Er hat dazu gesagt, daß, wenn sich das autonome Fahrzeug 100%ig an die Regeln halten und übervorsichtig fahren würde, es bei Straßen mit solchem Verkehr niemals eine Chance hätte, in die andere Spur einzufädeln (wenn ich das richtig verstanden hab). Genau das war hier das Problem, was sie lösen mußten, damit autonomes Fahren in der Praxis funktioniert.
Sehe ich genauso. De facto hält sich das Fahrzeug im Video dargestellt an die „Regeln der Straße“, also die tatsächlichen Verhaltensweisen der dortigen Fahrer (die, nebenbei gesagt ziemlich saumäßiges allgemeines Verhalten offenbaren, wenn ich mir da das rechts überholen auf dem Standstreifen des Beschleunigungsstreifen und anderes ansehe).
Diese weichen in verschiedenen Gegenden sicher unterschiedlich stark von den offiziell kodifizierten Regeln, zB der StVO in Deutschland, ab.
Man kann sich natürlich auf den Standpunkt stellen und sagen „das muss aber nach der StVO gehen!“. Dann muss man aber auch bereit sein, ein durch das konsequent abweichende Verhalten der überwiegenden Masse der Verkehrsteilnehmer erhöhtes Risiko durch das sich „auffällig korrekt“ abweichende autonome Fahrzeug zu akzeptieren.
Oder man geht her und sagt, solang die Menschen so aggresiv fahren, ist das Risiko durch und für das AF geringer wenn es sich genauso verhält. Der Vorteil ist die deutlich schnellere Reaktionsfähigkeit des AF, was aber zugegeben nicht zu einem entspannten dahingleiten führt.
Geht allerdings ziemlich offtopic, denn ich wollte nur zeigen was mit der Anzahl der bei Tesla verbauten Kameras möglich ist, nicht, ob es gut ist, wie Mobileye das für den israelischen Verkehr angepasst hat. Denke aber wenn es diesen Verkehr schafft hat es mit Deutschland oder gar den USA leichtes Spiel.
Also wenn das Fahrzeug die Fahrerlaubnis Prüfung besteht, reicht doch für die Zulassung, beim Mensch reicht’s ja auch. 
Aber die Idee, das man das Temperament des AP einstellen können sollte, kam mir schon.
BZW - das wird appliziert: BMW, Audi, Porsche… Opel. Schon klar, nicht?
OT ON:
Nur zur Klarstellung, die Auffahrt/ Einfädelungsspur ist nicht nach dem Reissverschlussverfahren sondern „Vorfahrt Achten“ zu befahren! Nur gleichberechtigte Spuren sind im Reissverschlussverfahren eingeschlossen (Verengenung von 3 auf 2 Spuren usw.).
Auch wenn dies vermutlich 99 % der Autofahrer bei meiner alltäglichen Erfahrung anders sehen.
Mir hat dies - sogar mit dem Tesla - ein Verwarngeld und 4.800 € Vollkaskoschaden gekostet…
OT OFF
Ist es hier nicht genau eine Verengungssituation? Die letzten paar Meter bevor die rechte Spur endet sehe ich keine gestrichelte Linie mehr.
Jedenfalls möchte ich mir das Geheule und Gezeter nicht vorstellen, falls jemals ein autonomes Auto so fährt, wenn heute schon der Autopilot von manchen als Gefahr angesehen wird.
Mein Fazit aus dem Video. Tesla hat mit seiner Sensor-Suite nicht all zu viel falsch gemacht oder sogar das meiste richtig.
Cooles Video, was der AP mit der Kamera sieht.
youtube.com/watch?time_cont … y22bjabiCE
Sehr interessant!
Cool, daß auch bei weiter entfernten Fahrzeugen auf ganz anderen Spuren (Gegenverkehr) die Relativ-Geschwindigkeit scheinbar recht gut erkannt wird, auch bei solchen Fahrzeugen, die zum Großteil von anderen verdeckt sind.
