Die Einzelheiten darüber, wie Nvidia zwei Testautos trainiert hat, finden Sie in einer Datei mit dem Titel End-to-End-Lernen für selbstfahrende Autos. Die Grundlagen sind wie folgt: Nvidia nutzte drei Kameras und zwei Nvidia DRIVE PX-Computer, um Menschen 72 Stunden lang beim Autofahren zu beobachten. Das Autotraining wurde in mehreren Bundesstaaten bei unterschiedlichen Wetterbedingungen, Tag und Nacht und auf einer Vielzahl von Straßentypen und -bedingungen durchgeführt. Die Kameras erfassten riesige Datenmengen in 3D, die von den integrierten GPUs verfolgt und gespeichert wurden. Diese Daten wurden dann analysiert und in Lernschritte unterteilt
Fackel 7, ein maschinelles Lernsystem. Die Ausgabe? Ein trainiertes System zum Fahren von Autos ohne Eingreifen des Fahrers.Empfohlene Videos
In anschließenden Tests mit dem trainierten System in Autos auf Teststraßen und öffentlichen Straßen (einschließlich Autobahnen) erreichte das System eine Autonomie von 98 bis 100 Prozent. Wenn ein Fahrer eingreift, lernt das System weiter.
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In einem Auto, das auf dem GPU-System von Nvidia basiert, werden nur eine Kamera und ein Computer benötigt. Wenn die Zeit kommt, in der Sie ein Auto mit diesem System kaufen können, wird es fahrbereit ankommen – Sie müssen ihm keine weiteren Trainingsfahrten gönnen, wie Digital Trends mitgeteilt hat. Das Auto kann zwar selbst fahren, aber wenn es (über die Kamera) etwas Neues erkennt (z. B. etwas, das es noch nie „gesehen“ hat), weist es den Fahrer darauf hin, das Fahrzeug zu übernehmen, und wechselt dann in den Lernmodus. Was auch immer es lernt, wird später in die Cloud übertragen und diese Informationen werden in das nächste Software-Update integriert, sodass das Lernen allen Autos zugute kommen kann, die das selbstfahrende System von Nvidia nutzen. Sie können zuschauen Nvidias GPU-basiertes Autotraining und Leistung hier.
Im Gespräch mit Digital Trends zitierte ein Nvidia-Sprecher das Beispiel einer Begegnung mit einem Elch. Das Elch-Beispiel funktioniert, weil es in den meisten Teilen der USA selten vorkommt, auf der Straße einem Elch zu begegnen, und das ist bei ihnen offenbar noch nie in der Autoausbildung vorgekommen. Wenn ich also ein Auto mit dem Nvidia-Selbstfahrsystem fuhr und ein Elch auf oder neben der Straße war, warnte mich das System, das Steuer zu übernehmen. Das Bordsystem überwachte, was ich tat, und zeichnete Änderungen an der Lenkung und anderen Systemen wie Bremsen und Beschleunigung auf. Meine Reaktionen würden in die Cloud übertragen. Wenn nach dem nächsten Software-Update eine andere Person einem Elch begegnet, weiß das Auto anhand meiner Reaktionen, wie es reagieren soll.
Diese „Learn-by-Watching“-Methode zum Trainieren selbstfahrender Fahrzeuge ist sowohl realistischer als auch umfassender als Ketten Von Programmierern geschriebene Regeln, die auf sehr unterschiedlichen Elementen wie Straßenoberfläche, Fahrbahnmarkierungen, Lichtern und Verkehr basieren Bedingungen. Das GPU-basierte System übernimmt die Datenerfassung und das maschinelle Lernsystem erstellt die Regeln.
Digital Trends wurde darüber informiert, dass Nvidia derzeit Gespräche mit mehr als 80 großen OEMs (Original Equipment Manufacturers) und Forschungseinrichtungen führt. Der einzige Hersteller, über den Nvidia öffentlich sprechen konnte, ist Volvo. Nächstes Jahr Volvos Drive Me-Projekt In Göteborg, Schweden, werden 100 mit dem Nvidia-System ausgestattete Volvo XC90 eingesetzt, um zu beobachten, wie das System auf „einer definierten Reihe von Straßen“ in der schwedischen Stadt funktioniert.
Selbstfahrende Autos sind auf dem Vormarsch und Nvidias System scheint auf dem richtigen Weg zu sein, den Übergang zu beschleunigen.
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