End-to-End autonomous driving systems: Pagmaneho sa Umaabot

End-to-end autonomous nga pagdrayb

Giunsa paghubit ang usa ka end-to-end nga autonomous driving system?

Ang labing kasagaran nga kahulugan mao nga ang usa ka "katapusan hangtod sa katapusan" nga sistema usa ka sistema nga nag-input sa hilaw nga kasayuran sa sensor ug direkta nga nagpagawas sa mga variable nga gikabalak-an sa buluhaton. Pananglitan, sa pag-ila sa imahe, ang CNN mahimong tawgon nga "end-to-end" kumpara sa tradisyonal nga feature + classifier method.

 

Sa autonomous driving tasks, ang data gikan sa lain-laing sensors (sama sa mga camera, LiDAR, Radar, o IMU...) kay input, ug ang mga signal sa pagkontrol sa sakyanan (sama sa throttle o steering wheel angle) direktang output. Aron makonsiderar ang mga isyu sa pagpahiangay sa lainlaing mga modelo sa awto, ang output mahimo usab nga relaks sa agianan sa pagmaneho sa awto.

 

Base sa kini nga pundasyon, ang modular end-to-end nga mga konsepto mitumaw usab, sama sa UniAD, nga nagpauswag sa performance pinaagi sa pagpaila sa pagdumala sa mga may kalabutan nga intermediate nga mga buluhaton, dugang pa sa katapusan nga output control signal o waypoints. Bisan pa, gikan sa ingon usa ka pig-ot nga kahulugan, ang esensya sa katapusan-sa-katapusan kinahanglan nga wala’y pagkawala nga pagpasa sa sensory nga kasayuran.

 

Atong susihon una ang mga interface tali sa sensing ug PnC modules sa non-end-to-end nga mga sistema. Kasagaran, among makit-an ang mga butang nga gi-whitelist (sama sa mga awto, tawo, ug uban pa) ug analisa ug matagna ang ilang mga kabtangan. Kita usab makakat-on mahitungod sa static nga palibot (sama sa road structure, speed limits, traffic lights, ug uban pa). Kon kita mas detalyado, kita usab makamatikod sa unibersal nga mga babag. Sa laktud, ang kasayuran nga gipagawas sa kini nga mga panan-aw naglangkob sa usa ka modelo sa pagpakita sa komplikado nga mga eksena sa pagmaneho.

 

Bisan pa, alang sa pipila ka klaro kaayo nga mga talan-awon, ang karon nga tin-aw nga abstraction dili hingpit nga makahulagway sa mga hinungdan nga makaapekto sa pamatasan sa pagmaneho sa talan-awon, o ang mga buluhaton nga kinahanglan namon nga ipasabut gamay ra kaayo, ug lisud ang pag-ihap sa tanan nga gikinahanglan nga mga buluhaton. Busa, ang mga end-to-end nga mga sistema naghatag og (tingali dili klaro) nga komprehensibo nga representasyon uban ang paglaum nga awtomatiko ug walay pagkawala nga molihok sa mga PnC nga adunay kini nga kasayuran. Sa akong opinyon, ang tanan nga mga sistema nga makatagbo niini nga kinahanglanon matawag nga generalized end-to-end.

 

Sama sa alang sa ubang mga isyu, sama sa pipila ka mga pag-optimize sa dinamikong mga senaryo sa interaksyon, ako nagtuo nga labing menos dili lamang end-to-end ang makasulbad niini nga mga problema, ug ang end-to-end mahimong dili ang pinakamaayong solusyon. Ang tradisyonal nga mga pamaagi makasulbad niini nga mga problema, ug siyempre, kung ang gidaghanon sa datos igo na nga dako, ang end-to-end mahimong makahatag og mas maayo nga solusyon.

Pipila ka dili pagsinabtanay bahin sa end-to-end autonomous driving

1. Ang mga signal sa pagkontrol ug mga waypoint kinahanglang output aron mahimong end-to-end.

Kung mouyon ka sa lapad nga end-to-end nga konsepto nga gihisgutan sa ibabaw, nan kini nga problema dali masabtan. Ang katapusan-sa-katapusan kinahanglan nga hatagan og gibug-aton ang pagkawalay pagkawala sa pagpasa sa kasayuran kaysa direkta nga pag-output sa gidaghanon sa buluhaton. Ang usa ka pig-ot nga end-to-end nga pamaagi magpahinabog daghang wala kinahanglana nga kasamok ug magkinahanglan daghang mga tago nga solusyon aron masiguro ang kaluwasan.

