FSD – vår tids største bløff?

[Motorwatt]

Så lenge, og kanskje for alltid, er FSD avhengig av gode veimarkeringer. Èn ting er at de ofte er dekket av snø, is, og søle/sand, men hver eneste vår er de slitt bort. Spesielt i svinger. Ser flere steder at oppmaling gjerne skjer før mørketiden, og ikke på våren. Tesla har, iallfall foreløpig, sagt at de ikke vil ha HD-kart. Så derfor har vi lavoppløselige kart som i sin enkelhet bare viser omtrentelig der veien går, og overlater resten til det kameraene ser. På vinteren kan vi nok glemme å bruke FSD (hvis ikke klimaendringer setter inn for fullt), og derfor har jeg sagt at den bør selges til halv pris på den nordre halvkule....

[ToWalkOrDrive]

Den video-testen der var jo ikke akkurat på veier med veldig dårlig vær. En ting er jo en dag med blå himmel og litt snø på veien...verre blir det når det er mørkt og snør...når regn-"sensoren" ikke engang klarer å si fra hvor mye det regner i mørket blir en jo litt skeptisk. Frem til nå er det mer et leketøy på norske forhold. Men når veiene blir enda bedre utbygd så blir det gjerne bedre. Men er jo morsomt at de prøver. Føler de har kommet 3 av 10 på veien til selvkjøring....men til å takle å måtte vente på motgående trafikk på smale veier er de vel enda lengre vekke fra å klare...

[Handyman]

Men det jeg lurer på er hvordan et neural nett kan se forskjell på nysnø på veien vs nysnø i grøfta. Alle pixlene er jo hvite..

Kort svar; på samme måte som vi gjør.

Utfyllende svar:
Jeg har brukt AP på snødekte veier med hell flere ganger.
Selvstyring må riktignok aktiveres med synlig veimerking, men systemet holder seg fint i feltet sitt selv om veien er snødekt og ingen markering ses. Systemet definerer kontinuerlig "drivable area" og det er lett synlig på skjermen. overgangen mellom vei/grøft/brøytekant visualiseres tydelig. Markeringen har en tendens til å hoppe sidelengs langs veikanten. Noen ganger omtrent der veimerkingen er, og andre ganger omtrent der asfaltkanten er... men ikke utenfor veien. Den hoppende sidemarkeringen resulterer i vinglete kjøring, men bilen løser oppgaven, dog noe ukomfortabelt.

Dette er sikkert ikke noe du vil se på som positivt, men jeg tolker det som en indikasjon på at systemet fint vil kunne kjøre snødekte veier med tiden.
God hastighetstilpasning på veldig glatt føre ser jeg derimot ingen tegn til enda.

[daktari]

Men det jeg lurer på er hvordan et neural nett kan se forskjell på nysnø på veien vs nysnø i grøfta. Alle pixlene er jo hvite..

Kort svar; på samme måte som vi gjør.

Utfyllende svar:
Jeg har brukt AP på snødekte veier med hell flere ganger.
Selvstyring må riktignok aktiveres med synlig veimerking, men systemet holder seg fint i feltet sitt selv om veien er snødekt og ingen markering ses. Systemet definerer kontinuerlig "drivable area" og det er lett synlig på skjermen. overgangen mellom vei/grøft/brøytekant visualiseres tydelig. Markeringen har en tendens til å hoppe sidelengs langs veikanten. Noen ganger omtrent der veimerkingen er, og andre ganger omtrent der asfaltkanten er... men ikke utenfor veien. Den hoppende sidemarkeringen resulterer i vinglete kjøring, men bilen løser oppgaven, dog noe ukomfortabelt.

Dette er sikkert ikke noe du vil se på som positivt, men jeg tolker det som en indikasjon på at systemet fint vil kunne kjøre snødekte veier med tiden.
God hastighetstilpasning på veldig glatt føre ser jeg derimot ingen tegn til enda.

Eh, nei. Menneskelig syn og hjerne er noe helt annet et et NN som analyserer forskjellig pixelmønstre fra et kamera. Vi har bl.a. evne til å bruke skjønn og erfaring.

Det er nok lett for NN å skille kjørespor fra snø, og brøytekant fra veg så lenge det er klare forskjeller i struktur, farge, lysstyrke osv. Men det er ikke like lett når all snøen er kritthvit og ingen har kjørt før deg. Grøft, jorde og vei er hvisket ut.

