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Nissans innovative Idee für selbstfahrende Autos ist, sie weniger Selbstfahren zu machen

2018-02-05 1
   
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FortsetzenDie Zukunft wird kompliziert, vor allem die selbstfahrende Autos Bit. Während in diesem Jahr die autonome Technik an der CES stand, waren es alle Versprechen und Prototypen und Testflotten. Die reale Anwendung von all dies hat entweder die Beta-Quali
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Die Zukunft wird kompliziert, vor allem die selbstfahrende Autos Bit. Während in diesem Jahr die autonome Technik an der CES stand, waren es alle Versprechen und Prototypen und Testflotten. Die reale Anwendung von all dies hat entweder die Beta-Qualifier (wie Tesla) oder ist noch Jahre entfernt.

Nehmen Sie die Arbeit von Hyundai an den autonomen Ioniq-Fahrzeugen. Die Ingenieure haben mir während meiner Testfahrt erzählt, dass die Technologie sicherlich bis 2020 fertig sein könnte, aber selbst dann, Hyundai plant nicht, einen selbstfahrenden Ioniq zu diesem Zeitpunkt zu verkaufen, weil Gesetze und Gesellschaft wahrscheinlich nicht bereit sein werden . Nissan machte einen riesigen Spritzer reden über die autonomen ProPilot-Fähigkeiten des nächsten Leaf Elektroautos, aber Firmenchefs waren klar, dass es einen großen Unterschied zwischen der einspurigen Autobahn AI, die Auto haben wird und echte fahrerlose Autos. Wie Maarten Sierhuis, Direktor des Nissan Research Centers im Silicon Valley, während einer Präsentation über die autonomen Bemühungen von Nissan sagte: "Die Welt ist einfach zu komplex."

Das bringt uns zu Nissan "Mensch in der Schleife" (HITL) Lösung , etwas , das in der Autoindustrie im Gegensatz zu allen anderen ist. Sierhuis sagt, dass die Art und Weise, wie die meisten OEMs autonome Technologien in Autos setzen, Grenzen hat, Grenzen, die nicht nur mit Computern zu überwinden sind. Die Lösung ist SAM, oder Seamless Autonomous Mobility, die Nissan entwickelt aus einer Idee bei der NASA verwendet.

Nissans innovative Idee für selbstfahrende Autos ist, sie weniger Selbstfahren zu machen

Die NASA kontrolliert einige autonome Fahrzeuge, die außerhalb dieser Welt sind. Buchstäblich. Wir sprechen von den Marsrovern. Sie haben Sensoren und Kameras auf ihnen, aber sie manchmal stecken versuchen, herauszufinden, wohin als nächstes gehen. Geben Sie HITL , wo ein menschlicher Bediener auf Karten, Kamera - Aufnahmen ansehen und andere Informationsquellen und manuell einen neuen Kurs für die Rover - Plot herausnehmen. Wenn es auf dem Mars arbeiten kann, kann SAM in kommenden Nissan autonomen Fahrzeugen auch arbeiten.

Zum Beispiel beschrieb Sierhuis eine Situation, in der eine temporäre Baustelle, so etwas wie eine Mannschaft, die eine Ampel repariert, das Auto verwirren würde. Nicht nur würde das Verkehrssignal fehlen für die KI zu verarbeiten, aber wir hätten auch einen Arbeiter winken Autos durch die Kreuzung. Es ist ein erstklassiges, real-world Beispiel für eine Herausforderung, die grundsätzlich unmöglich ist, in Software zu programmieren. Mit SAM, wenn ein selbstfahrender Nissan nähert sich eine Situation wie diese, es stoppt und sendet ein Signal an einen menschlichen Bediener. Dieser Betreiber, genannt Mobility Manager, prüft die Kamera-Feeds aus dem Auto, High-Definition-Karten, und was auch immer er kann, und dann Plots eine neue Route für das Auto zu nehmen. Diese Information wird dann an alle anderen Nissan AI-Maschinen in dem Gebiet gesendet, so daß sie kein Problem haben, wenn sie sich der gleichen Kreuzung nähern.

Mit diesem einen menschlichen Eingriff wird "Ordnung im Universum wiederhergestellt", scherzte Sierhuis. Auf einer ernsthafteren Seite sagte er: "SAM ist nicht nur Luxus, es ist eine Notwendigkeit. Zeigen Sie mir ein autonomes System ohne eine Person in der Schleife, und ich zeige Ihnen ein System, das praktisch nutzlos ist." Diese Art von Mensch-Maschine-Teamarbeit, "wird auf den Straßen früher als Sie denken", fügte er hinzu, was bedeutet, dass wir etwas mehr zu sehen in der sehr nahen Zukunft haben werden.

Nissans SAM-Ankündigung ist Teil einer größeren Diskussion über die Grenzen des maschinellen Lernens. Der CEO von CrowdFlower zum Beispiel schrieb einen Artikel in Computerworld Ende 2015 , die HITL als "best practice" für " den erfolgreichen Einsatz des maschinellen Lernens auf harten Business - Probleme." Forbes wies darauf hin , im letzten Jahr , dass Google und Facebook unter anderem HITL verwenden , um ihre Algorithmen zu verbessern. Toyota hat Art zugelassen davon selbstfahrenden Autos nicht alles tun können , sich mit seinem " Computer in der Schleife " -Ansatz, und es gab schon Diskussionen über andere HITL Optionen , aber bisher ist Nissan der einzige Auto explizit mit dieser Fernbedienung umarmen HITL-Strategie. Maschinen haben Lerngrenzen, es stellt sich heraus, aber wir können unseren Roboter-Brüdern helfen, ihre Lernschwierigkeiten zu überwinden.

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