يجري اختبار سيارة vidia ذاتية القيادة على نطاق واسع والسؤال الآن هو: هل يجب أن تشعر تسلا بالقلق؟ كشفت Nvidia مؤخرًا عن فيديو يعرض إمكانيات أحدث برامج DRIVE AV.
البرنامج قادر على دمج عدة طبقات من البرمجيات مفتوحة المصدر قادرة على تمكين تكنولوجيا القيادة الذاتية في السيارات. في الفيديو المذكور أعلاه من نفيديا ، تم عرض العمل الدقيق لعرض السيارات ذاتية القيادة.
سيارة نفيديا ذاتية القيادة
يقسم برنامج القيادة الذاتية من نفيديا مهامه إلى ثلاث فئات رئيسية:
- المعرفة
- الموقع
- برامج التخطيط والتحكم
الإدراك هو العملية التي تقوم من خلالها تكنولوجيا Nvidia's AI بتحويل بيانات الصور الأولية إلى فهم دلالي للعالم. يمكن لبرنامج Nvidia ذاتية القيادة القيام بذلك بمساعدة Xavier SoC التي يمكنها استيعاب الكثير من البيانات المرئية بسرعة عالية. كما أنه قادر على تحديد علامات الشوارع والمشاة وكل شيء آخر على الطريق في ظل مجموعة متنوعة من الظروف الجوية مثل المطر والظلام ، إلخ.
يستخدم الإدراك العديد من الشبكات الاصطناعية العميقة العصبية (DNN) لفهم العالم من حوله والسيارة. بعض DNNs المستخدمة خلال التصور تشمل:
- فتح الطريق الصافي – الكشف عن المناطق المفتوحة والطرق
- تسجيل نت – الكشف عن علامات الطريق وتصنيفها
- شبكة خفيفة – في تحديد إشارة المرور وتحديد اللون
- ClearSight نت – يعمل بشكل سلبي ويستخدم 4 كاميرات للنظر حولك
- دفع نت – يحدد ويصنف الأجسام المتحركة ، ويميز السيارات عن المشاة ويصفها بطريقة مختلفة.
- انتظر نت – للكشف عن التقاطعات ، واكتشاف إشارات المرور ، واكتشاف العلامات. عند تحديدها بنجاح ، ترسل إشارة إلى شبكة الضوء وتوقيع الشبكة.
الجزء التالي من قدرة القيادة الذاتية لـ Nvidia هو توطين القيادة. هدفها الرئيسي هو جعل السيارة ذاتية القيادة على دراية بموقعها على الخريطة في غضون بوصات من هوامش الخطأ. برنامج Nvidia ذاتية القيادة قادر على تحقيق اكتشاف دقيق للموقع باستخدام التقنيات المتاحة بسهولة.
على سبيل المثال ، تم تجهيز سيارة Nvidia ذاتية القيادة بأربع كاميرات ، وجهاز استقبال GNSS (نظام الملاحة العالمي للأقمار الصناعية) ، ومقياس السرعة (داخل السيارة) ، ونظام IMU. يشبه إعداد الأجهزة ذاتية القيادة سيارات تسلا الكهربائية.
على غرار Elon Musk ، لا يبدو أن Nvidia يعتمد على تقنية LIDAR لتمكين تقنية القيادة الذاتية. تعتمد Tesla بشكل أساسي على الكاميرات عالية السرعة ، وبرامج قيادة AI و RADAR لجعل سياراتها مستقلة.
في سيارة Nvidia ذاتية القيادة ، تستخدم Xavier Soc محرك Accelerator للتعلم العميق ومحرك CUDA لتراكب بيانات المستشعر على خريطة الطرف الثالث. تستخدم Nvidia عددًا من خرائط HD للجهات الخارجية من HERE و Baidu و Tomtom و Zerin.
عندما تدخل سيارة Nvidia ذاتية القيادة إلى الطريق السريع ، ستتولى Path Perception Ensemble Drive Labs Episode 1 حلها. إنه يعمل على التحكم التلقائي في تثبيت السرعة ونظام التحكم في الحفاظ على الحركة من أجل الحفاظ على القيادة الذاتية.
أثناء القيادة الذاتية ، ينفذ برنامج Planning & Control مناورات قيادة مستقلة باستخدام مجموعة من DNNs المذكورة أعلاه. على سبيل المثال ، يكتشف Drive net حدود السيارات القريبة وتكتشف شبكة Openroad المسافة بين سيارتك والجهاز التالي.
من خلال مزيج من هذا ، يشكل Path Perception حدودًا حول كل مركبة متحركة تسمى "سياج الكائنات". هذا مفيد في تحديد المركبات التي تسير في ممرات مختلفة. كل حارة مرمزة بالألوان في البرنامج لاكتشافها بسهولة.
Nvidia's Self Driving Software vs. Tesla Autonomous AI
قامت Tesla مؤخرًا أيضًا بتحديث برنامج التشغيل الذاتي الخاص بها في آخر تحديث للبرامج 28.3.1 2019. يوفر التحديث الجديد نظام Air Suspensions Dampening المحدث للطراز S و Model X. من السيارات الكهربائية تسلا بشكل كبير جدا.
علاوة على ذلك ، أبلغ مستخدم Reddit مؤخرًا عن أداء AI الجديد ذاتية القيادة في Tesla في منشور على وسائل التواصل الاجتماعي. عرض الفيديو حكاية تسلا موديل 3 SR + تقوم بالاندماج عن طريق التزوير وإفساح المجال لنفسها في حركة المرور المزدحمة.
هذا يثبت أن تسلا تخطو خطوات كبيرة نحو تطوير منظمة العفو الدولية المختصة ذاتية القيادة. ومع ذلك ، فإن Nvidia لم يتأخر كثيرًا ، فإن اختبار الطريق الذي تمت مناقشته أعلاه يعزز قدرة صانع الرقائق في تكنولوجيا القيادة الذاتية.
