Tesla地位网:下一代自动驾驶网络架构揭秘

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Tesla地位网:下一代自动驾驶网络架构揭秘

大纲

第一节:锁定程序背景 第二节:监控目标 A.监控目标概述 B.视频流输入 C.统一的容积数据 D.障碍物的预测 E.语义信息的生成 F.运动规划与控制 G.高分辨率的处理 第三节:网络架构 A.相机图像的校正 B.图像空间特征提取 C.三维位置查询与注意力机制 D.运动信息的推导 E.卷积处理与最终输出 第四节:数据标注与自动标签 A.高精度轨迹与结构恢复 B.三维重建的自动标注 C.功能丰富的自动标签 第五节:模拟仿真 A.程序背景与需求 B.城市场景的生成流程 C.多样化和定制化 D.无限可能的数据生成 第六节:数据引擎 A.数据驱动的网络优化 B.数据识别和分类 C.过程标签和数据集更新 D.挑战案例的解决 第七节:Dojo系统 A.超高密度的挑战 B.功率传送和模块集成 C.基础设施和机柜设计 D.单一加速器的实现 E.整合成ExaFLOP级别的计算

视频数据的驱动下一代Autopilot

Tesla在过去的一年里建立了一个庞大的网络,用来实时捕获和分析汽车周围的环境。这个网络称为"地位网",是模拟汽车周围物理环境的解决方案。目前,地位网没有在面向客户的可视化界面中展示,但在这里,我们可以看到来自内部开发工具的原始地位网数据输出。

地位网利用车辆上的80个摄像头的视频流作为输入,为车辆周围的每个3D位置预测其被占用与否的概率。通过使用视频输入,地位网能够即时预测遮挡物,并输出与之相关的语义信息,如路缘、汽车、行人和低碎片等。此外,地位网还能预测运动的占用流,但由于其是一个通用网络,无法明确区分静态和动态对象。然而,它能够准确地预测并建模诸如急转弯等随机运动。

地位网目前已经在配备FSD计算机的所有特斯拉车辆上运行,并且具有惊人的效率,每10毫秒运行一次。该网络的基本架构如下所示。

[图片]

通过地位网的工作原理,我们可以更好地了解其架构。首先,通过相机校准对每个相机图像进行矫正,然后使用卷积层和注意力机制的组合提取图像空间特征。接下来,使用车辆航位推算对特征进行时空校正,以获得运动信息。最后,通过卷积处理和后处理,产生最终的占用和占用流输出。

在数据标注方面,地位网使用大规模无人在环数据集进行训练,无需手动干预。此外,地位网采用了一种自动标注工具,通过多相机重建的方法,将无人在环数据转化为训练所需的高质量的标注数据。

此外,地位网还通过模拟仿真生成数据,以增加多样性并填补数据的不足。通过自动化工具,可以快速生成各种不同场景的仿真数据,如市区、郊区和乡村等,从而为网络提供更多样化和定制化的训练数据。

数据引擎是地位网的核心部分,通过数据驱动的优化,不断改进网络性能。通过对挑战案例的深入研究和标注修正,优化数据集的质量和多样性。基于这一数据引擎,地位网能够不断训练和改进模型,提高车辆的自主驾驶能力。

最终,Dojo系统是地位网的集大成者,它实现了一个统一的加速器。通过紧凑的设计和高度集成的计算板,实现了计算性能的巨大提升。为了实现超高密度的计算和冷却,Dojo系统重新设计了数据中心基础设施,包括自定义CDU和机柜。通过对每个组件进行精心优化和整合,实现了出色的系统性能。

总之,地位网是一个基于视频数据驱动的下一代Autopilot解决方案。通过强大的网络架构、自动标注工具、模拟仿真和数据引擎,Tesla能够不断优化和改进Autopilot算法,提高车辆的自主驾驶能力。

由于文章长度较长,接下来将给出亮点以及常见问题解答。

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