舉辦完OP年會之後,遇到一連串的事情,到現在才趨於穩定,我們來更新與認識openpilot的內容。這一次要繼續報導的是,comma con討論駕駛監控Driver Monitoring的部分。駕駛監控DM在多數ADAS主動控制題目內看起來是不起眼的角色,但實際上DM對於訓練又至關重要。openpilot有別於Tesla Autopilot的地方,最大的差異就是DM。我們來看看comma ai是怎麼在openpilot裡利用DM的神經網路技術吧!
這次主講人是張煒星,他是comma ai的員工,2017年畢業於中山大學物理系,2019年畢業於密西根大學電機通訊研究所,擅長魔方,有參加世界的魔方排名競賽,同時也曾經參加過電視節目的魔方競賽。
openpilot的DM駕駛監控,由透過神經網路監控駕駛,是一種人類駕駛與人工智能合作的項目。從這裡你可以看到comma ai不一樣的思考,它們想的是機器人如何跟人類駕駛合作,它同時也是在自動駕駛中嘗試以ai alignment的方向探索ai如何與人協作
comma 2和comma 3的硬體區別使得DM能力更加精進,comma 3的魚眼鏡頭與新模型,提高了人臉偵測正確率
有很多人以為openpilot不安全,問題是所謂的"安全"的定義是什麼?能否數量化或是能否條列化?酸民質疑很簡單,但是要打造規範卻很難。這裡我們可以依循聯合國第157號車道維持法規,其規定駕駛在30秒內必須是控制車輛狀態,例如手握方向盤、眼睛與頭部直視、駕駛姿勢正常,否則車道維持系統應該要解除輔助。
DM模型再修正,重新調整基準事實,然後提高了模型的真陽性判斷率
駕駛監控所得資訊也可能加以研究,在開車行為方面,comma ai發現獨自開車的駕駛更激進,這些資訊有助於分析駕駛的風格
另外根據DM回饋,使用openpilot的輔助駕駛與監控之後,駕駛分心情況減少,連結使用openpilot的用戶專注力相較於沒有使用openpilot提高了40%
(補充:原因是由於更精準的駕駛監控,可以讓駕駛保持更良好的開車習慣。)
DM的資訊,還可以用來了解駕駛和取消模型之間的關係,comma ai開發了工具分析駕駛取消openpilot的原因,以改進模型
正在開發的功能,openpilot打算提供模型的不確定狀態的資訊,當openpilot對於路況越沒掌握度,會出現橘黃色以及紅色的外框提醒駕駛,以加強模型與駕駛的協作關係。協作,這對於神經網路來說是另一個層次的事情,它很難非常困難。但是我們看到comma ai已經在這條路上努力。
希望這個魔方高手,可以打通神經網路與人類協作的挑戰,我們祝福張煒星,也祝福comma ai
======工商業配時間======
O2是高階車道維持,它相當於Tesla EAP
C3X是E2E縱向與導航控制,相當於Tesla FSD
你不需要思考自己要裝O2還是C3X,其實你要思考的是你的車子需要一套openpilot。只要你的車是支援車款,都可以不用換車升級你的ADAS,為你的旅程帶來更多的舒適和便利。comma ai的openpilot是真實的ai產品,而且他們在E2E自動駕駛技術領域的領先地位以及不斷創新。讓我們期待未來升級ai模型可以帶來更多的驚喜,一起見證ai科技對我們生活的改變。