Meriv çawa pergalek ajotina xweser a dawî-bi-dawî diyar dike?
Pênaseya herî gelemperî ev e ku pergalek "dawî-bi-dawî" pergalek e ku agahdariya senzorê ya xav vedigire û rasterast guhêrbarên têkildar ji peywirê re derdixe. Mînakî, di naskirina wêneyê de, CNN dikare bi taybetmendiya kevneşopî + rêbaza dabeşker re were gotin "dawî-bi-dawî".
Di peywirên ajotina xweser de, daneyên ji senzorên cihêreng (wekî kamera, LiDAR, Radar, an IMU...) têne ketin, û sînyalên kontrolê yên wesayîtê (wek goşeya gerîdeyê an rêwerzê) rasterast derdikevin. Ji bo ku hûn pirsgirêkên adaptasyonê yên modelên wesayîtên cihêreng bifikirin, hilber dikare li ser rêgeza ajotina wesayîtê jî rehet bibe.
Li ser bingeha vê bingehê, têgehên paşîn-bi-dawî yên modular jî derketine, wek UniAD, ku performansê baştir dike bi danasîna çavdêriya karên navîn ên têkildar, ji bilî îşaretên kontrolê yên encam an jî xalên rêyê. Lêbelê, ji pênaseyek wusa teng, cewhera dawî-bi-dawî divê veguheztina bê windahî ya agahdariya hestî be.
Werin em pêşî pêwendiyên di navbera modulên hîskirinê û PnC de di pergalên ne-dawî-dawî de binirxînin. Bi gelemperî, em tiştên spîkirî (wek otomobîl, mirov, hwd.) dişopînin û taybetmendiyên wan analîz dikin û pêşbînî dikin. Em di heman demê de li ser hawîrdora statîk jî fêr dibin (wek avahiya rê, sînorên bilez, roniyên trafîkê, hwd.). Ger em berfirehtir bûna, em ê astengiyên gerdûnî jî tespît bikin. Bi kurtasî, agahdariya ku ji hêla van têgihiştinan ve hatî derxistin modelek pêşandana dîmenên ajotinê yên tevlihev pêk tîne.
Lêbelê, ji bo hin dîmenên pir eşkere, abstrakasyona eşkere ya heyî nikare bi tevahî faktorên ku bandorê li tevgera ajotinê di dîmenê de dikin rave bike, an jî peywirên ku em hewce ne ku pênase bikin pir piçûk in, û dijwar e ku meriv hemî peywirên pêwîst bijmêre. Ji ber vê yekê, pergalên dawî-bi-dawî bi hêviya ku bixweber û bê windahî li ser PnC-yan bi vê agahiyê re tevbigerin, nûneriyek (dibe ku nepenî) berfireh peyda dikin. Bi dîtina min, hemî pergalên ku dikarin vê hewcedariyê bicîh bînin dikarin ji dawiya-bi-dawî gelemperîkirî bêne navandin.
Wekî ku ji bo pirsgirêkên din, wekî hin xweşbîniyên senaryoyên danûstendina dînamîkî, ez bawer dikim ku bi kêmanî ne tenê dawî-bi-dawî dikare van pirsgirêkan çareser bike, û dibe ku dawiya-bi-dawî ne çareseriya çêtirîn be. Rêbazên kevneşopî dikarin van pirsgirêkan çareser bikin, û bê guman, dema ku mîqdara daneyê têra xwe mezin be, dibe ku dawî-bi-dawî çareseriyek çêtir peyda bike.
Hin xelet têgihiştinên di derbarê ajotina xweser a dawî-bi-daw de
1. Divê sînyalên kontrolê û xalên rê derbikevin da ku dawî-bi-dawî bin.
Ger hûn bi têgîna berfireh a dawiya-bi-dawî ya ku li jor hatî nîqaş kirin razî bin, wê hingê ev pirsgirêk hêsan e ku were fam kirin. Pêdivî ye ku dawî-bi-dawî li şûna ku rasterast voltaya peywirê derxîne, li ser veguheztina agahdariya bê wenda giraniyê bide. Nêzîkatiyek teng-dawî-dawî dê bibe sedema gelek tengasiyên nehewce û hewceyê gelek çareseriyên veşartî ji bo misogerkirina ewlehiyê.