Komisch allerdings, daß er bei den meisten Autos nicht weiß, daß es ein Fahrzeug ist. Es wird meistens „Unknown“ angezeigt, „Vehicle“ eher seltener. Nach meinem Wissen über neuronale Netzwerke sollte solch eine Erkennung eigentlich zu den einfacherern Übungen gehören. Vielleicht das noch nicht großartig priorisiert, da es letzendlich egal ist, ob das ein LKW, PKW oder Motorrad ist, eine Kollision ist in jedem Falle unbedingt zu verhindern.
Auf Elektric gibt es noch weitere Infos dazu.
electrek.co/2018/06/18/what-tes … nderstand/
Laut den dortigen Infos zeigt das Video nur das, was das Radar sieht und overlayed es auf das aktuelle Kamerabild.
Das Video zeigt sehr wahrscheinlich nur das Bild was ein Sensor (Kamera oder Radar) sieht. Die Software des AP muss dann bei widersprechenden Daten von 2 Sensoren entscheiden, welche Daten berücksichtigt werden.
Falls Interesse besteht, könnte ich an dem kurzen 29 Sekunden Video aufzeigen, wo solche Probleme noch auftreten und wie HD-ADAS Daten dem AP das Leben leichter machen würden.
Man sollte dazu auch noch sagen, dass diese Infos nicht von Tesla kommen sondern reverse-engineered wurden durch verygreen.
Die Markierungen lagen als 3D-Positionen vor, welche dann auf 2D projiziert wurden und deshalb manchmal nicht genau auf den Objekten im Video bzw. den Bildern liegen. Zudem sind die neuesten Infos daraus aus dem März diesen Jahres. Steht aber auch alles im electrek-Artikel.
Man sieht im Video nur die Daten eines Sensors. Laut Electrek sind es sehr wahrscheinlich die Daten vom Bosch Radarsensor.
Der AP kann aber noch die Daten der Kameras zusätzlich zu den Radardaten für seine Entscheidungen benutzen.
Was man aber schon sehr gut in dem kurzen Video sieht, hat der AP schon bei geringen Geschwindigkeiten von 77km/h jede Menge zu tun alle relevanten Objekte inklusive Gegenverkehr mit 170km/h Differenzgeschwindigkeit zeitnah zu erkennen und zu bewerten.
Ja, bitte…
Und was sind HD-ADAS Daten?
HD steht für HighDefinition = Hochauflösend und ADAS für Advanced Driver Assistance Systems = Fahrerassistenzsysteme.
Video bei 0:00:
#21 [0] Stationary/Unknown
24,38m P:97% V;- 76,95km/h
Getracktes Objekt No.21, Relevanz/Priorität = 0 (ungefährlich?); Distanz zum Tesla: 24,38m; Probability=Erkennungswahrscheinlichkeit 97%; Differenzgeschwindigkeit zum Tesla = -76,96km/h; (Da statisches Objekt => Geschwindigkeit Tesla ca. 77 km/h)
Wenn der AP HD-ADAS Kartendaten zur Verfügung hätte, dann würde er den Mast als Stationary/Known markieren können, da alle statischen Objekte am Strassenrand wie Masten in den HD-Karten(noch im Aufbau) enthalten sein werden.
#13 [0] Moving/Vehicle
42,31m P:91% V;- 168,30km/h
Getracktes Objekt No.13, Relevanz/Priorität = 0 ; Distanz zum Tesla: 42,31m; Erkennungswahrscheinlichkeit 91%; Differenzgeschwindigkeit zum Tesla = - 168,30km/h;
Der AP markiert die unmittelbar vor ihm fahrenden Fahrzeuge mit (Gefahren-) Prioritäten und passt permanent seine Priorisierung den neuen Situationen an (Meine Interpretation). Bsp: bei 0:00 #22 [1] Moving/Unknown; #15[2] Moving/Unknown; #26[3] Moving/Unknown
Die relative Geschwindigkeit von statischen Objekten schwankt im Video bis zu 3km/h.
