大通G10波箱控制单元接收无效数据
- 波箱控制单元接收到无效数据有人知道这个缘由吗,间接性的 查看详情>>
- 天眼查App显示,10月27日,蔚来汽车科技(安徽)有限公司申请的“驾驶员状态检天眼查App显示,10月27日,蔚来汽车科技(安徽)有限公司申请的“驾驶员状态检测系统、检测方法、计算机设备及存储介质”专利公布。 摘要显示,驾驶员状态检测系统包括:获取单元,用于响应驾驶行为而获取方向盘离手检测的第一测量数据和心跳检测的第二测量数据;选择单元,用于分别在第一、二时段期间接收第一、二测量数据;处理单元,用于在第一时段期间处理第一测量数据以确定驾驶员是否存在方向盘离手行为,在第二时段期间处理第二测量数据以确定驾驶员心跳信息。该申请可响应于确定驾驶员存在方向盘离手行为、根据驾驶员心跳信息确定驾驶员存在疲劳驾驶行为中的一种或多种,生成报警信息和控制操作。 查看详情>>
- 前雷达加装过程揭秘:捷达VS5安全性能升级的关键步骤随着科技的不断发展和进步,汽车行业也在不断追求安全性能的提升。在这个不断竞争的市场上,为了满足消费者对安全性能的需求,捷达VS5将雷达技术加装到了他们的车辆上。这一举措为消费者提供了更好的驾驶安全保障。下面将揭秘关于前雷达加装过程的关键步骤。首先,为了加装前雷达,生产厂家需要重新设计车辆的前部装置,以适应雷达的安装。他们会根据车辆的结构设计并制造出一个新的前部装置,这个装置将在原有的车辆结构上进行改造,加入雷达的安装空间。其次,厂家还需进行雷达的配置和测试。雷达系统需要根据车辆的尺寸和型号进行配置,以确保其能够以最佳状态工作。在配置完成后,进行一系列的测试,以评估雷达系统在不同条件下的性能表现。这些测试包括静态测试和动态测试,以检测雷达的检测范围和准确性。接着,厂家需要将雷达系统与车辆的电子控制单元(ECU)进行连接。ECU是车辆电子系统的核心,它控制着车辆的各种功能,并接收并处理雷达的传感器数据。通过与ECU的连接,雷达系统能够与车辆的其他系统相互协调工作,实现前雷达的功能。在此之后,厂家需要对加装前雷达后的车辆进行安全性能测试。这些测试包括紧急制动测试、防撞测试等,以评估加装前雷达后对车辆整体安全性能的提升效果。通过这些测试,厂家能够确保车辆在真实道路环境中能够及时准确地感知到前方障碍物并做出相应的反应。最后,厂家还需要在加装前雷达的车辆上安装警示系统。警示系统的作用是在车辆接近前方障碍物时发出声音或光信号,提醒驾驶员注意安全。这是加装前雷达后的重要补充,可以进一步提高驾驶员的警觉性和反应速度。总的来说,前雷达加装过程中的关键步骤包括前部装置的重新设计,雷达的配置和测试,雷达系统与车辆ECU的连接,车辆安全性能的测试,以及安装警示系统等。通过这些步骤的不断完善和测试,捷达VS5在安全性能方面得到了极大的提升,为消费者提供了更高水平的驾驶保障。未来,随着技术的不断发展,前雷达的加装将成为汽车行业中的一种常见做法,为人们的出行安全带来更多便利和保障。 查看详情>>
- 前雷达加装过程揭秘:捷达VS5安全性能升级的关键步骤随着科技的不断发展和进步,汽车行业也在不断追求安全性能的提升。在这个不断竞争的市场上,为了满足消费者对安全性能的需求,捷达VS5将雷达技术加装到了他们的车辆上。这一举措为消费者提供了更好的驾驶安全保障。下面将揭秘关于前雷达加装过程的关键步骤。首先,为了加装前雷达,生产厂家需要重新设计车辆的前部装置,以适应雷达的安装。他们会根据车辆的结构设计并制造出一个新的前部装置,这个装置将在原有的车辆结构上进行改造,加入雷达的安装空间。其次,厂家还需进行雷达的配置和测试。雷达系统需要根据车辆的尺寸和型号进行配置,以确保其能够以最佳状态工作。在配置完成后,进行一系列的测试,以评估雷达系统在不同条件下的性能表现。这些测试包括静态测试和动态测试,以检测雷达的检测范围和准确性。接着,厂家需要将雷达系统与车辆的电子控制单元(ECU)进行连接。ECU是车辆电子系统的核心,它控制着车辆的各种功能,并接收并处理雷达的传感器数据。通过与ECU的连接,雷达系统能够与车辆的其他系统相互协调工作,实现前雷达的功能。在此之后,厂家需要对加装前雷达后的车辆进行安全性能测试。这些测试包括紧急制动测试、防撞测试等,以评估加装前雷达后对车辆整体安全性能的提升效果。通过这些测试,厂家能够确保车辆在真实道路环境中能够及时准确地感知到前方障碍物并做出相应的反应。最后,厂家还需要在加装前雷达的车辆上安装警示系统。警示系统的作用是在车辆接近前方障碍物时发出声音或光信号,提醒驾驶员注意安全。这是加装前雷达后的重要补充,可以进一步提高驾驶员的警觉性和反应速度。总的来说,前雷达加装过程中的关键步骤包括前部装置的重新设计,雷达的配置和测试,雷达系统与车辆ECU的连接,车辆安全性能的测试,以及安装警示系统等。通过这些步骤的不断完善和测试,捷达VS5在安全性能方面得到了极大的提升,为消费者提供了更高水平的驾驶保障。未来,随着技术的不断发展,前雷达的加装将成为汽车行业中的一种常见做法,为人们的出行安全带来更多便利和保障。 查看详情>>