2.Pergala dawî-bi-dawî divê li ser modelên mezin an vîzyona paqij be.
Di navbera ajotina xweseriya dawî-bi-dawî, ajotina xweser a modela mezin, û ajotina xweseriya bi tenê ya dîtbarî de pêwendiyek pêwîst tune ji ber ku ew têgehên bi tevahî serbixwe ne; pergalek dawî-bi-dawî ne hewce ye ku ji hêla modelên mezin ve were rêve kirin, ne jî pêdivî ye ku ew ji hêla dîtina paqij ve were rêve kirin. ji.
3.Di demeke dirêj de, gelo ma ku pergala dawî-bi-dawî ya jorîn bi wateyek teng de gengaz e ku ajotina xweser a li jor asta L3 bigihîje?
Performansa ya ku niha jê re tê gotin paqij-dawî-bi-dawî FSD-ê ji bo peydakirina pêbawerî û aramiya ku di asta L3-ê de hewce dike ne bes e. Ji bo ku bi zelalî bêje, ger pergala xwe-ajotinê bixwaze ji hêla gel ve were pejirandin, ya sereke ev e ku gelo gel dikare qebûl bike ku di hin rewşan de, makîne dê xeletiyan bike, û mirov bi hêsanî dikare wan çareser bike. Ev ji bo pergalek safî ya dawî-bi-dawî dijwartir e.
Mînakî, hem Waymo û hem jî Cruise li Amerîkaya Bakur gelek qeza bûne. Lêbelê, qezaya paşîn a Cruise bû sedema du birîndaran, her çend qezayên weha ji bo ajokarên mirovî neçar in û qebûl dikin. Lêbelê, piştî vê qezayê, pergalê cîhê qezayê û cîhê birîndaran xelet nirxand û daxist moda pull-over, û bû sedem ku birîndar demek dirêj were kaş kirin. Ev tevger ji bo her ajokerek mirovî ya normal nayê qebûl kirin. Ew ê neyê kirin û encam dê pir xirab be.
Wekî din, ev bangek hişyar e ku divê em bi baldarî bifikirin ka meriv çawa di dema pêşkeftin û xebitandina pergalên ajotina xweser de ji vê rewşê dûr dikeve.
4.Ji ber vê yekê di vê gavê de, çareseriyên pratîkî yên ji bo nifşa paşîn a pergalên ajotinê yên arîkar ên ku bi girseyî têne hilberandin çi ne?
Li gorî têgihîştina min a heyî, dema ku di ajotinê de modela bi navê dawî-bi-dawî bikar bînin, piştî derketina rêgezê, ew ê çareseriyek li ser bingeha rêbazên kevneşopî vegerîne. Wekî din, plansazên-based fêrbûnê û algorîtmayên plansazkirina trajektorê ya kevneşopî bi hevdemî gelek trajektoran derdixînin û dûv re yek rêgezê bi hilbijêrek hilbijêrin.
Ev cûre çareserî û bijartina veşartî, ger ku mîmariya pergalê were pejirandin, sînorê jorîn ê performansa vê pergala kaskadê sînordar dike. Ger ev rêbaz hîn jî li ser bingeha fêrbûna nerînek paqij be, dê têkçûnên nediyar çêbibin û armanca ewlebûnê dê bi tevahî neyê bidestxistin.
Ger em ji nû ve optimîzekirin an bijartina bi karanîna metodên plansaziya kevneşopî li ser vê rêgeza derketinê bihesibînin, ev yek hevwateya trajektora ku ji hêla rêbaza fêrbûnê ve hatî hilberandin re ye; ji ber vê yekê, çima em rasterast vê rêgezê xweşbîn û lêgerîn nakin?
