Можно ли это исправить с помощью ИИ? Зависит от дороги. Если это длинная прямая в Аризоне, то да. В других случаях, возможно. Но, вероятно. ИМУ может сказать, где вы находитесь на дороге, и начать отслеживать паттерны, по которым движется автомобиль. Боковые камеры все еще могут видеть. Дворники автоматические и очистят лобовое стекло за считанные секунды. А @NianticLabs имеет систему, которая может точно сказать ИИ автомобиля, где он находится, если он может видеть что-то вокруг. Даже кактус очень индивидуален для каждой позиции в пустыне. Я называю это израильским мышлением, так как меня научили мыслить в 3D в программе 8200, где я говорил несколько лет назад.

У гоночных машин есть еще один датчик — лазер, направленный прямо вниз под автомобилем. Этот лазер может определить, скользит ли машина в повороте, что помогает главному ИИ компьютеру максимально эффективно управлять гоночной машиной в повороте. Это максимизирует скорость без потери сцепления, что могло бы либо снизить скорость, либо привести к столкновению со стеной. Благодаря этому ИИ может удерживать машину на грани сцепления так, как это не может сделать человек, именно поэтому он победил человека в автогонках в Абу-Даби.

Я всё больше об этом думаю. На самом деле 20 компаний работают с Niantic над созданием модели мира или карты с разрешением один воксель на миллиметр. Это невероятно детализировано. Как только вы преобразуете улицу в воксели, как только камера сможет увидеть достаточно паттернов в этих вокселях, она точно знает, где она находится. Эта технология будет в телефонах и автомобилях уже в следующем году. У Tesla в настоящее время есть лучшая воксельная карта мира — лучше, чем у Niantic — и она более актуальна, потому что у них так много автомобилей, которые ездят по дорогам, создавая карту в реальном времени. Это критически важно в сложных условиях: 1. Если автомобиль попадает в снежную бурю и теряет основной датчик, он все равно может использовать другие входные данные. Даже если задняя камера покрыта снегом (как это было в моем случае), у вас все равно есть четыре боковые камеры и одна внутренняя камера. 2. Даже внутренняя камера иногда может видеть ориентиры, такие как небоскреб через заднее окно, позволяя автомобилю вычислить свое точное положение в 3D-пространстве, когда он идентифицирует больше объектов. 3. В ясный день это легко, но в сильную метель видимость, очевидно, ограничена. Ваша идея наблюдать за другими автомобилями — отличный способ сделать систему более безопасной. Это снизит уровень ошибок со временем для IMU (инерциального измерительного устройства), которое отслеживает направление, неровности и курс. Также есть датчики на каждом колесе для мониторинга скольжения. Хотя микрофон не поможет много в снежной буре, основные цели таковы: * Видеть красные огни грузовика перед вами * Отслеживать направление движения других транспортных средств * Находить любые следы разметки полосы с помощью боковых камер Будет интересно увидеть, как они полностью решат эту задачу. Это кажется простым в прямой линии, но извилистая каньонная дорога в снежной буре более сложна. Тем не менее, та же идея применима: если вы видите автомобиль перед собой и знаете, где он находится на дороге, вы можете сказать, входит ли он в поворот. Другие автомобили определенно являются важной точкой данных — особенно если один из них попадает в аварию, что говорит системе, что ей нужно замедлиться и остановиться. Это очень интересно обдумывать.