Das Ausgleichen von Menschen (Erreichen von Stufe 5) während des Fahrens ist für ein autonomes System keine leichte Aufgabe. Das System muss nicht nur auf dem richtigen Weg bleiben, sondern auch alle möglichen Optionen in der Umgebung sehen, um ordnungsgemäß darauf reagieren zu können. Um es so schnell wie möglich zu tun, sagt Uber, dass jetzt sein MultiNet-System Prognostiziert, welche Entscheidung Fußgänger, Radfahrer oder andere Autos treffen werden dass sie ihre autonomen Fahrzeuge treffen.


Im Vordruck Von Uber veröffentlicht, erklären die Ingenieure des Unternehmens, wie MultiNet funktioniert. MultiNet ist ein markenspezifisches System, auf das man sich konzentriert Objektbewegungen erkennen und vorhersagen Nähern Sie sich dem autonomen Fahrzeug. Zu diesem Zweck sammelt es Daten mit dem LiDAR des Fahrzeugs und kann durch Kreuzung mit anderen Informationen, die der KI zur Verfügung stehen, derzeit die plausibelste Flugbahn des Fahrzeugs vorhersagen. das Objekt. sowie einen Plan dafür vorbereiten.

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Wie sie erklären, sammelt MultNet hochauflösende Informationen vom LiDAR-Sensor des Fahrzeugs an Berechnen Sie, wo und wie sich das Objekt bewegt (Radfahrer, Fußgänger, Autos…). Anschließend konsultiert es seine Datenbank und analysiert den wahrscheinlichsten Weg, den es einschlagen wird. sowie andere möglich. Dabei werden verschiedene Faktoren berücksichtigt, z. B. die Karte, wo sich das Objekt befindet oder wie andere Objekte zuvor in ähnlichen Situationen reagiert haben.


Forscher sagen MultiNet wurde mit Daten trainiert, die von autonomen Uber-Fahrzeugen in 5.500 verschiedenen Szenarien gesammelt wurden in verschiedenen nordamerikanischen Städten. Die autonome Fahrflotte von Uber ist seit mehreren Jahren in verschiedenen Regionen tätig, um Daten mit LiDAR-Sensoren zu erfassen und in der Entwicklung befindliche Funktionen zu testen. Leider war er auch für den ersten tödlichen Unfall in einem autonomen Fahrzeug verantwortlich.

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Verbesserungen zwischen 9% und 13%

Das autonome Fahrsystem von Uber ist weder das erste noch das letzte, das versucht, die Flugbahn von Objekten in der Umgebung vorherzusagen. Dies ist üblich und ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, die Entscheidungsfindung zu verbessern, indem mögliche Reaktionsszenarien vorbereitet werden. Es scheint sich jedoch im Vergleich zu anderen bereits vorhandenen Systemen zu verbessern. Zeigt an, dass übertraf andere Optionen mit einer besseren Vorhersagegenauigkeit von 9% bis 13%.


Uber Unterschiede zwischen IntentNet (ein vorhandenes System) und MultiNet (das neue Uber-System). In blau die möglichen Flugbahnen und in rot die aufgenommene Flugbahn. Die oberste Zeile ist IntentNet und das Basis-MultiNet.

Im Gegensatz zu anderen Systemen sagt Uber das MultiNet basiert auf der Unsicherheit des Verhaltens und der Bewegung von Objekten. Sie sagen, dass MultiNet in der Lage ist, eine Vorhersage aus einem Verhalten abzuleiten und zu verfeinern, um die potenziellen Trajektorien zu erhalten. Mit anderen Worten, analysieren Sie, wie Sie sich bewegen, um die Chancen einer Option gegen eine andere zu erhöhen. Wenn ein Auto beispielsweise langsamer wird, ist es wahrscheinlicher, dass es abbiegt, anstatt geradeaus zu fahren.

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Quelle: Engadget

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