Wie gesagt ist das nur der Radar-Readout. Eine möglicherweise erfolgte Klassifizierung der Objekte durch Vision oder die Daten der Autopilot Maps ist mangels vorhandener Daten nicht nachvollziehbar (wäre aber sehr interessant!). Zumindest was die Karten angeht müsste man die über das im TMC-Autopilot Maps-Thread verfügbaren Tools gegenchecken können.
Du hast mir leider noch nicht erklärt, wo denn der Vorteil der HD-Daten liegen soll 
Link: Präzision von Navigationslösungen
Wusste nicht dass das Radar so genau und differenziert mehrere Objekte erfassen kann.
Stammen diese Daten wirklich nur vom Radar?
Zumindest laut Aussage der Beteiligten in den oben verlinkten Electrek-Artikel. Erklärt auch die perspektivische Abweichung zwischen Kamera und erfassten Zielen, weshalb die teilweise die Gegenstände im Video nicht genau überlagern (es ist erkennbar dass das Radar aus einer bodennahen Perspektive aufzeichnet).
Entgegen der Aussage des Artikels glaube ich, das das Video schon eine Sensorfusion (Radar + Kamera) und Aufbereitung in der AP Hardware zeigt. Im Video kann man öfters die Markierung von Stationary Objects (z.b. Ampel, Brücken) in der oberen Bildhälfte sehen. Die liegen aber ausserhalb des Sichtfeldes des Radarsensors.
Man kann den Bosch Radarsensor auch mit einer zusätzlichen Auswertelogik kaufen. d.h dann liefert ein eigenes Radar-CPU-Board eine Objektliste mit Infos wie Abstand und Geschwindigkeit. Das bietet MobileEye auch für seine Kamerasysteme an und müsste auch so im AP1 umgesetzt worden sein.
Nach meiner Einschätzung wollte sich Tesla die zusätzliche HW sparen und wertet die Roh-Analogdaten des Radarsensors + Kameras in der Nvidia-AP Hardware direkt aus. Die Verwendung der Rohdaten ermöglicht einige zusätzliche Vorteile, kommt aber mit höheren Anforderungen an die Tesla AP Software.
@Eifel.Stromer: Mit HD Kartendaten wüsste der Tesla AP welche „Stationary Objekte“ wie Masten an der Fahrstrecke bekannt sind. Das hat für ihn einen Geschwindigkeitsvorteil, da er dann ein nicht bekanntes Objekt wie ein auf dem Seitenstreifen parkendes Fahrzeug sofort als potentielle Gefahr einstufen kann. Ein parkendes Fahrzeug kann auch wieder losfahren. 
HD Kartendaten werden aber noch dauern, da wir hier von Rohdaten für das gesamte USA-Strassennetz in der Größenordnung von Petabytes reden. Das bekommst du die nächsten Jahre nicht in den Fahrzeugen gespeichert und auch nicht zeitnah (<100ms) verarbeitet. Anfangen will man mit den Interstates/Highways/Autobahnen und speziellen Strecken wie den Ring in Göteburg(Volvo) und der autonome Teststrecke auf der A9 in Richtung München.
result.de/wie-viel-sind-eig … -petabyte/
Aussage von verygreen direkt:
Quelle: teslamotorsclub.com/tmc/posts/2814962/
Die Objekt-Beschreibungen kommen jedoch von den Kameras:
Auf die Gefahr hin, dass ich nerve, aber nach meinem Verständnis nutzen dir die genauen Karten nichts, weil die Lokalisierungssensorik des Fahrzeugs nur auf 5m genau ist (Systemfehler des GPS).
Meines Wissens dient GPS für die Grobbestimmung des Standortes. Zur zentimetergenauen Lokalisierung werden dann markante Punkte (wie z.B. Ampeln, Schilder. u.ä) gesucht, welche sich sowohl in der realen Welt wie auch in den HD-Maps in unmittelbarer Nähe der GPS-Positon befinden und daraus die Position errechnet.