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MIT 6.S094· 自动驾驶 | 学霸的课程笔记,我们都替你整理好了

作者:雷锋字幕组
2018/06/07 10:29

雷锋网按:雷锋字幕组获MIT课程团队授权翻译自动驾驶课程

我们为你整理了每一个 Lecture 的课程笔记,提炼出每一讲的要点精华,推荐结合课程笔记观看视频内容,学习效果更佳。

原标题 MIT 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars 2018 Lecture 2 Notes

作者 |  Sanyam Bhutani             

翻译 | tikboa、原野、叶青、聂璐        整理 | 凡江

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本文所有图片均来自课程 PPT。

下文是关于 MIT 6 S094 第 2 讲笔记:自动驾驶深度学习课程(2018),主讲人 Lex Fridman。

自动驾驶汽车

(或无人驾驶汽车或 Robocars)

理想观点:

  1. 世界各地一百三十万人死于交通事故

  2. 仅在美国就有 35000 到 40000 人

  3. 机会:设计拯救生命的人工智能系统

  4. 自动驾驶有能力避免司机醉酒,疲劳,分心驾驶

  1. 增加共享流动性

  2. 节约开销

  3. 通过减少一个数量级的交通费用,降低成本变得可行

现实观点:

一位工程师的观点:我们想找到一种可行的方法去改变我们的社会,并且改善我们的生活。

怀疑论:

  1. >2032: 美国主要的无人驾驶出租车公司即使在地理禁区也能随意实现接客和下客。

  2. >2045: 美国大部分城市将会批准这些。

技术采用率 VS 年数:

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概述:

不同的自动化方法

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自动化的等级(SAE J 3016):

超越传统水平: 两种类型的AI系统。

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  1. 它可以使用的频率是多少?

  2. 它是基于传感器的吗?

  3. 交付给司机接管所需要的秒数,目前接近 0 秒。 (唤醒并控制系统所需要的时间)

  4. 由车外的人员进行远程接管控制。 人们需要对以人为中心的自动化负责。 如果系统失效,人类需要接管控制。

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  1. 不涉及远程操控。

  2. 不应该有 10 秒原则,这点还不够好。

  3. 必须找到安全港。

  4. 允许人类接管作为个人选择。 仅当遭遇危险时(比如车祸),人工智能会无视人类操控。

L0: 起点;

L1,L2,L3: A1: 以人为中心;

L4,L5: A2: 完全自动化。

以人为中心的方式: 批评: 当人类拥有系统时,他们会过度信任系统。系统越好,人们会注意得越少。

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公众对于自主车辆内部所发生的变化有哪些看法:

工程师的观点:

MIT-AVT 自然驾驶数据集

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特斯拉自动驾驶(Auto-Pilot):

  1. 要相信系统,让系统暴露其缺陷。知道什么情况下它有效,什么时候失效。

  2. 检查系统的极限:在具有挑战性的环境中。

自动驾驶汽车:机器人的角度

传感器

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可以处理的原始数据源。

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超声波:

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  1. 在近距离工作良好。

  2. 便宜。

  3. 传感器的尺寸可以很小。

  4. 能在恶劣天气、能见度下工作。

  5. 范围很小。

  6. 分辨率低。

  7. 无法检测速度。

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雷达:

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  1. 在具有一定程度自主性的车辆中广泛可用。

  2. 电子和超声波变种都很便宜。

  3. 在有挑战性的天气下表现良好。

  4. 低分辨率。

  5. 在当前最为可靠并且使用范围广。

雷达:

  1. 具有超声波的所有优点,并且能够检测速度。

  2. 低分辨率。

  3. 没有纹理和彩色分辨率。

激光雷达:

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  1. 范围还可以,但不是很好。

  2. 在黑暗和明亮的照明条件下可以工作。

  3. 在恶劣天气下无效。

  4. 没有颜色、纹理的信息。

  5. 能够检测速度。

  6. 传感器尺寸大。

  7. 价格昂贵。

  8. 不适用于超声波。

照相机:

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  1. 照相机提供最大的范围。

  2. 超声波有较高的分辨率,但是提供的范围很小。

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  1. 便宜。

  2. 传感器尺寸小。

  3. 近距离时性能较差。

  4. 范围最大。

  5. 在强光下表现良好,对光线条件较为敏感(但也不总是如此)。

  6. 在黑暗条件下无法工作。

  7. 在能见度较差(恶劣天气)时无法工作。

  8. 提供了丰富的文本信息(深度学习所必须的)。

传感器融合:

便宜的传感器:超声波+照相机+雷达。

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传感器的未来

照相机和激光雷达对比

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便宜传感器融合和激光雷达的对比

公司

Waymo 公司

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优步

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特斯拉

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奥迪 A8 系统(将于 2018 年底发布):

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值得注意的地方。

人工智能和机器学习的机遇。

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定位和地图构建:

能够在空间中定位自己。

视觉里程计:

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传统方法:

深度学习的方法-端到端的方法:

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场景理解

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物体检测:传统的 HAAR 算法。

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运动规划

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在理解场景之后,如何从 A 到 B ?

驾驶状态

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重申:自动驾驶未来的两条路

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论点: A1 系统在近些年更受欢迎

对于 A2 系统的挑战:

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声称自己处于“繁忙的区域”。

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