Mifumo ya kuendesha gari inayojitegemea ya Mwisho-Mwisho: Kuendesha Wakati Ujao

Kuendesha gari kwa uhuru kutoka mwisho hadi mwisho

Jinsi ya kufafanua mfumo wa kuendesha gari wa mwisho hadi-mwisho?

Ufafanuzi wa kawaida ni kwamba mfumo wa "mwisho-hadi-mwisho" ni mfumo unaoingiza habari ghafi ya kihisia na kutoa moja kwa moja vigeu vya wasiwasi kwa kazi. Kwa mfano, katika utambuzi wa picha, CNN inaweza kuitwa "mwisho-hadi-mwisho" ikilinganishwa na kipengele cha jadi + mbinu ya uainishaji.

 

Katika kazi za kuendesha gari kwa uhuru, data kutoka kwa vitambuzi mbalimbali (kama vile kamera, LiDAR, Rada, au IMU...) ni ingizo, na mawimbi ya udhibiti wa gari (kama vile pembe ya kaba au usukani) hutolewa moja kwa moja. Ili kuzingatia masuala ya urekebishaji wa miundo tofauti ya magari, matokeo yanaweza pia kulegeza mwelekeo wa kuendesha gari.

 

Kulingana na msingi huu, dhana za moduli za mwisho hadi mwisho pia zimeibuka, kama vile UniAD, ambazo huboresha utendaji kwa kuanzisha usimamizi wa kazi zinazofaa za kati, pamoja na mawimbi ya mwisho ya udhibiti wa matokeo au vidokezo. Hata hivyo, kutokana na ufafanuzi huo finyu, kiini cha mwisho hadi mwisho kinapaswa kuwa upitishaji usio na hasara wa habari za hisia.

 

Hebu tupitie kwanza miingiliano kati ya moduli za kuhisi na za PnC katika mifumo isiyo ya mwisho-mwisho. Kwa kawaida, tunatambua vitu vilivyoidhinishwa (kama vile magari, watu, n.k.) na kuchanganua na kutabiri sifa zao. Pia tunajifunza kuhusu mazingira tuli (kama vile muundo wa barabara, vikomo vya mwendo kasi, taa za trafiki, n.k.). Ikiwa tungekuwa na maelezo zaidi, tungegundua vikwazo vya ulimwengu wote. Kwa kifupi, matokeo ya taarifa kutokana na mitazamo hii hujumuisha kielelezo cha maonyesho changamano ya matukio ya uendeshaji.

 

Hata hivyo, kwa baadhi ya matukio ya wazi kabisa, uondoaji wa sasa wa wazi hauwezi kueleza kikamilifu vipengele vinavyoathiri tabia ya kuendesha gari katika eneo la tukio, au kazi tunazohitaji kufafanua ni ndogo sana, na ni vigumu kuhesabu kazi zote zinazohitajika. Kwa hivyo, mifumo ya kuanzia-mwisho hadi mwisho hutoa (labda kwa njia isiyo dhahiri) uwakilishi wa kina kwa matumaini ya kuchukua hatua kiotomatiki na bila hasara kwenye PnCs kwa maelezo haya. Kwa maoni yangu, mifumo yote inayoweza kukidhi hitaji hili inaweza kuitwa mwisho hadi mwisho wa jumla.

 

Kuhusu maswala mengine, kama vile uboreshaji fulani wa hali za mwingiliano wa nguvu, ninaamini kuwa angalau sio tu mwisho hadi mwisho unaweza kutatua shida hizi, na kutoka-mwisho kunaweza kuwa sio suluhisho bora. Mbinu za jadi zinaweza kutatua matatizo haya, na bila shaka, wakati kiasi cha data ni kikubwa cha kutosha, mwisho hadi mwisho unaweza kutoa suluhisho bora zaidi.

Baadhi ya kutoelewana kuhusu kuendesha gari kwa uhuru kutoka mwisho hadi mwisho

1. Mawimbi ya udhibiti na vidokezo lazima vitolewe ili viwe vya mwisho hadi mwisho.

Ikiwa unakubaliana na dhana pana ya mwisho hadi mwisho iliyojadiliwa hapo juu, basi tatizo hili ni rahisi kuelewa. Mwisho-hadi-mwisho inapaswa kusisitiza uwasilishaji usio na hasara wa habari badala ya kutoa kiasi cha kazi moja kwa moja. Njia nyembamba ya mwisho-mwisho itasababisha shida nyingi zisizohitajika na kuhitaji ufumbuzi mwingi wa siri ili kuhakikisha usalama.

