GTC 2015 :具深度學習的 Drive PX 開發平台五月推出,並談自動駕駛如何因深度學習革新

2015.03.18 05:31AM
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NVIDIA今年 CES 發表其車載平台產品 Drive CX 以及 Drive PX ,其中 Drive PX 是專為自動駕駛所設計的平台,在近年自動駕駛風潮下也成為眾所矚目的焦點;今年的 GTC , CEO 黃仁勳宣布 Drive PX 開發平台將於今年五月正式推出,建議售價 10,000 美金;在活動中也解釋具深度學習能力的 Drive PX 為何對自動駕駛如此重要。

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在談到 Drive PX 與深度學習帶來的自動駕駛革命前,先談談今日的行車輔助系統( ADAS ),以目前的行車輔助系統,是透過基於 FPGA 的感知平台,蒐集來自攝影機、測距器等的資訊,在將資訊提供給處理器進行應對計畫後,進行駕駛通知以及煞車;然而光是這樣,還不足以稱為自動駕駛。

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Drive PX 要做的是甚麼?他不僅只是一套被動的教戰守則,更是一套藉由深度學習不斷進化的自動駕駛平台;透過深度學習的方式建立駕駛行為邏輯,使車輛能夠越開越聰明;且藉由深度學習,不再需要撰寫大量的行車邏輯編程,而是讓車子自己建立行車邏輯。

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NVIDIA 以一套訓練小嬰兒打乒乓球的短片解釋何謂深度學習;影片中的爸爸讓小朋友拿著球拍,並且示範一兩次如何揮拍擊球後,就開始把球拋給小嬰兒,小嬰兒也開始有樣學樣的模仿並且擊球;當爸爸開始改變拋球的方向時,一開始小嬰兒忽然不知道如何應對,此時爸爸又再次示範,小嬰兒看了之後也開始能打到球。經過重複的過程,爸爸不斷改變拋球方式,即便是小嬰兒沒見過的拋球軌跡,他也會開始設法應對。

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有人在嘗試使用深度學習用於自動駕駛嗎?當然有, DARPA Autonomous Vehicle 就以 Project DAVE 進行深度學習的展示應用,這套系統透過給予高達 22.5 萬種遇到特殊情況的應對樣本後,讓 DAVE 嘗試自己進行駕駛; DAVE 以分析這些樣本的行為作為自動行駛的基礎,進而完成自動駕駛。

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雖然 DAVE 的系統平台運算效能不算太高,但已足以達到一定效果的深度學習自動駕駛,而基於兩顆 Tegra X1 的 Drive PX 的效能卻超越 DAVE 達 3,000 倍,用於自動駕駛平台開發也預期有更好的性能。

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在自動駕駛一程的最後,也請到 NVIDIA 車載的合作夥伴 Tesla 的 CEO Elon Musk 上台對談, Elon 表示 Tesla 將會是自動駕駛的領航者,同時表示明年會有更進一步的成果展示;他認為在未來自動駕駛將比人類更為可靠安全,駕駛可以放心把生命交由自動駕駛系統。

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不過自動駕駛也非一蹴可及,還有很長的一段路要走,除了自動駕駛的安全性之外,還有自動駕駛車會否遭駭的問題;然而這些問題仍無法阻止全自動駕駛車將成為現實的趨勢。

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