2.Ang end-to-end nga sistema kinahanglang ibase sa dagkong mga modelo o puro nga panan-awon.

Walay gikinahanglan nga koneksyon tali sa end-to-end autonomous driving, dako nga modelo nga autonomous driving, ug puro visual autonomous driving tungod kay sila hingpit nga independente nga mga konsepto; ang usa ka end-to-end nga sistema dili kinahanglan nga gimaneho sa dagkong mga modelo, ni kini kinahanglan nga gimaneho sa putli nga panan-aw. sa.

End-to-end nga autonomous driving research ug development system

3. Sa kadugayan, posible ba nga ang gihisgutan sa ibabaw nga end-to-end nga sistema sa usa ka pig-ot nga diwa aron makab-ot ang autonomous driving sa ibabaw sa L3 nga lebel?

 

Ang pasundayag sa gitawag karon nga puro end-to-end FSD layo sa igo aron matubag ang kasaligan ug kalig-on nga gikinahanglan sa lebel sa L3. Sa prangka nga pagkasulti, kung ang sistema sa pagmaneho sa kaugalingon gusto nga dawaton sa publiko, ang yawe mao kung dawaton ba sa publiko nga sa pipila ka mga kaso, ang makina makahimo mga sayup, ug ang mga tawo dali nga makasulbad niini. Kini mas lisud alang sa usa ka lunsay nga end-to-end nga sistema.

 

Pananglitan, ang Waymo ug Cruise sa North America adunay daghang mga aksidente. Bisan pa, ang katapusan nga aksidente ni Cruise miresulta sa duha ka kadaot, bisan kung ang ingon nga mga aksidente dili gyud malikayan ug madawat sa mga drayber sa tawo. Apan human niini nga aksidente, ang sistema nasayop sa paghukom sa nahimutangan sa aksidente ug sa nahimutangan sa mga nasamdan ug gipaubos sa pull-over mode, hinungdan nga ang mga naangol giguyod sa dugay nga panahon. Kini nga pamatasan dili madawat sa bisan unsang normal nga drayber sa tawo. Dili kini buhaton, ug ang mga resulta mahimong dili maayo.

 

Dugang pa, kini usa ka wake-up call nga kinahanglan natong hunahunaon pag-ayo kung unsaon paglikay niini nga sitwasyon sa panahon sa pagpalambo ug operasyon sa mga autonomous driving system.

4.Busa niining higayona, unsa man ang praktikal nga mga solusyon alang sa sunod nga henerasyon sa mass-produced assisted driving systems?

 

Sumala sa akong pagsabot karon, kon gamiton ang gitawag nga end-to-end model sa pagdrayb, human sa pag-output sa trajectory, magbalik kini og solusyon base sa tradisyonal nga mga pamaagi. Sa laing bahin, ang mga tigplano nga gibase sa pagkat-on ug ang tradisyonal nga mga algorithm sa pagplano sa trajectory nagpagawas sa daghang mga trajectory nga dungan ug dayon pagpili og usa ka trajectory pinaagi sa usa ka selector.

 

Kini nga matang sa tago nga solusyon ug pagpili naglimite sa taas nga limitasyon sa paghimo niini nga sistema sa kaskad kung kini nga arkitektura sa sistema gisagop. Kung kini nga pamaagi gibase pa sa putli nga pagkat-on sa feedback, ang dili matag-an nga mga kapakyasan mahitabo ug ang katuyoan nga luwas dili gyud makab-ot.

 

Kung atong ikonsiderar ang pag-optimize pag-usab o pagpili gamit ang tradisyonal nga mga pamaagi sa pagplano niini nga output trajectory, kini katumbas sa trajectory nga gihimo sa paagi nga gimaneho sa pagkat-on; busa, nganong dili man nato direktang i-optimize ug pangitaon kini nga trajectory?

 

Siyempre, ang pipila ka mga tawo moingon nga ang ingon nga usa ka pag-optimize o problema sa pagpangita dili convex, adunay usa ka dako nga wanang sa estado, ug imposible nga modagan sa tinuud nga oras sa usa ka sistema sa salakyanan. Gihangyo nako ang tanan nga hunahunaon pag-ayo kini nga pangutana: Sa miaging napulo ka tuig, ang sistema sa panan-aw nakadawat labing menos usa ka gatos ka pilo sa dibidendo sa gahum sa pag-compute, apan komosta ang atong PnC module?