2.Mfumo wa mwisho hadi mwisho lazima uzingatie mifano kubwa au maono safi.

Hakuna muunganisho wa lazima kati ya kuendesha gari kwa uhuru kutoka mwisho hadi mwisho, kuendesha gari kwa uhuru wa modeli kubwa, na kuendesha gari kwa uhuru kwa kuona kwa sababu ni dhana zinazojitegemea kabisa; mfumo wa mwisho hadi mwisho si lazima uendeshwe na mifano mikubwa, wala si lazima uendeshwe na maono safi. ya.

Utafiti na mfumo wa maendeleo wa kuendesha gari unaojiendesha hadi mwisho

3.Kwa muda mrefu, inawezekana kwa mfumo uliotajwa hapo juu wa mwisho hadi mwisho kwa maana finyu kufikia kuendesha gari kwa uhuru juu ya kiwango cha L3?

 

Utendaji wa kile kinachoitwa kwa sasa FSD safi ya mwisho hadi mwisho haitoshi kufikia uaminifu na uthabiti unaohitajika katika kiwango cha L3. Kwa kusema kwa uwazi zaidi, ikiwa mfumo wa kujiendesha wenyewe unataka kukubalika na umma, muhimu ni ikiwa umma unaweza kukubali kwamba wakati fulani, mashine itafanya makosa, na wanadamu wanaweza kuyatatua kwa urahisi. Hii ni ngumu zaidi kwa mfumo safi wa mwisho hadi mwisho.

 

Kwa mfano, Waymo na Cruise huko Amerika Kaskazini wamepata aksidenti nyingi. Walakini, ajali ya mwisho ya Cruise ilisababisha majeruhi wawili, ingawa ajali kama hizo haziepukiki na zinakubalika kwa madereva wa kibinadamu. Hata hivyo baada ya ajali hiyo mfumo huo ulifanya vibaya eneo la ajali na eneo la majeruhi na kushushwa hadi kwenye hali ya kuvuta na kusababisha majeruhi kuburuzwa kwa muda mrefu. Tabia hii haikubaliki kwa dereva yeyote wa kawaida wa kibinadamu. Haitafanywa, na matokeo yatakuwa mabaya sana.

 

Zaidi ya hayo, hii ni simu ya kuamka ambayo tunapaswa kuzingatia kwa makini jinsi ya kuepuka hali hii wakati wa maendeleo na uendeshaji wa mifumo ya kuendesha gari kwa uhuru.

4.Kwa hivyo kwa wakati huu, ni masuluhisho gani ya vitendo kwa kizazi kijacho cha mifumo ya uendeshaji iliyosaidiwa inayozalishwa kwa wingi?

 

Kulingana na ufahamu wangu wa sasa, wakati wa kutumia kinachojulikana kama mfano wa mwisho hadi mwisho katika kuendesha gari, baada ya kutoa njia, itarudisha suluhisho kulingana na njia za jadi. Vinginevyo, wapangaji kulingana na ujifunzaji na algoriti za upangaji wa mwelekeo wa jadi hutoa njia nyingi kwa wakati mmoja na kisha kuchagua mwelekeo mmoja kupitia kiteuzi.

 

Aina hii ya suluhisho na chaguo la siri huweka kikomo cha juu cha utendakazi wa mfumo huu wa kuteleza ikiwa usanifu wa mfumo huu utapitishwa. Ikiwa njia hii bado inategemea ujifunzaji wa maoni safi, kushindwa bila kutabiri kutatokea na lengo la kuwa salama halitafikiwa hata kidogo.

 

Iwapo tutazingatia kuboresha upya au kuchagua kwa kutumia mbinu za upangaji wa kitamaduni kwenye mwelekeo huu wa matokeo, hii ni sawa na mwelekeo unaotolewa na mbinu inayoendeshwa na kujifunza; kwa hivyo, kwa nini tusiimarishe moja kwa moja na kutafuta njia hii?