Hvor små forskjeller kan man trene NN til å reagere på, men samtidig ikke skape masse falske svar under normale omstendigheter?

Med så "mye data" Tesla angivelig skal ha så er det sjokkerende at FSD ikke er mer kapabel  på basics i lett vinterlige forhold enda.

[turfsurf]

Med så "mye data" Tesla angivelig skal ha så er det sjokkerende at FSD ikke er mer kapabel  på basics i lett vinterlige forhold enda.

Mye man kan kritisere FSD for, men dette blir litt dumt. Tesla har så vidt meg bekjent brukt ca 0 kalorier på å få FSD og AP til å fungere under vinterlige forhold. Fungerer noen av de andre produsentenes diverse assistenter på snødekte veier da? Sist jeg testet så var fremdeles Tesla de som lot meg engasjere AP på dårligst merkede veier og som holdt seg aktiv lengst.

[Handyman]

Men det jeg lurer på er hvordan et neural nett kan se forskjell på nysnø på veien vs nysnø i grøfta. Alle pixlene er jo hvite..

Kort svar; på samme måte som vi gjør.

Utfyllende svar:
Jeg har brukt AP på snødekte veier med hell flere ganger.
Selvstyring må riktignok aktiveres med synlig veimerking, men systemet holder seg fint i feltet sitt selv om veien er snødekt og ingen markering ses. Systemet definerer kontinuerlig "drivable area" og det er lett synlig på skjermen. overgangen mellom vei/grøft/brøytekant visualiseres tydelig. Markeringen har en tendens til å hoppe sidelengs langs veikanten. Noen ganger omtrent der veimerkingen er, og andre ganger omtrent der asfaltkanten er... men ikke utenfor veien. Den hoppende sidemarkeringen resulterer i vinglete kjøring, men bilen løser oppgaven, dog noe ukomfortabelt.

Dette er sikkert ikke noe du vil se på som positivt, men jeg tolker det som en indikasjon på at systemet fint vil kunne kjøre snødekte veier med tiden.
God hastighetstilpasning på veldig glatt føre ser jeg derimot ingen tegn til enda.

Eh, nei. Menneskelig syn og hjerne er noe helt annet et et NN som analyserer forskjellig pixelmønstre fra et kamera. Vi har bl.a. evne til å bruke skjønn og erfaring.

Det er nok lett for NN å skille kjørespor fra snø, og brøytekant fra veg så lenge det er klare forskjeller i struktur, farge, lysstyrke osv. Men det er ikke like lett når all snøen er kritthvit og ingen har kjørt før deg. Grøft, jorde og vei er hvisket ut.

Hvor små forskjeller kan man trene NN til å reagere på, men samtidig ikke skape masse falske svar under normale omstendigheter?

Med så "mye data" Tesla angivelig skal ha så er det sjokkerende at FSD ikke er mer kapabel  på basics i lett vinterlige forhold enda.

De fleste vet at du problematiserer det meste angående AP og FSD(-beta), men det virker å være fra et teoretisk og kverulerende standpunkt og ikke basert på erfaringer. Måten menneske og maskin jobber er ikke så ulik som du gir uttrykk for.
Det finnes mange eksempler på at maskin er bedre enn menneske. Et eksempel er ansiktsgjenkjenning: telefonen min er bedre til å raskt skille ansiktene på personer i bildene på telefonen, enn nære familiemedlemmer til personene. Hvordan har algoritmene "lært dette". Ikke direkte relatert til FSD, men likevel... imponerende maskinlæring.

[Contango]

Det finnes mange eksempler på at maskin er bedre enn menneske. Et eksempel er ansiktsgjenkjenning: telefonen min er bedre til å raskt skille ansiktene på personer i bildene på telefonen, enn nære familiemedlemmer til personene. Hvordan har algoritmene "lært dette". Ikke direkte relatert til FSD, men likevel... imponerende maskinlæring.

Noen av oss lurer på hvor god den telefonen din er til å identifisere ansiktene hvis du puster litt godt på linsen før du tar bildet 😉

[Motorwatt]

Noen av oss lurer på hvor god den telefonen din er til å identifisere ansiktene hvis du puster litt godt på linsen før du tar bildet 😉

Hvis du er FSD-bruker, lærer du deg fort å holde pusten...

