collaboration
8.1K views | +3 today
Follow
Your new post is loading...
Scooped by Pál Kerékfy
Scoop.it!

Nem a nagyfiúk után fut, más úton akarja leelőzni őket

Nem a nagyfiúk után fut, más úton akarja leelőzni őket | collaboration | Scoop.it
Hungary-based AImotive believes self-driving cars can navigate with regular cameras. It’s building a custom chip and virtual simulator to prove it.

I came to investigate AImotive’s claim that it could navigate primarily using the input from webcams positioned around the car (including a front pair to provide stereo vision). Inexpensive radar sensors would be onboard for backup. But AImotive wouldn’t need the gold-plated standard of most self-driving cars–lidar laser scanners that cost tens of thousands of dollars.

Pál Kerékfy's insight:

Lássuk, mire jut majd ez a kis magyar startup! Nem akarják követni a nagyokat, teljesen más utakat választanak az önvezetés terén.

Mik az eltérések?

  1. Vizuális érzékelés, vagyis olcsó kamerák. Ezzel szemben a nagyok lidart használnak, ami nagyon drága (több tízezer dollár), és centiméteres pontosságú, állandóan frissített digitális térképet használ.
  2. Saját hardvert fejlesztenek (aiWare), mert a mostani megoldásoknak nagyon nagy az áramfelvétele. A mai megoldások tipikusan 1000 watt körüliek, az NVidia új, optimalizált alaplapja 500 wattos. Az AImotive 100 watt alá akar lemenni.
  3. A szimulációs tesztekre sem a meglévő eszközöket használják, hanem a saját aiSim rendszerükön dolgoznak.

Kiderül majd, hogy mire jutnak… Látszik a befektetői bizalom, eddig 47,5 millió dollár tőkét kaptak. Érdekes módon a konkurens NVidia is beszállt :-)

#AImotive #seldriving #radar #lidar #autonomous #robocar #aiWare #aiSim #NVidia #startup

more...
No comment yet.
Scooped by Pál Kerékfy
Scoop.it!

Úgy döntött az autó, hogy nincs ott senki, ezért simán elütötte

Úgy döntött az autó, hogy nincs ott senki, ezért simán elütötte | collaboration | Scoop.it
Uber has discovered the reason why one of the test cars in its fledgling self-driving car fleet struck and killed a pedestrian earlier this year, according to The Information. Two sources tell the publication that the software was tuned in such a way that it "decided" it didn’t need to take evasive action and possibly flagged the detection as a "false positive."

 

Pál Kerékfy's insight:

Egy dolog látni, másik dolog érteni, hogy mit látunk! Ez nem csak az emberrel van így, hanem a géppel is. Hiába van a radar és a lidar, amik sötétben is jól látnak, ha a mögöttük lévő szoftver téved. Úgy döntött a gép, hogy mégsincs előtte senki…

 

Az ilyen hibák kivédésére ül egy ember is az autóban. Az adott esetben az ember valami mással foglalkozott, nem az útra figyelt. Nincs is ebben semmi különös. Az értelmetlen, unalmas munkát nem szeretjük. Órákon, napokon, heteken, hónapokon keresztül figyelni a gépet, ami sose hibázik. Ki bírja ezt? Más okból is értelmetlen ez az egész. Miért gondoljuk, hogy a passzívan üldögélő ember majd jobban észreveszi a gyalogost, mint a szuper jó érzékelőkkel felszerelt gép?

 

Itt a video, amin először a külső, majd a belső kamera mutatja a balesetet: https://youtu.be/RASBcc4yOOo

 

A rendőrség szerint nem hibás az Uber. Jogi szempontból igazuk lehet. A gyalogos rossz látási viszonyok között, szabálytalanul kelt át az úttesten. Azonban: a sokmilliós extrával felszerelt autótól valamivel jobb eredményt várunk, mint egy figyelmetlen sofőrtől. Ugye?

 

Ennyi a mondanivalója az Uber szóvivőjének. A szokásos semmitmondó mellébeszélés.

We’re actively cooperating with the NTSB in their investigation. Out of respect for that process and the trust we’ve built with NTSB, we can’t comment on the specifics of the incident. In the meantime, we have initiated a top-to-bottom safety review of our self-driving vehicles program, and we have brought on former NTSB Chair Christopher Hart to advise us on our overall safety culture. Our review is looking at everything from the safety of our system to our training processes for vehicle operators, and we hope to have more to say soon.

 

Az AImotive éppen azt emelte ki a friss írásában, hogy a szenzorok jeleit jól kell értelmezni!

Továbbiak:

https://www.theguardian.com/technology/2018/mar/22/self-driving-car-uber-death-woman-failure-fatal-crash-arizona

#Uber #selfdriving #autonomous #lidar

more...
No comment yet.
Scooped by Pál Kerékfy
Scoop.it!

Többféle szenzorral, okosabban

Többféle szenzorral, okosabban | collaboration | Scoop.it
Self-driving is one of the greatest challenges of our age. For the first time, we have the technological background, spatial and temporal resolution for a robotic system to fully understand its surroundings.

This means that automated systems are now capable of controlling a vehicle at speeds of 130 km/h (80 mi/h) being aware that any mistake can cost human lives. Self-driving systems do this by recognizing their surroundings and understanding the kinematic characteristics of each object in every moment with negligible uncertainty. They will then define the safe free space, the trajectory and route they should follow to reach a destination.

Pál Kerékfy's insight:

Az elmúlt héten kétszer is írtam azokról a kutatásokról, amikben a modern képfelismerő rendszerek átverhetőségét vizsgálták. Az önvezető autók köréből is hoztak konkrét példákat, hiszen ezekben kritikus lehet a jelzések és a forgalmi szituációk helyes értelmezése. A kutatók példái csak a táblákra vonatkoztak. Forgalmi helyzetek, mozgásban lévő objektumok még bonyolultabb kérdéseket vetnek fel.

 

Az AImotive (korábban ADASworks) nevű magyar cég másoktól kissé eltérő utat jár be az önvezető autókhoz szükséges műszaki megoldások fejlesztésében. Megközelítésük az, hogy olcsó, akár utólag is az autóba építhető, látáson (kamerákon) alapuló rendszerekkel lehet a környezet észlelését a legjobban megoldani. Ezek a Google által preferált Lidar (lézeres) eszközök árának töredékébe kerülnek.

 

Az AImotive szenzorokkal foglalkozó vezetője (dr. Kozma Péter) most arról ír, hogy milyen integrációs problémákat kell kezelni, amikor több szenzort, és különböző típusú szenzorokat használunk az autóban. Összhangban kell lenniük a térbeli pozícióknak, az óráknak szinkronban kell lenniük, és végül: a központi egységnek helyesen kell értelmeznie a kapott információkat – akkor is, ha valamelyik szenzor hibázik.

 

Az még nem világos számomra, hogy a korábbi példákban szereplő értelmezési hibákat ezzel a módszerrel hogyan lehet kezelni…

 

#AImotive #ADASworks #AI #selfdriving #autonomous @AImotive #sensors #lidar #visual

more...
No comment yet.
Curated by Pál Kerékfy
collaboration expert, CIO, mathematician, university teacher

I share my experience in collaboration, IT service management, risk & security with students and others.

My blog:

https://kerekfypal.blog