电动自动驾驶汽车: 特斯拉和华为,相差的不仅仅是一个激光雷达

ottawa_tj

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看来自动驾驶离不开5G。

记得杨安泽(Elon Musk的好朋友)说过,自动驾驶的大卡车已经98%的ready了,那所差的2%就是5G 网络。
 

billwanhua

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就比喻你去商店买东西总共时间只有1小时,你路上花的时间(5G或者卫星)越少,你在商店花的时间就越多
 

KZKZ

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我觉得你吧,或许搞过算法,剩下的,感觉你没怎么做过实际东西。脑子里并没有pipeline的概念。
不知道程序是可以并行处理么?这就是为啥要协处理器,因为搞不定了,所以并行流水塞过去。一帧一帧的数据是连着传过去的,记住你是一大车队源源不绝开到costco再一大车队挨个排排回来,你的总延时是去加回来的总和然后就再没有延迟了去和回来都排成队了。所以overall来看你只有那个来回的延迟。而且我没有否认这个来回的延迟,但对于costco角度他处理速度都是一样的,不因为路上的延迟他就得加快处理速度好meet timing.
自己画个图琢磨琢磨吧我说的这个delay是什么意思吧。如果还不懂,那你不是搞工科的料。


跟你说不明白,你自己网上谷歌卫星能不能用于自动驾驶。
人脸识别呢,是深度学习算法在GPU上面运行,没有CPU什么事,基本上CPU采集图像,传到GPU并行处理,处理完结果传回CPU。图像不传完GPU就得等着。 总运行时间包含你把图像从 CPU传到GPU的时间,加上深度学习算法在GPU上面运行的时间。
你搞不懂这个过程我再给你打个比方,比喻你开车从你家去Costco,你从车库出来到上高速,就是CPU传到GPU上面的时间,然后高速上面开几十分钟,不管你高速多少条道你什么车几个车同时开,都省不了从车库到高速的时间。
 

uglyducking

从前有座山
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还差一个背后强大的祖国!
怎么样老向,接的不错吧?
 

billwanhua

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我觉得你吧,或许搞过算法,剩下的,感觉你没怎么做过实际东西。脑子里并没有pipeline的概念。
不知道程序是可以并行处理么?这就是为啥要协处理器,因为搞不定了,所以并行流水塞过去。一帧一帧的数据是连着传过去的,记住你是一大车队源源不绝开到costco再一大车队挨个排排回来,你的总延时是去加回来的总和然后就再没有延迟了去和回来都排成队了。所以overall来看你只有那个来回的延迟。而且我没有否认这个来回的延迟,但对于costco角度他处理速度都是一样的,不因为路上的延迟他就得加快处理速度好meet timing.
自己画个图琢磨琢磨吧我说的这个delay是什么意思吧。如果还不懂,那你不是搞工科的料。
唉,不管你怎么并行处理,你的总处理时间是从CPU copy到GPU 加上你GPU运行的时间。你并行只不过能缩短处理多个图像的总时间,而不能减少你完成一个图像的总时间。就是说你不管这么并行,你都不能减少延迟。
这么说吧,假设实时系统需要33ms, 你的算法需要30ms, 传送需要6ms, 你不可能33ms完成任务。
假设你汽车一直运行没有问题,在时间T有个紧急你需要33ms完成,但是你的图像传输加处理需要36ms,汽车就会失败,并行处理帮不到你,只会帮你下一个33ms,但是汽车已经失败。
不管你怎么并行处理,你不能解决一个图像处理的总时间,也就是汽车从看到情况到做出反应的总时间。你一帧一帧图像并行传过去,只会每一帧图像都延迟到36ms以后才处理完。
你如果这个理解不了,你起码不知道实时系统
 
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KZKZ

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看来你想明白了这个不是简单的减法操作了。很好。
我不是说了这个delay有的嘛,但前面不是说了嘛,100公里一小时的车速,毫秒级别的误差导致的距离是厘米级别的。并且这个处理有部分是可以overlap来cover住timing.
还是那句话自驾的L5+需求是啥?先搞清楚需求再判断可用性。如果说要求是1ms内反应动作,那5G也搞不定虽说是可以到0.5ms。如果是50ms内动作,那么都差不多都可以用。网络号的地方用5G偏一点的地方覆盖不好的用卫星。

