Tesla Autopilot ora è in grado di riconoscere i cantieri delimitati da coni: ecco cosa vede il sistema
di Carlo Pisani pubblicata il 08 Novembre 2019, alle 17:21 nel canale Tecnologia
Grazie alle immagini dall'appassionato videomaker greentheonly, possiamo avere un'idea ben chiara di quanto il sistema è in grado percepire in queste particolare condizioni che facilmente si possono incontrare anche sulle strade a scorrimento veloce
Ultimo aggiornamento rilasciato da Tesla per le proprie vetture riguarda il sistema di guida autonoma Autopilot precisamente la capacità di distinguere le zone di cantiere stradali delimitate da coni di segnalazione.
Grazie alle immagini dall'appassionato videomaker greentheonly, possiamo avere un'idea ben chiara di quanto il sistema è in grado percepire in queste particolare condizioni che facilmente si possono incontrare anche sulle strade a scorrimento veloce.
and finally a bit of construction zone (this is the only one of the set where AP is actually on), nothing groundbreaking since it was widely reported already long ago, but still interesting to see it "from the inside": pic.twitter.com/TmGkqhGPQz
— green (@greentheonly) 7 novembre 2019
Nel primo video condiviso si vede bene come le sezioni della strada vengano recepite in base alle linee della segnaletica orizzontale, in presenza dei coni invece sono questi a fornire i limiti entro i quali transitare e non più la segnaletica orizzontale.
Uno sviluppo che può sembrare banale ma prende in considerazione molte variabili e le condizioni più particolari ed agli estremi. Tesla sta investendo molto nella raccolta di dati per cercare di "istruire" il proprio sistema Autopilot per cavarsela in qualsiasi condizione: entro la fine di quest'anno, oltre ad autostrade e strade a scorrimento veloce, questo sistema di guida autonoma dovrebbe ricevere ulteriori aggiornamenti tali da poter essere utilizzato anche in ambito urbano, un traguardo molto impegnativo da raggiungere vista l'enorme mole di dettagli e condizioni da gestire.
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13 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - infoMandatelo su una nostra strada, dove manca la segnaletica orizzontale perche hanno appena rifatto l'asfalto, e dietro alla curva c'è una frana segnalata da un piccolo cartello rotondo per terra con la freccia blu, e ti costringe di invadere la corsia opposta, senza semaforo.
quoto.seguire una fila di coni tutti uguali e nuovissimi, perfettamente equispaziati, non mi sembra una cosa surreale per un algoritmo. Non banale ma neanche fantascienza.
Strisce a parte, se i coni cominciano ad essere di 12 tipi, uno alto, uno basso, uno largo, uno col catarifrangente, uno senza, uno giallo, uno arancione, uno sporco di fango, l'altro di vernice...
Guarda che puoi tranquillamente metterci mano a questi algoritmi se ti interessano.. Ovviamente non avrai la mole di dati e la potenza di calcolo loro, ma gli algoritmi sempre quelli sono. CI sono diverse librerie in molti linguaggi di programmazione perfettamente accessibili.
Se non sei avvezzo alla programmazione puoi cominciare tranquillamente con python. Se installi Visual Studio Code puoi installare il plugin python e ci pensa lui a settarti l'ambiente, a costo ed effort pari a zero.
Se vuoi imparare le basi di cosa sia una rete neurale puoi cominciare dall'articolo di James Loy.
Se vuoi mettere mano a librerie disponibili, che sono quelle utilizzate anche in grossi progetti, puoi utilizzare ad esempio la libreria TensorFlow di Google
Oppure e' molto famosa in python la libreria Keras, che ha un'interfaccia abbastanza intuitiva (conoscendo le basi della teoria ovviamente) e fa da front-end a vari motori, fra cui anche tensorflow.
Insomma puoi farti un'idea e cominciare a sperimentare praticamente da subito…
Personalmente poi se voglio andare piu' in profondita' cerco corsi decenti su udemy, che ce ne sono a bizzeffe di qualita' e molte volte fanno offerte per comprarli a 10 euro o piu', ma in realta' sono sempre in offerte, un po' come Poltrone e Sofa', dove per comprare a prezzo pieno una cosa ti devi applicare...
Strisce a parte, se i coni cominciano ad essere di 12 tipi, uno alto, uno basso, uno largo, uno col catarifrangente, uno senza, uno giallo, uno arancione, uno sporco di fango, l'altro di vernice...
E' qua che il deep learning viene in aiuto.. Semplicemente parlando, gli dai in pasto una barcata di foto di coni, I piu' disparati, da quello perfetto a quello distrutto e buttato a terra, e gli algoritmi imparano il concetto di cono, cosi' anche se ne vedono uno con difetti tali da non farlo combaciare con nessuna foto dei dati analizzati, comunque estrae le informazioni per dire "ok quello e' un cono". e' molto meno fantascienza di quello che credi.
appunto.
come ho detto, alla fine l'IA è poco più che un confronto molto veloce di molte immagini. E' stupidità veloce, più che intelligenza artificale
come ho detto, alla fine l'IA è poco più che un confronto molto veloce di molte immagini. E' stupidità veloce, più che intelligenza artificale
Non è un "confronto veloce"...
Il confronto può anche essere lento, non è quello il punto, il punto è che dal confronto estrapola delle regole, delle caratteristiche, senza che nessuno gliele abbia insegnate.
Impara a riconoscere un cono senza che nessuno le abbia insegnato come è fatto, di che colore è, ecc.
Senza programmarla.
Il confronto può anche essere lento, non è quello il punto, il punto è che dal confronto estrapola delle regole, delle caratteristiche, senza che nessuno gliele abbia insegnate.
Impara a riconoscere un cono senza che nessuno le abbia insegnato come è fatto, di che colore è, ecc.
Senza programmarla.
Se nessuno gli dice che quello è un cono, in base a cosa stabilisce che debba usarlo come limite entro il quale rimanere???
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