Re: [分享] 特斯拉FSD beta 來比眼力有沒有比AI好

※ 引述《ykjiang (York)》之銘言： : 從最基本的原理來說，光達跟雷達就是用來測距，理論上只有一維的資訊 : 三維的部分是經過一些設計、運算後得到的 : 反而鏡頭得到的一開始就是二維資訊，然後可以經過運算得到三維的資訊， 這邊看完，我的感想只有“供三小？” 雷達與光達在原理上是利用掃描的方式，取得距離與向量，本質上資料的維度就是大於二維了。 是什麼時候變一維的？如果要這麼瞎扯，那鏡頭裡的CMOS一次也只能讀一個cell的資料， 一樣得要逐個掃描才能得到二維影像（這個就是所謂的果凍效應的成因）， 照你的說法，鏡頭不也一樣是一維的？ : 特斯拉更進一步從中取得四維資訊（多的那維是時間軌跡預測） 這邊也不知道在供三小 在半個世紀前，雷達後處理技術就已經發展出利用比對前後時間目標的變化，預測目標未來位置， 並且持續追蹤的技術。甚至還有類似合成孔徑雷達（SAR）那種利用時間與位移積分， 利用二維掃描形成3維雷達影像的技術。 而利用都卜勒濾波技術，甚至不需要比對前後時間的資料，就能直接得到目標的速度， 在半個世紀前，雷達就能直接利用都卜勒測速，外插推估目標的未來位置。 但也沒人講雷達是四維資料的探測器。 而特斯拉的前鏡頭並沒有構成立體視覺，就算加上時間預測，也只能構成2.5D， （三個定焦鏡只能利用影像模糊的程度大致判斷距離）,這也是特斯拉自動駕駛在視覺深度一直為人所詬病的地方。 : 以目前的技術： : 距離方面，光達的精度比較高 : 平面部分，鏡頭的精度較高，然後鏡頭還可以判斷顏色這個重要資訊 : 以自動駕駛而言，兩者的精度都超過人眼了 : 所以關鍵還是在 AI 等其他方面 無腦特粉才會覺得只靠鏡頭和AI就行 真的在搞自動駕駛的，在研究的是怎麼做多感測器的融合。 https://global.kyocera.com/ces/img/sensing-technology/sec11_img03.jpg 像是直接將光達和攝影機做成同一個感測器，就是其中一個方向。 : ※ 引述《airforce1101 (我不宅)》之銘言： : : 影像、雷達、光達不太一樣，我把影像與雷達、光達拆成兩類好了，影像對於訊號處理來 : : 說屬於二維陣列，但是雷達與光達可以帶回三維的目標資訊，雷達就是低頻段的光，因頻 : : 率特性不同，所以適用場景不同，光達的脈衝時間很短，所以較於雷達相比，對於相同目 : : 標，可以帶回更高精度的資訊。 : : 光達的領域上有關延展性目標，可以參考K. Granstrom, M. Baum, and S. Reuter 所著 : : 的這篇文章 Extended object tracking: Introduction, overview, and application. : : 在AI輔助下，或許環境良好下影像能做到光達能大多數能做的事，但某些判斷影像與光達 : : 先天上的差距還是存在。 : : 其實也好奇，傳感器與影像間的關聯是否讓AI找出並學習其特徵向量，有待高手解答了。 -- 亂餵流浪狗的人其實和渣男沒什麼兩樣 一個是讓狗以為自己是有主人的狗，一個是讓人以為感情有了歸宿 但都只是做半套不想完全負責而已 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.76.142.11 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/car/M.1617905330.A.609.html 推techih: 兩個鏡頭就能構成立體視覺了 難道你有三個眼睛？ 04/09 02:47 特斯拉用的是三個焦距不同的定焦鏡 對同一個物體只會有一個鏡頭有較清晰的影像 這種鳥玩法是弄不出立體視覺的。 ※ 編輯: ewings (42.76.142.6 臺灣), 04/09/2021 02:52:14 問題是鏡頭內的影像不會只有一個物體，而且這三顆鏡頭的焦距範圍各差了100公尺 相當於戴著單筒望遠鏡，還傻到要建立兩眼立體視覺一樣搞笑 ※ 編輯: ewings (42.76.142.6 臺灣), 04/09/2021 03:52:09 https://qph.fs.quoracdn.net/main-qimg-18ea7bf48a6f7dfdce9e384c2ef80840 兩個側前方的鏡頭，和前方鏡頭視角重疊的範圍只有十幾度，而且還不是在車的前方。 這個分配是要怎麼弄出兩眼立體視覺？？ ※ 編輯: ewings (42.76.142.6 臺灣), 04/09/2021 04:00:51