- 关于特斯拉 FSD Beta 和「幽灵刹车」的消息有一些细节的变化1、工程师在对 FSD Beta V10.12 进行了一些改进后,FSD Beta V10.12.2 将在周六向北美 10 万级的测试人员推送。 这是一件大事,想要让车辆完全自动驾驶是一项极其困难的任务,其开发人员必须秉承着高度负责的态度。 为什么说 FSD Beta V10.12.2 的规模推送是一件大事? 因为这可能是特斯拉将「处理单一数据的深度神经网络模型向通用的大模型」切换的开始(其实早就开始尝试研发了,公众知晓的时间可以从 2021 年 5 月算起,有个著名的事件:取消雷达用纯视觉)。 但算法不同于硬件,其论文阶段到工程落地之间可能需要 1 万步,而通用的大模型现在还处于一些大厂的预研阶段,包括特斯拉、谷歌微软等等吧,都还没有能够实用的模型。但特斯拉的作用是,给整个人工智能领域带来了希望,看到了可能,这就是星星之火可以燎原。 此外,特斯拉正准备将开发项目提交给欧盟监管机构,以便将 FSD Beta 引入欧洲道路。 所以我们要知道,特斯拉的技术路径的底层逻辑是解决两个关键词:「通用性」、「泛化性」。 2、Elon Musk 说,在下一次更新的 V10.13 中,特斯拉 FSD Beta 将能够以零地图数据的情况下将汽车开到 GPS 点。 乍一看,我以为 Elon 说的是,整个 FSD Beta 系统在取消雷达后又要取消地图数据呢? 如果是这样,那国内的方案距离特斯拉的技术方案就没什么可追赶的必要了,因为特斯拉不仅领先了一万米,还是骑摩托在跑。 特斯拉目前不使用高精地图,但依然需要导航地图数据,但这不仅仅是说像我们拿个手机那样开启导航,而是特斯拉依然需要导航地图里路端红绿灯、每个红绿灯对应车道线的数据,然后在车端融合,这个在国内尤其明显。 Elon 说的「零地图数据」是,取消导航数据,用纯视觉做定位,而 Elon 补充说这里的使用场景则是大多数没有 GPS 信号覆盖的停车场或者酒店入口等。 在这些场景下,没有导航自动驾驶很多情况下是不可用的,但对于特斯拉来说,任何正常的道路场景都应该可用才行。 那怎么解决呢? Elon 说,特斯拉会使用「惯性测量」、「车轮运动」、「纯视觉定位」的方式去做实时感知,从而模拟出场景模型。 可以理解成特斯拉要做类似小鹏的 VPA 了,但区别在于特斯拉做这个事不需要自建图的,纯靠车辆实时执行。 这就是特斯拉算法厉害的地方,以及纯视觉的潜力,这一点先放放我们下面讲。 3、在 V10.13 中,特斯拉将对十字路口控制进行重大改进,特别是「长无保护左转」。 字面意思 :「长无保护左转」,就是较长距离的无保护左转。 想知道为什么 Elon 会特意强调这项功能,就要知道「长无保护左转」为什么难? 这个要从道路规则来讲,车辆右转除了极少部分路口设有红绿灯,驾驶者只需要观察行人就好;左转区别非常大,需要注意前向红绿灯、跨车道变化(双向车道避开对象车道)、行人、非机动车。 对于我们人来说,理解起来很简单,但对于自动驾驶系统来说,这个小小的变化简直灾难,因为这要求系统感知能力要更强,特别是在同一时段对于交通物体的识别分类非常难做。 在系统内的表现则是,系统要在极短的时间内判断 「灯 + 路 + 行人 + 自行车」,它们与车辆之间的关系(包括距离、移动速度、形态)。 而之所以「长无保护左转」时好时坏大概率是因为:神经网络算法 RNN 去处理时序和空间数据的时候因为随着数据变长精度下降的原因。 虽然 RNN 具有「记忆」能力,但在极短时间内局部感受野的增大,则会引入过多噪声和无效信息。 对于目标检测任务来说,若感受野很小,目标尺寸很大,或者目标尺寸很小,感受野很大,模型收敛困难,会严重影响检测性能。 所以一般检测网络 anchor 的大小的获取都要依赖不同层的特征图,因为不同层次的特征图,其感受野大小不同,这样检测网络才会适应不同尺寸的目标。 因此,算法需要在网络层保持一个「感受野」最佳的状态,这就是特斯拉的另一大杀器Transformer 。 在 CNN 中,信息只能从局部开始,随着层数的增加,能够被感知到的区域逐步增大。然而 Transformer 从输入开始,每一层结构都可以看到所有的信息,并且建立基本单元之间的关联,这也意味着 Transformer 能够处理更加复杂的问题。 说了那么多啥意思? 就是「长无保护左转」对道路上车辆的检测要非常准确,尤其是车流较大时难度比较大,不能出现任何误检和漏检。 其次是决策系统难度也很大,必须要见缝插针的汇入车流中。 