬光達的距離偵測了 這個技術已經被特斯拉提出為專利![[分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好 [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://img.youtube.com/vi/qRjY55ELYnc/mqdefault.jpg)
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Re: [新聞] 特斯拉下個版本FSD接近完成最終不需雷達話說這是大概1個月前Musk的推特內容 新聞跟原PO也lag太久..... 推特短短幾行,報導還可以寫這麼多也是不容易 然後更有趣的一點 一邊說使用pure vision,一邊把不專注路況的FSD beta車主排除在外唷XD![Re: [新聞] 特斯拉下個版本FSD接近完成最終不需雷達 Re: [新聞] 特斯拉下個版本FSD接近完成最終不需雷達](https://i.imgur.com/cuaAP2yb.jpg)
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Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好從最基本的原理來說,光達跟雷達就是用來測距,理論上只有一維的資訊 三維的部分是經過一些設計、運算後得到的 反而鏡頭得到的一開始就是二維資訊,然後可以經過運算得到三維的資訊, 特斯拉更進一步從中取得四維資訊(多的那維是時間軌跡預測) 以目前的技術:![Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好 Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好](https://img.youtube.com/vi/tEO2X7i9MEw/mqdefault.jpg)
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Re: [標的] LAZR VLDR IPV 長多那個………其實原文跟留言很多都誤會了 Tesla不是 『相機獨門技術』 Tesla目前使用自駕採用 12個超音波(近距離 跟自駕沒太多關係) 8個鏡頭(前3 左右4後1,採用機械學習 用晶片算辨識物)![Re: [標的] LAZR VLDR IPV 長多 Re: [標的] LAZR VLDR IPV 長多](https://i.imgur.com/jfTTqsjb.jpg)
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Re: [問卦] 美軍陸戰隊學《潛龍諜影》紙箱潛行戰術,阿肥外商碼農阿肥啦! 其實這在機器學習/深度學習領域當前還是一個資安攻防戰的大問哉,尤其是圖像領域其實 從攝影機取得的數據,其實如果熟知數位訊號的話,其實對於機器取得的訊號只是256個數 值(對應PC的256色彩度)加上一個通道數量的三維數據,歸一化以後可以把數值256變成0到1 之間的浮點數,這樣問題就來了,現實世界人眼其實對浮點數差0.001不到的變化是很難察
Re: [閒聊] KODAK CCD vs CMOS發色猜猜樂關於不同相機,所謂「發色」的差異, 除了來自不同鏡頭、數位相機廠商的色彩引擎外 還有感光元件本身設計造成的影響, 至於哪部分影響比較大,不是我這篇回文要討論的, 只是我剛好之前找資料,看到一種人類色覺的向量計算法研究,
![[情報] Rolls-Royce Cullinan可能搭載H [情報] Rolls-Royce Cullinan可能搭載H](https://www.supermoto8.net/images/article/f3478200bfea00aa2ef516d7b5864cfe2.jpg)
![[問題] 汽車有衝壓進氣的設計嗎? [問題] 汽車有衝壓進氣的設計嗎?](https://moto7.net/imgs/Resize2520of2520P90045628_highRes1.jpg)
![Re: [新聞] 宛如科幻小說 馬斯克的未來地底隧道亮相 Re: [新聞] 宛如科幻小說 馬斯克的未來地底隧道亮相](https://pic.pimg.tw/ice2006/e80c1fbf5b9c677252f6dad256f576cf.jpg)