Tesla Autopilot, 이제 자동차가 주변 공간을 인식

Tesla Autopilot은 현재 Occupancy Networks의 개발 덕분에 차량이 주변 공간을 인식할 수 있도록 지원합니다. Tesla의 Autopilot 소프트웨어 이사인 Ashok Elluswamy는 Twitter 에서 Autopilot 팀이 개최 한 최근 워크샵에 대한 자세한 스레드를 공유했습니다. 그는 또한 Twitter에서 워크샵을 공유했습니다.

트위터에서 즐기는 Ashok Elluswamy

비디오와 Twitter 스레드에서 Ashok은 Tesla가 어떻게 점유 네트워크를 개발하여 말 그대로 차량에 주변 환경을 제공하는지 설명했습니다. 인간은 주어진 시간에 주변의 사물을 이해할 수 있는 능력이 있습니다. 길을 따라가는 그 차는 느린 속도로 달리고 있습니까 아니면 빠른 속도로 달리고 있습니까? 보행자인 나에게 맞기 전에 길을 건너기에 충분한 시간이 있습니까? 길 한가운데에 있는 저것은 무엇입니까? 하늘에서 떨어지는 것은 무엇일까요? 나는 길을 떠나야 한다.

시나리오와 순간적인 결정에 대한 이러한 반응은 인간에게 자연스럽게 나타납니다. Tesla의 Autopilot 팀은 차량이 동일한 일을 하도록 프로그래밍하기 위해 노력하고 있으며 이는 생명을 구할 것입니다. 운전자가 주의를 기울이지 않는 동안 자동차가 주변을 정확하게 감지할 수 있다고 상상해 보십시오. 예를 들어 갑작스러운 의도하지 않은 가속(SUA)이 있습니다. Ashok은 Autopilot이 매일 이러한 유형의 사고 중 약 40건을 예방한다고 지적했습니다.

워크숍은 6월 에 뉴올리언스에서 열린 올해 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) 컨퍼런스 에서 개최되었습니다. Ashok은 팀이 차량 주변의 모든 것의 체적 점유를 예측할 수 있는 Occupancy Networks를 개발했다고 설명했습니다.

Ashok은 여유 공간의 이미지 공간 분할 또는 픽셀 단위 깊이와 같은 일반적인 접근 방식에는 많은 문제가 있다고 설명했습니다. 이러한 문제에 대한 솔루션은 Occupancy Networks입니다.

즉, Occupancy Networks는 차량이 주변 공간을 인식하고 해당 공간에서 주행할 수 있는지 여부를 판단할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 운전하는 동안 UFO가 갑자기 당신 앞에서 충돌하면 가능한 가장 안전한 방법으로 신속하게 대응할 것입니다. 이것이 Autopilot 팀이 소프트웨어를 훈련하는 것입니다.

Ashok은 Occupancy Networks가 NeRF(Neural Radience Fields)를 사용하는 방법에 대한 세부 정보를 공유했습니다. “이러한 네트워크의 점유 표현은 이미지의 차별화 가능한 렌더링을 허용합니다(Neural Radiance Fields 작업 기반). 그러나 장면별로 있는 일반적인 NeRF와 달리 이러한 점유망은 장면 전체에 걸쳐 일반화됩니다.”

트위터에서 즐기는 Ashok Elluswamy

여기에서 Ashok의 전체 Twitter 스레드 를 읽을 수 있으며 여기 에서 그의 프레젠테이션을 볼 수 있습니다 . Tesla의 AI Day 가 한 달 남짓 남았고 Tesla가 옵티머스 봇과 함께 작업 중인 인명 구조 기술에 대해 더 많이 공유할 것이라고 확신합니다.

Dr. Know It All은 최근 새로운 10.69 업데이트에 대한 비디오를 게시하고 Occupancy Network에 대한 자신의 생각을 공유했습니다.

그는 트위터의 메시지에서 "Occupancy Networks의 아름다움은 자동차가 보이는 물체가 무엇인지 알 필요가 없다는 것입니다. 물체 를 피하기 위해 물체 가 거기에 있다는 것만 알면 됩니다!"라고 말했습니다.

 

Tesla Autopilot now enables the car to perceive space around it