Intel Labs Research: Free View Synthesis
Ze wszystkich gier wideo, które pokazałeś komuś w wydaniu kierowcy, GTA może nie być na szczycie tej listy. Jednak zespół z Intel Labs i Uniwersytetu Darmstadt w Niemczech odkrył, że korzystanie z gier wideo zapewnia niezrównany poziom dokładności podczas identyfikacji obiektów.
Zespół, który opublikował wyniki w tym artykule, zauważył, że gra zapewnia dokładną symulację rzeczywistych scenariuszy jazdy. Dane te mogą być używane przez samonapędzające się samochody w świecie rzeczywistym do bezpiecznego podróżowania i nawigacji.
Samochody z własnym napędem wykorzystują dane identyfikacyjne obiektu, aby „nauczyć się”, jak identyfikować obiekty, takie jak piesi, latarnie i ściany, podczas jazdy po ulicy. Zazwyczaj producenci samochodów tworzą te dane z nagranego wideo z tablicy rozdzielczej samochodu. Przeglądają i identyfikują obiekty ręcznie, a system korzysta z uczenia maszynowego, aby ostatecznie stworzyć szerszy obraz tego, jak każdy obiekt wygląda.
Za pomocą GTA zespół był jednak w stanie zautomatyzować ten proces znacznie skuteczniej. Zespół mógł nagrywać podobne filmy w grze, ale był w stanie szybciej zidentyfikować zasoby, które reprezentowały te same obiekty uliczne. Fotorealistyczny świat wirtualny oznacza, że zidentyfikowane obiekty dają systemowi te same dokładne wyobrażenia o tym, jak będą wyglądać obiekty w świecie rzeczywistym.
Komputer jest w stanie automatycznie identyfikować obiekty w zaledwie kilka sekund, co zwykle zajmuje prawie dwie godziny na obraz z nagranym wideo. Oto proces w akcji:
„Dzięki sztucznym środowiskom możemy bez trudu zebrać precyzyjnie opatrzone adnotacjami dane na większą skalę ze znacznym zróżnicowaniem ustawień oświetlenia i klimatu”, Alireza Shafaei, Ph.D. student na University of British Columbia, powiedział Przegląd technologii MIT.
Shafaei opublikował swoje badania w artykule, który opisuje, w jaki sposób gry wideo mogą szkolić komputery, aby pomóc zobaczyć świat. „Pokazaliśmy, że te syntetyczne dane są prawie tak dobre, a czasem nawet lepsze, niż wykorzystanie prawdziwych danych do treningu” - powiedział.
Samochody z własnym napędem wykorzystują dużą ilość danych, a techniki takie jak ta będą miały zasadnicze znaczenie dla utrzymywania wszystkiego. AT&T rozpoczęło testowanie nowej sieci komórkowej 5G, zaprojektowanej z myślą o samochodach samobieżnych, która może nadać priorytet danych o znaczeniu krytycznym, aby uniknąć samochodów bez kierowców cierpiących na opóźnienia. Wszystkie te dane są jednak kosztowne, ponieważ naukowcy ostrzegają, że samochody mogą być podatne na hakowanie. Pojazdy bez sterowników otwierają nowe możliwości dla dużych zbiorów danych, ale kwestia tego, jak sobie z tym poradzić, będzie priorytetem.
Volvo Autonomous Driving Video pokazuje Audacious Vision dla samochodów z własnym napędem
Volvo współpracuje z chińską firmą internetową Baidu w zakresie tworzenia i produkcji autonomicznych samochodów w Chinach, ogłosiły w tym tygodniu dwie firmy. Jest to ważny krok w dążeniu Volvo do samodzielnej jazdy, a film firmowy z września pokazuje, jak firma rozważa obecnie przyszłość autonomicznej jazdy.
Największe zagrożenie dla samochodów z własnym napędem to ludzie idioci
Samochody z własnym napędem, takie jak małe węże i nastolatki, bardziej się ciebie boją niż ty. Nie bez powodu. W czwartek zaktualizowany raport opublikowany przez stan Kalifornia dla Associated Press wykazał, że samobieżne samochody Google i największe zagrożenie Delphi Automotive to ich twórca: Ludzie. Re ...
Goodyear przedstawia Eagle-360, sferyczną oponę do samochodów z własnym napędem
Wszystko, co dotyczy nowej koncepcji opon Goodyeara, jest zaprojektowane na przyszłość. Gumowe kulki, które przywołują wspomnienia o zbijaniu, mają na celu przyszłość, w której rocznie sprzedaje się 85 milionów autonomicznych samochodów. Te opony z nadrukiem 3D są po prostu powtarzalne, sferyczne, co oznacza, że oferują kierowcom prawdziwy 360-stopniowy ...