 

Kung tugotan usab namo ang module sa PnC nga mogamit og dako nga gahum sa pag-compute, inubanan sa pipila ka mga pag-uswag sa mga advanced nga algorithm sa pag-optimize sa bag-ohay nga mga tuig, husto pa ba kini nga konklusyon? Alang niini nga matang sa problema, kinahanglan natong tagdon kung unsa ang husto gikan sa unang mga prinsipyo.

5.Unsaon sa pagpasig-uli sa relasyon tali sa data-driven ug tradisyonal nga mga pamaagi?

 

Ang pagdula og chess usa ka pananglitan nga susama kaayo sa autonomous driving. Niadtong Pebrero ning tuiga, gipatik sa Deepmind ang usa ka artikulo nga gitawag og "Grandmaster-Level Chess Without Search", nga naghisgot kung mahimo ba nga gamiton lamang ang data-driven ug biyaan ang pagpangita sa MCTS sa AlphaGo ug AlphaZero. Sama sa awtonomous nga pagmaneho, usa ra ka network ang gigamit sa direkta nga pag-output sa mga aksyon, samtang ang tanan nga sunod nga mga lakang wala panumbalinga.

 

Gitapos sa artikulo nga, bisan pa sa daghang kantidad sa datos ug mga parameter sa modelo, ang makatarunganon nga mga sangputanan mahimo’g makuha nga wala gigamit ang pagpangita. Bisan pa, adunay daghang mga kalainan kung itandi sa mga pamaagi gamit ang pagpangita. Kini labi ka mapuslanon alang sa pag-atubang sa pipila ka komplikado nga mga dula.

 

Alang sa komplikadong mga senaryo o mga kaso sa suok nga nanginahanglan daghang mga dula nga mga lakang, kini nga analogy nagpalisud gihapon sa hingpit nga pagbiya sa tradisyonal nga pag-optimize o mga algorithm sa pagpangita. Ang makatarunganon nga paggamit sa mga bentaha sa lainlaing mga teknolohiya sama sa AlphaZero mao ang labing kaayo nga paagi aron mapaayo ang pasundayag.

Pagkontrol sa Sasakyan

6. Tradisyonal nga pamaagi = gibase sa lagda kung lain?

 

Kinahanglan nakong tul-iron kini nga konsepto balik-balik samtang nakigsulti sa daghang mga tawo. Daghang mga tawo ang nagtuo nga basta dili lamang kini gipadagan sa datos, dili kini gibase sa lagda. Pananglitan, sa chess, ang pagsag-ulo sa mga pormula ug mga rekord sa chess pinaagi sa rote kay gibase sa lagda, apan sama sa AlphaGo ug AlphaZero, kini naghatag sa modelo og abilidad nga mahimong makatarunganon pinaagi sa pag-optimize ug pagpangita. Sa akong hunahuna dili kini matawag nga nakabase sa lagda.

 

Tungod niini, ang dako nga modelo mismo nawala karon, ug ang mga tigdukiduki naningkamot sa paghatag usa ka modelo nga gimaneho sa pagkat-on pinaagi sa mga pamaagi sama sa CoT. Bisan pa, dili sama sa mga buluhaton nga nanginahanglan lunsay nga pag-ila sa imahe nga gipadagan sa datos ug dili masaysay nga mga hinungdan, ang matag aksyon sa usa ka tawo nga nagmaneho adunay klaro nga puwersa sa pagmaneho.

 

Ubos sa angay nga disenyo sa arkitektura sa algorithm, ang agianan sa desisyon kinahanglan nga mahimong mabag-o ug parehas nga ma-optimize sa ilawom sa giya sa mga katuyoan sa siyensya, imbes nga pinugos nga pag-patch ug pag-adjust sa mga parameter aron ayohon ang lainlaing mga kaso. Ang ingon nga sistema natural nga wala’y tanan nga mga lahi sa lisud nga mga katingad-an nga mga lagda.

Panapos

Sa laktud, ang end-to-end mahimong usa ka maayong teknikal nga ruta, apan kung giunsa ang pagpadapat sa konsepto nanginahanglan dugang nga panukiduki. Sa akong hunahuna ang usa ka hugpong sa mga datos ug modelo nga mga parameter dili lamang ang husto nga solusyon, ug kung gusto naton nga malabwan ang uban, kinahanglan nga magpadayon kita sa pagtrabaho.


Oras sa pag-post: Abr-24-2024