[Handyman]

Det finnes mange eksempler på at maskin er bedre enn menneske. Et eksempel er ansiktsgjenkjenning: telefonen min er bedre til å raskt skille ansiktene på personer i bildene på telefonen, enn nære familiemedlemmer til personene. Hvordan har algoritmene "lært dette". Ikke direkte relatert til FSD, men likevel... imponerende maskinlæring.

Noen av oss lurer på hvor god den telefonen din er til å identifisere ansiktene hvis du puster litt godt på linsen før du tar bildet 😉

Hehe! Dugg er jo et kjent problem på kameraene i bilen, men heldigvis svært lett å løse (varmetråder). Det er overhodet ikke der problemet ligger.

[IbizaMan]

Hehe! Dugg er jo et kjent problem på kameraene i bilen, men heldigvis svært lett å løse (varmetråder). Det er overhodet ikke der problemet ligger.

Og hvordan skal Tesla løse dette mener du?

[Counterpointer]

Hehe! Dugg er jo et kjent problem på kameraene i bilen, men heldigvis svært lett å løse (varmetråder). Det er overhodet ikke der problemet ligger.

Og hvordan skal Tesla løse dette mener du?

Først må de få kameraet til å forstå hva det ser og så må det tolke det riktig.

Med tanke på hvor lang tid det tar så vil den globale oppvarmingen gjøre varmetråder overflødige

[Contango]

Nå var dugg analogien ment litt mer generisk enn denne diskusjonen ble....
Men da er vi tilbake til slaps og annet snafs på kameraene, og det har jo vært behørig diskutert før.

[Handyman]

Hehe! Dugg er jo et kjent problem på kameraene i bilen, men heldigvis svært lett å løse (varmetråder). Det er overhodet ikke der problemet ligger.

Og hvordan skal Tesla løse dette mener du?

Se ordet i parentesen. Varmetråder, og så tror jeg at det må spyling til på kamera bak. Dette er svært enkelt å løse er min påstand. Retrofit bør også være mulig, men jeg tviler på at det skjer.

[Handyman]

Kloke ord fra VW CEO, Herbert Diess:

Diess remarked that Lidar, or more specifically redundant perception, was integral to getting to Level 3 autonomy, saying:

    Lidar technology is still expensive, but today the only way to offer redundant perception to the 360 camera systems which are a must. Safety is really crucial in autonomous driving. For level 3 driving you need redundant perception.

Later on he clarified that Level 3 autonomy "requires" redundant Lidar perception. Volkswagen has partnered with MobileEye for its Lidar systems, which have been dropping in price.

    Yes, definitely level 3 requires redundant Lidar perception.

As for the when, Diess was a little less specific than Tesla's "this year" timespan.

    Autonomous driving is the biggest gamechanger for the automotive industry. we will be able to drive our customers safe and comfortably. This will be a gradual process from taking over responsibility on open highways in good weather conditions getting to more complex environments and weather situations worldwide. So this will be a long process of competition for a long period to come. We are building up competencies to become a serious competitor in this race.


https://electrek.co/2022/02/16/vw-ceo-diess-disagrees-with-tesla-ceo-elon-musk-saying-l3-autonomy-requires-lidar-plus-vw-ev-pickup-summer-ota-and-more/

Hvorfor er dette kloke ord?
Diess er jo "programforpliktet" til å si dette. Omtrent som at EM er forpliktet til å si at Lidar er unødvendig. "De har lagt inn sine veddemål". At det skal være et nødvendig er jo bare basert på antakelser og resonnementer og ikke begrunnet i forskriftskrav slik jeg kjenner saken. Dokumentasjon på det motsatte er svært interessant, for da må jo Tesla sørge for at kravene til Autonomi blir endret.
Redundans kan oppnås med to helt like systemer (eksempelvis to kamerasystemer), det trenger ikke være kamera og eksempelvis Lidar.

[Motorwatt]

Hehe! Dugg er jo et kjent problem på kameraene i bilen, men heldigvis svært lett å løse (varmetråder). Det er overhodet ikke der problemet ligger.

Og hvordan skal Tesla løse dette mener du?

Se ordet i parentesen. Varmetråder, og så tror jeg at det må spyling til på kamera bak. Dette er svært enkelt å løse er min påstand. Retrofit bør også være mulig, men jeg tviler på at det skjer.

Det meste lar seg gjøre, men Tesla gjør det ikke. Er det ikke snart bare å innrømme svakhetene?