Autopilot的深度学习网络如何才能趋近真正的AI ——从实景中快速获取时间维度的训练数据方法（3）
跟随前两期关于Tesla专利“Generating ground truth for machine learning from time series elements”的内容，我们继续看看Tesla关于训练数据获取方法的专利细节。在进行今天的内容之前，小编想多扯几句关于…
Tesla的新专利 ——从实景中快速获取时间维度的训练数据方法（2）
接上期。 在上一章节中，我们介绍了在这个涉及“Autopilot自动驾驶深度学习网络”的“训练方法”和“部署方法”的专利中，对于自动驾驶系统的各种技术环节定义。虽然是按照专利的、概要的功能框架图给出介绍，但实…
Tesla的新专利 ——从实景中快速获取时间维度的训练数据方法
Tesla的全新专利公布，全名称为，“Generating ground truthfor machine learning from time series elements”，大概的中文意思是，为机器学习所生成的时间序列基准数据。虽然拗口，但是基本上望文生义，意思…
吴新宙：小鹏 P7 自动驾驶背后的视觉秘密
关注并标星电动星球News 每天打卡阅读 更深刻理解汽车产业变革 ———————— 编者按：小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙博士今天在知乎上就自动驾驶相关话题发表了一篇长文，主要涉及小鹏的自动驾驶研发架构，尤其是…
透过英伟达、华为、特斯拉的 “三国演义” 看自动驾驶域控制器设计
导语 最近由于工作需要，整理了一下Tesla、NVIDIA、WAYMO、华为等自动驾驶领头羊的一些资料，主要是关于域控制器、硬件架构、系统架构方面的梳理。特斯拉的技术能让众多传统OEM甘拜下风，NVIDIA的AI计算平台…
特斯拉登顶全球车企市值第一，凭什么？
2020年6月10日，特斯拉的市值达到了1901亿美元，超过了丰田的1823亿美元，首次成为了全球车企市值最高的汽车制造商。 这让很多人大跌眼镜。 表象和内核 特斯拉简直就是一家“问题企业”！ 今年5月，特斯拉被爆…
NVIDIA DrivePX2系统及软硬件架构学习笔记
导语 最近由于工作需要，整理了一下Tesla、NVIDIA、WAYMO等自动驾驶领头羊的一些资料，主要是关于域控制器、硬件架构、系统架构方面的梳理。特斯拉的技术能让大众汽车甘拜下风，NVIDIA的AI计算平台绝对是行…
深度：汽车芯片市场的开年之战
820A成2020年新车标配，高通们如何成为“野蛮人”？ 文 | James 晓寒 消费电子芯片巨头上车这件事，终于有了“关键突破”。 今年春季上市的新车并不算多，但几个关注度较高的车型，像是中期改款的A4L、领克05、…
Waymo Driver第五代无人车平台介绍 Waymo计算系统猜想
Waymo惊人的29个摄像头的传感器配置在自动驾驶圈内成为热门话题。近日，Waymo 在 Youtube 上发了一段视频专门介绍“WaymoDriver”——自动驾驶巨头的第五代无人车平台。视频主讲人是 Waymo 设计主管 YooJung Ahn…
车道保持系统LKAS的弱点是否会被抓住并放大？ ——针对基于深度学习的LKAS系统攻击分析（4）
【攻击原理】 在之前的技术铺垫之下，本篇我们针对LKAS系统的攻击行为本身进行介绍： Car Motion Model based Input Generation ØSimulate inter-dependency by bicycle model/考虑到这种针对运动车辆的攻击…
车道保持系统LKAS的弱点是否会被抓住并放大？ ——针对基于深度学习的LKAS系统攻击分析（3）
【攻击行为的一些边界条件】 针对LKAS系统的攻击行为本身，有一些发明者定义的限定条件，搞清楚这些限定条件的定义和来源，有助于我们理解攻击行为的原理。如下： 攻击行为奏效的前提： Attackerpossesses t…
车道保持系统LKAS的弱点是否会被抓住并放大？ ——针对基于深度学习的LKAS系统攻击分析（2）
【LKAS系统的工作原理】 在解释这种攻击技术的具体原理之前，我们首先应该明白的是LKAS车道保持系统的工作原理。这个包含两部分，一个是车道线的识别部分（这部分多数实现是由深度神经网络DNN来实现的）；另…
车道保持系统LKAS的弱点是否会被抓住并放大？ ——针对基于深度学习的LKAS系统攻击分析（1）
在国内的自动驾驶行业里，这几天一则挺震撼的消息显示针对LKAS车道保持系统的攻击在理论和实验室级别的实践上得到实现，如下标题，还是挺惊悚的。 “针对已经普及、并达到很高产品化水准的LKAS系统，我们可以…
Tesla Autopilot中的感知实现 ——Multi-Tasks多任务神经网络结构的简析（6）
接上一章节。 Autopilot的多任务/Multi-Tasks神经网路结构，在经过足够且充分的识别训练之后，必然也会来到对于“最终模型”的选择上。之所以是加引号的“最终模型”，是因为哪怕经过内部训练——测试——正式发布，…
Tesla Autopilot中的感知实现 ——Multi-Tasks多任务神经网络结构的简析（5）
接上一章节。 针对多任务/Multi-Tasks神经网络架构如何进行训练，是下一个Tesla必须要考虑的问题。 之所以难，主要的原因还是因为“多任务”本身所带来的。这种难度的增加，其实不算太难理解，在对于自动驾驶…
Tesla Autopilot中的感知实现 ——Multi-Tasks多任务神经网络结构的简析（4）
接上一章节。 现在通过之前的介绍，相信读者已经基本理解了Tesla的Autopilot自动驾驶系统，至少在识别功能环节上的基础神经网络结构了。但实际上，如果真正建立、训练、部署一个真正可信赖和可用的神经网络…