Bê guman, hin kes dê bibêjin ku pirsgirêkek optimîzasyon an lêgerînê ya wusa ne-vekêş e, xwedan cîhek dewletek mezin e, û ne gengaz e ku di wextê rast de li ser pergalek hundurîn were xebitandin. Ez ji her kesî rica dikim ku bi baldarî vê pirsê binirxînin: Di deh salên çûyî de, pergala têgihîştinê bi kêmî ve sed carî dabeşa hêza hesabkeriyê wergirtiye, lê modula meya PnC çi ye?
Ger em di heman demê de destûr bidin modula PnC ku hêza hesabker a mezin bikar bîne, digel hin pêşkeftinên di algorîtmayên xweşbîniya pêşkeftî yên van salên dawî de, gelo ev encam hîn rast e? Ji bo vê pirsgirêkê, divê em bifikirin ku ji prensîbên pêşîn çi rast e.
5.How to lihevhatina têkiliya di navbera data-drive û rêbazên kevneşopî?
Lîstina satrancê mînakek pir dişibihe ajotina xweser e. Di Sibata vê salê de, Deepmind gotarek bi navê "Şetrank-Asta Mezin a Bê Lêgerîn" weşand, nîqaş kir ka gelo ew gengaz e ku meriv tenê li gorî daneyan bikar bîne û dev ji lêgerîna MCTS li AlphaGo û AlphaZero berde. Mîna ajotina xweser, tenê torek tê bikar anîn da ku rasterast çalakiyan derxe, dema ku hemî gavên paşîn têne paşguh kirin.
Gotar encam dide ku, tevî gelek dane û pîvanên modelê, encamên pir maqûl dikarin bêyî karanîna lêgerînê werin bidestxistin. Lêbelê, cûdahiyên girîng li gorî rêbazên ku lêgerînê bikar tînin hene. Ev bi taybetî ji bo mijûlbûna bi hin dawiya lîstikên tevlihev re bikêr e.
Ji bo senaryoyên tevlihev an dozên quncikê yên ku lîstikên pir-gav hewce ne, ev analojî hîn jî dijwar dike ku bi tevahî dev ji xweşbîniya kevneşopî an algorîtmayên lêgerînê berde. Bikaranîna maqûl awantajên teknolojiyên cihêreng ên mîna AlphaZero awayê çêtirîn e ku meriv performansê baştir bike.
6.Rêbaza Kevneşopî = li ser bingehê qaîde heke din?
Dema ku ez bi gelek kesan re dipeyivim neçar bûm ku ez vê têgehê serrast bikim. Pir kes bawer dikin ku heya ku ew ne tenê dane-rêveber be, ew ne li gorî qaîdeyê ye. Mînakî, di satrancê de, bibîrxistina formulan û tomarên şetrencê bi rêkûpêk li gorî qaîdeyê ye, lê mîna AlphaGo û AlphaZero, ew bi xweşbînkirin û lêgerînê re şiyana aqilmendiyê dide modelê. Ez nafikirim ku meriv jê re qaîdeyek were binav kirin.
Ji ber vê yekê, modela mezin bixwe niha winda ye, û lêkolîner hewl didin ku bi rêbazên wekî CoT modelek fêrbûnê peyda bikin. Lêbelê, berevajî peywirên ku hewceyê naskirina wêneya bi daneya safî û sedemên nediyar hewce ne, her çalakiya kesek ajotinê xwedan hêzek ajotinê ya zelal e.
Di binê sêwirana mîmariya algorîtmaya guncan de, divê rêgeza biryarê guhêrbar bibe û di bin rêberiya armancên zanistî de bi yekrengî xweşbîn bibe, li şûna ku bi zorê xêzkirin û sererastkirina parametreyan ji bo rastkirina dozên cihêreng. Pergalek wusa bi xwezayî xwedan her cûre qaîdeyên xerîb ên hişk-kodkirî nîne.
Xelasî
Bi kurtasî, dawiya-bi-dawî dibe ku rêyek teknîkî ya hêvîdar be, lê çawa têgîn tê sepandin bêtir lêkolîn hewce dike. Ez difikirim ku komek dane û pîvanên modelê ne tenê çareseriya rast e, û ger em dixwazin ji yên din derbas bibin, divê em bi dijwarî bixebitin.
Dema şandinê: Avrêl-24-2024