唉,不管你怎么并行处理,你的总处理时间是从CPU copy到GPU 加上你GPU运行的时间。你并行只不过能缩短处理多个图像的总时间,而不能减少你完成一个图像的总时间。就是说你不管这么并行,你都不能减少延迟。
这么说吧,假设实时系统需要33ms, 你的算法需要30ms, 传送需要6ms, 你不可能33ms完成任务。
假设你汽车一直运行没有问题,在时间T有个紧急你需要33ms完成,但是你的图像传输加处理需要36ms,汽车就会失败,并行处理帮不到你,只会帮你下一个33ms,但是汽车已经失败。
不管你怎么并行处理,你不能解决一个图像处理的总时间,也就是汽车从看到情况到做出反应的总时间。你一帧一帧图像并行传过去,只会每一帧图像都延迟到36ms以后才处理完。
你如果这个理解不了,你起码不知道实时系统
 

space_invader

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Bill你说的系统应该是云端实时系统, 而且可以应付瞬间出现的障碍
实用的我觉得应该是车端实时系统,网路只是提供辅助数据
 

billwanhua

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看来你想明白了这个不是简单的减法操作了。很好。
我不是说了这个delay有的嘛,但前面不是说了嘛,100公里一小时的车速,毫秒级别的误差导致的距离是厘米级别的。并且这个处理有部分是可以overlap来cover住timing.
还是那句话自驾的L5+需求是啥?先搞清楚需求再判断可用性。如果说要求是1ms内反应动作,那5G也搞不定虽说是可以到0.5ms。如果是50ms内动作,那么都差不多都可以用。网络号的地方用5G偏一点的地方覆盖不好的用卫星。
呵呵,是我想明白了,还是终于给你解释清楚了实时系统。
咱们不钻牛角尖,你得承认延时短比延时长好
 

billwanhua

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Bill你说的系统应该是云端实时系统, 而且可以应付瞬间出现的障碍
实用的我觉得应该是车端实时系统,网路只是提供辅助数据
这个正确,但是以后会有车联网,自驾汽车好像之间会有实时数据交换,那个延时就非常重要。
 

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从来没不承认啊。只是系统需求满足的前提下,无所谓,够便宜的话能装的都装上,激光雷达也好,5G卫星也好。
嗯嗯,你解释的好,有空跑跑实时代码看一下,GPU玩玩就可以了没什么太多含量。
另外别迷信摄像头,高清的那玩意第一不便宜第二数据量特别的大先不说fps光1080P进来的数据卷个积就够你喝一壶,第三距离稍微远点,再逆光,说实话连红绿灯是什么颜色都不一定判别的出来就那么几个像素再逆光。


呵呵,是我想明白了,还是终于给你解释清楚了实时系统。
咱们不钻牛角尖,你得承认延时短比延时长好
 

billwanhua

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Bill你说的系统应该是云端实时系统, 而且可以应付瞬间出现的障碍
实用的我觉得应该是车端实时系统,网路只是提供辅助数据

看看这个。

Those systems use LiDAR (radar using light instead of radio waves) sensors to pre-map an area so that a driver can select a route for their car to drive itself on.

Tesla’s system, known as Autopilot FSD (Full Self-Driving), by contrast, lets car hit the road first and then figure out what to do at any moment based on a 360-degree view of road conditions captured by eight in-car cameras through machine learning algorithms.

谷歌等厂家设计的是用云构建整个行驶地区的地图(pre-map),然后行驶过程中会调用地图,比喻红灯,停牌等等信息,修路的信息等。
而特斯拉使用的是在路上的计算。
 

space_invader

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这个正确,但是以后会有车联网,自驾汽车好像之间会有实时数据交换,那个延时就非常重要。
我觉得届时车之间的实时数据交换应该
1. 交换少数重要参数,不需太多信号处理
2. 各种车间交通互动应该有handshake, 实时要求不见得太高
 

billwanhua

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我觉得届时车之间的实时数据交换应该
1. 交换少数重要参数,不需太多信号处理
2. 各种车间交通互动应该有handshake, 实时要求不见得太高
可以交换上传每个车建立的地图,用来更新云端的地图。这样就节省了很多运算量。
 

space_invader

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Tesla’s system, known as Autopilot FSD (Full Self-Driving), by contrast, lets car hit the road first and then figure out what to do at any moment based on a 360-degree view of road conditions captured by eight in-car cameras through machine learning algorithms
所以我之前说Tesla搞了个half-baked系统,先上市卖了再说,求的是first mover advantage
其他公司想搞100% solution,都还在实验,而且限于有高清地图的地方
 
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