所以我猜测:在 V10.13 版本中 Transformer 的应用深度加大了,也就是把 CNN 和 Transformer 进行了更深度的整合,主干网络用 CNN 提升网络速度;主干网络用 Transformer 提升感知结果精度。 结果是,规控变得更加细腻与精准了。 这就是特斯拉视觉的潜力,通过算法不断压榨硬件的潜力。 但为什么在切换纯视觉后,特斯拉「幽灵刹车」的投诉增加了呢? 因为直接将 Transformer 应用到视觉上,也会存在一些难题。 一,核心模块多头注意力机制(Multi-Head Self-Attention )的计算量与 block 的个数成正比,因此在视觉中 block 数量要远多于 NLP 中句子的词数,这就造成了计算量的陡增。 二,Transformer 擅长全局关系的学习,对于局部细节信息关注有限,然而视觉中很多任务需要足够丰富的细节信息做判断,比如语义分割。 所以,工程师需要对核心模块的注意力机制进行优化。 这就是上面我们说的:把 CNN 和 Transformer 进行整合,通过控制 block 的粒度,使 Transformer 能够感知不同尺度信息,从而达到局部和全局的信息融合。 (这也是,国内其他引入 Transformer 的公司抄特斯拉作业的地方。) 但问题是,现在的工程优化进度没有这么快,在开头我说的:特斯拉在尝试将处理单一数据的深度神经网络模型向通用的大模型切换。 在推特上,有网友问 Elon 「幽灵刹车」咋整的,还能不能行。 Andrej Karpathy 在这个推下回答了几段话(下面我会解释): 1、I am cautiously and slightly unnervingly looking forward to the gradual and inevitable unification of languageimages/video and audio infoundation models. I think that's going to look pretty wild. (直译:我谨慎而略带不安地期待着语言、图像/视频和音频在基础模型中逐渐而不可避免的统一。我觉得这看起来会很疯狂。) 2、Every task bolted on top will enjoy orders of magnitude more data-efficient training than what we are used to today. (直译:每个任务都将享受到比我们今天习惯的数据效率更高的数量级的培训。) 3、They will be endowed with agency over originally human APls:screen+keyboard/mouse in the digital realm and humanoid bodies in the physical realm. And gradually they will swap us out. (直译:它们将被赋予比原始人类API更大的力量:数字领域的屏幕+键盘/鼠标,物理领域的人形身体。) 确实挺难懂的我来解释一下: 从后往前是特斯拉或者说 FSD Beta 的目的是让车像人一样,也就是 Elon 常说的「现实世界的人工智能」。 机器就像人一样,可以拥有一个大脑接入肢体。 但想要做到这个,就需要强大的技术支撑,人工智能的方向是要将多模态的数据,包括图像、视频、文字、语音都集中到一个基础模型中。 这也就是业界常说的通用人工智能。 基于这个模型再去训练一些特定任务的话,就会非常快也不需要大量的数据。 而目前,大厂都有一些研究工作,但还没有能够实用的模型。 这又带来了另外一个问题:通用模型和类似 Transformer 这样的区别是啥? 首先这是两个维度的概念 比如,Transformer 能同时处理图像和文字数据,那么就可以认为是往通用模型方向进了一步。 也就是说,Transformer有成为通用模型的潜力。 但是目前一般都还是处理单一类型的数据,比如只处理图像数据或者只处理文字数据。 而 CNN 这种模型,只能处理图像数据,因此没有成为通用模型的潜力。因为 Transformer 本身是从自然语言处理领域来的,现在在视觉任务上也取得了成功,因此是有潜力的。 从这个角度去看,自动驾驶其实从来就不是硬件竞争,而是软件(算法)但竞争,特斯拉的厉害之处在于,将论文实践到了工程应用领域。 而要做这一步,没有 美利坚 这种国家的产业能力,以及人才和资本市场的优势,我们国家想追确实很难。 可想而知,国内人工智能公司的不容易。 查看详情>>
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