 

Bila shaka, watu wengine wangesema kwamba uboreshaji huo au tatizo la utafutaji sio la kawaida, lina nafasi kubwa ya hali, na haiwezekani kukimbia kwa wakati halisi kwenye mfumo wa ndani ya gari. Ninawasihi kila mtu kuzingatia kwa makini swali hili: Katika miaka kumi iliyopita, mfumo wa utambuzi umepokea angalau mara mia ya mgao wa nguvu za kompyuta, lakini vipi kuhusu moduli yetu ya PnC?

 

Ikiwa pia tutaruhusu moduli ya PnC kutumia nguvu kubwa ya kompyuta, pamoja na maendeleo fulani katika algoriti za uboreshaji wa hali ya juu katika miaka ya hivi karibuni, je, hitimisho hili bado ni sahihi? Kwa aina hii ya shida, tunapaswa kuzingatia kile ambacho ni sahihi kutoka kwa kanuni za kwanza.

5.Jinsi ya kupatanisha uhusiano kati ya mbinu zinazoendeshwa na data na za kitamaduni?

 

Kucheza chess ni mfano sawa na kuendesha gari kwa uhuru. Mnamo Februari mwaka huu, Deepmind ilichapisha makala inayoitwa "Grandmaster-Level Chess Without Search", ikijadili kama inawezekana kutumia data inayoendeshwa tu na kuachana na utafutaji wa MCTS katika AlphaGo na AlphaZero. Sawa na kuendesha gari kwa uhuru, mtandao mmoja tu hutumiwa kutoa vitendo vya moja kwa moja, wakati hatua zote zinazofuata hazizingatiwi.

 

Kifungu kinahitimisha kuwa, licha ya idadi kubwa ya data na vigezo vya mfano, matokeo ya kuridhisha yanaweza kupatikana bila kutumia utafutaji. Hata hivyo, kuna tofauti kubwa ikilinganishwa na mbinu za kutumia utafutaji. Hii ni muhimu sana kwa kushughulika na baadhi ya michezo changamano.

 

Kwa matukio changamano au matukio ya kona ambayo yanahitaji michezo ya hatua nyingi, mlinganisho huu bado unafanya iwe vigumu kuachana kabisa na uboreshaji wa kitamaduni au algoriti za utafutaji. Kutumia ipasavyo faida za teknolojia mbalimbali kama vile AlphaZero ndiyo njia bora ya kuboresha utendakazi.

Udhibiti wa Gari

6.Njia ya kitamaduni = kulingana na sheria ikiwa sivyo?

 

Nimelazimika kurekebisha dhana hii tena na tena wakati nikizungumza na watu wengi. Watu wengi wanaamini kuwa mradi haiendeshwi tu na data, sio msingi wa sheria. Kwa mfano, katika chess, kukariri fomula na rekodi za chess kwa kukariri kunategemea sheria, lakini kama AlphaGo na AlphaZero, huipa modeli uwezo wa kuwa na mantiki kupitia uboreshaji na utafutaji. Sidhani kama inaweza kuitwa kulingana na kanuni.

 

Kwa sababu ya hii, modeli kubwa yenyewe haipo kwa sasa, na watafiti wanajaribu kutoa kielelezo kinachoendeshwa na kujifunza kupitia njia kama vile CoT. Hata hivyo, tofauti na kazi zinazohitaji utambuzi wa picha unaoendeshwa na data safi na sababu zisizoweza kuelezeka, kila hatua ya mtu anayeendesha gari ina nguvu wazi ya kuendesha.

 

Chini ya muundo unaofaa wa usanifu wa algoriti, mwelekeo wa uamuzi unapaswa kubadilika na kuboreshwa kwa usawa chini ya mwongozo wa malengo ya kisayansi, badala ya kubandika kwa nguvu na kurekebisha vigezo ili kurekebisha kesi tofauti. Mfumo kama huo kwa asili hauna kila aina ya sheria za kushangaza za ngumu.

Hitimisho

Kwa kifupi, mwisho-hadi-mwisho inaweza kuwa njia ya kiufundi ya kuahidi, lakini jinsi dhana inatumika inahitaji utafiti zaidi. Nadhani rundo la data na vigezo vya mfano sio suluhisho pekee sahihi, na ikiwa tunataka kuwazidi wengine, lazima tuendelee kufanya kazi kwa bidii.


Muda wa kutuma: Apr-24-2024