So langsam sickern ein paar Details durch, wie der Autopilot und das Crowd Learning vielleicht zusammenspielen.
Mir ist es schon einige Male so vorgekommen, dass der Autopilot nach einem FW Update nicht besser, sondern an bestimmten Straßenabschnitten schlechter geworden wäre. Nach einigen Tagen hatte sich dann das wieder gegeben. Natürlich ist so eine Beobachtung keinesfalls wissenschaftlich beweiskräftig.
Nach dem ich mich im Internet ein wenig zum Thema Fahrassistenz Systeme uns autonomes Fahren eingelesen habe, stelle ich zum Autopilot en und seiner Implementierung mal folgende laienhaft Hypothese auf :
Schritt 1: Die Signale der Sensoren (Kamera, Radar, Ultraschall ) werden digital aufbereitet, von Störsignalen und Rauschen befreit und optimiert.
Schritt 2: Die aufbereiteten Signale der verschiedenen Sensoren werden im Bezug auf ihre momentane Aussagekraft und Verlässlichkeit bewertet und dann mit entsprechender Gewichtung zu einem einheitlichen virtuellen 3D Abbild der Wirklichkeit zusammengeführt (Fusion)
Schritt 3: in jedem Fahrzeug ist ein digales neuronale Netzwerk implementiert, das aus den ermittelten 3D Abbilder (und ihrer Historie) Aktionen des Autos ableitet (lenken, bremsen usw.). Das System ist dabei lernfähig und lernt in dem es die Parameter Sätze der Neuronen erfahrungsbasiert optimiert, z.B. beim Fahren ohne Autopilot vergleicht das System wie es anstelle des Fahrers gehandelt hätte. Die optimierten Parameter werden von allen Fahrzeugen fortlaufend an Tesla gesandt und ggf. dort auf Sinnhaftigkeit überprüft.
Schritt 4: Tesla übermittelt die optimierten Parametersätze fortlaufend an alle Fahrzeuge (vielleicht mehrmals täglich) und alle Tesla’s lernen so von einander.
Schritt 5: Von Zeit zu Zeit verbessert Tesla auch die in den Schritten 1-3 genannten Algorithmen: ev. auch das neuronalen Netzwerk selbst (FW Update ). Die bisherigen Parametersätze passen dann nicht mehr 6nd das Lernen muss von Neuem beginnen.
Daß der Autopilot sich an gleichen Stellen mit anscheinend gleichen Umgebungsparametern unterschiedlich verhält, erleben wir ja oft - bis zum „ich will hier runter“ Versuch .
Für neuronale Netze oder sonstige K.I. Anwendung auf dem Client gleich Model S reicht aber meiner Meinung nach die Rechenleistung der Bordrechner nicht aus, außer es gäbe ein paar versteckte „embedded“ Hochleistungschips. Ich denke, daß es dazu das Tesla Mutterschiff braucht, wo Sensor und Logdaten zentral ausgewertet werden und natürlich in Softwareupdates einfließen.
Das unterschiedliche Verhalten denke ich ist der Programmierung geschuldet. Kleinste Unterschiede können sich auswirken in die eine oder andere Richtung.
Den Sourcecode müßte man haben
Grüße, Tommy
Dass die Signalverarbeitung des Autopiloten zumindest zu einem großen Teil über ein künstliches neuronales Netz läuft, halte ich für sehr wahrscheinlich, da diese Technik in vielen anderen audiovisuellen Anwendungen (Bild-, Handschrift-, Spracherkennung) auch Verwendung finden.
Für die Ausführung des Netzes ist nach meinem laienhaften Verständnis deutlich weniger Hardware erforderlich als für das Training. Das Training erfolgt vermutlich nur zentral bei Tesla auf Basis der eingesammelten Datensätze.
Hat jemand genauere Infos, wie die Software des Autopiloten aufgebaut ist?
2 wird denke ich so nicht stattfinden. Der Zwischenschritt eines 3D Modells sollte unnötig sein, es werden Schlüsselmerkmale aus den Daten extrahiert werden und mit diesen Schlüsselmerkmalen gearbeitet. Ein 3D Modell bringt einen da nicht weiter. Das wäre etwa so wie bei der Sprechererkennung erst einmal in einen ASCII Text umzuwandeln, den braucht man aber dann auch nicht mehr um den Sprecher zu erkennen, oder aus den Fingerabdruckdaten erst einmal einen Finger zu rekonstruieren obwohl man nur die Schlüsselmerkmale braucht um mit der DB zu vergleichen.
Hoffentlich filtert Tesla dann auch Ausreißer in ihren Daten.
Stellt euch vor ein Fahrer fährt aus irgendwelchen Ursachen rechts von der Strasse ab und alle folgenden Teslas machen dasselbe
…sorry, natürlich nicht ernst gemeint
Was ich selbst beobachten konnte:
Es gibt in meiner unmittelbaren Nähe eine „Schikane“ die mit 60 km/h (bei 60er Limit) mit dem Tesla befahrbar ist.
Wenn ich einige Male durch bin hält der TACC die Geschwindigkeit und der AP würde ein kleines bischen schneiden. Ich verwende ihn an dieser Stelle natürlich nur experimentell und korrigiere natürlich vorher. Diese Korrektur allerdings wird nur für ein paar wenige Meter notwendig.
Wenn ich diese Stelle zwei Woche nicht fahre (und ich weiß es gibt hier andere Teslas in der Gegend…) verzögert mein TACC beim nächsten Mal wieder auf 52 oder 53 km/h (und ich muss mit dem Fahrpedal übersteuern) und der AP ist komplett raus.
Es scheint ich liefere mir hier eine nicht enden wollende Schlacht in dieser Kurvenkombination mit anderen Model S fahrern
.
