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技能补给站|自动驾驶汽车的处理能力

2018-10-02
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技能补给站|自动驾驶汽车的处理能力

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示意图:自动驾驶和应用的不同级别对于处理能力,我们将关注摄像头需要做什么,这是因为它与前置雷达一起是支撑诸如在特斯拉中使用的自动驾驶仪的主要传感器。 摄像头系统通常是广角单摄或立体双摄,在车上呈前向或以环绕视场(360°)配置。 与雷达和激光雷达不同,摄像头感应设备取决于处理输入的软件的功能;摄像头的分辨率很重要,但没有达到你想象的程度。 为简化处理过程,我们使用了一种被称为卷积神经网络(CNN)的重要算法。 CNN是从摄像头源中提取和分辨信息的一种高度专业化和高效的方法。 在我们的汽车案例中,它从摄像头获取输入并识别车道标记、障碍物和动物等。

CNN不仅能够完成雷达和激光雷达所能做的所有事情,而且能够在更多方面发挥作用,例如阅读交通标识、检测交通灯信号和道路的组成等。

事实上,某些一级供应商(Tier1)和汽车原始设备制造商(OEM)正在研究通过摄像头和雷达组合来降低成本。 CNN将机器学习的元素带入汽车。

神经网络的结构都普遍基于我们自己大脑的连线结构。

人们首先必须选择想要实现的网络类型,以及其按照层数来决定的深度。

每层实际上是前一层和后一层之间的一组互连节点。 为了实现神经网络,大量的智能训练数据将被应用于它;这是一种高度计算密集型的操作,大多数情况下是离线进行的。 对于诸如一种道路情况的图像和视频这样的每一次通过,网络通过调整各层内的相关因素来进行学习。

当训练数据通过它时,这些相关因素可以从数百万次数据分析中得到提升。

一旦完成训练,就可以将网络和相关因素加载到诸如CPU或GPU计算或特定CNN加速器之类的结构中。 这种类型的算法和网络的优点之一是它可以用更新的或更好的相关因素去升级,因此它总是在不断改进。 经过广泛的比较,我们发现在GPU计算模式上运行的CNN比在当前高端嵌入式多核CPU上快20倍且功耗也低得多。 同样,伴随着CNN向硬件加速方向发展,我们也已看到性能还可进一步提高20倍,而且在功耗上也可进一步改善。

展望未来随着我们走向采用无人驾驶汽车的未来,所需的计算能力将随着传感器的数量、帧速和分辨率而扩展。 从性能和功率两个角度来看,卷积神经网络正在成为解释图像数据的最有效方式。 这将引领在网络的边缘放置更多处理资源的趋势,例如在汽车案例中,计算资源是在汽车自身内部,而不是将该处理能力卸载到云并且依赖于始终在线的蜂窝连接。

对于那些提供处理能力、算法和训练数据的人来说,自动驾驶潜藏着巨大的机会并将成为现实。 标签:。

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