Уже до конца текущего года количество самоуправляемых автомобилей «Яндекса» на дорогах превысит знаковую отметку в 100 экземпляров. Об этом сообщает Reuters, ссылаясь на заявления руководителя подразделения беспилотных машин «Яндекса» Дмитрия Полищука.
Фотографии REUTERS/Evgenia Novozhenina
В настоящее время российский IT-гигант тестирует 90 робомобилей, из которых 35 курсируют по дорогам Москвы. Разумеется, в салоне всегда присутствует опытный водитель, готовый в любой момент взять управление на себя.
По словам господина Полищука, «Яндекс» намерен увеличить число самоуправляемых машин до тысячи. Сделать это компания рассчитывает сравнительно быстро — в течение полутора–двух лет.
«Яндекс» не раскрывает общие инвестиции в проект роботизированного транспорта. Однако Дмитрий Полищук назвал стоимость каждого нынешнего экземпляра робомобиля — 6,5 млн рублей. Для сравнения: первые самоуправляемые прототипы компании стоили около 9,5 млн рублей.
Добавим, что «Яндекс» начал работы над робомобилями в 2016 году. За функционирование автопилота отвечают алгоритмы искусственного интеллекта и машинного зрения, разработанные в российской компании. Техническая часть включает всевозможные датчики, камеры и пр.
Комментарии
>> У кетайцев по 900, а есть и по 300 долл
Это не 3D лидар а 2D и дерьмо, у меня лично такой есть.
Годится только для комнатных игрушек.
Да пока что это как в анекдоте про ежика. Ух как штырит....но косить надо. Будут продвигать ибо тренд.
Уже сейчас общая стоимость машины со всем оборудованием - меньше 100k$. Это более, чем приемлимо. Если брать заработок таксиста в Москве (не зарплату) порядка 70кР/месяц, то машина отбивается за 3-5 лет (учитывая, что автопилот, в отличие от водителя, без проблем работает круглосуточно). Стоимость систем сейчас определяется их небольшой серийностью (и большой долей НИОКР в цене), в целом по нынешним меркам там ничего дорогого нет. Тот же автомобильный радар по сложности и используемым компонентам - фигня проще вай-фай рутера (который если выпускать сотнями штук тоже стОил бы по сто тысяч долларов за штуку; а вот когда миллионами - уже совсем другое дело).
>> Если брать заработок таксиста в Москве (не зарплату) порядка 70кР/месяц, то машина отбивается за 3-5 лет
Бензин вам дают даром конечно же? Ремонт тоже даром?
Лидары 5 лет в круглосуточном режиме просто не проживут - они греются как утюги если вы не знали.
Бензин и ремонт вообще вынесен за скобки. Оборот - за сто штук заваливает, но непонятно, чем он в контексте интересен.
Проживут, конечно. И пять, и десять, и пятьдесят, если нужно. Это вопрос мощности и адекватного теплоотвода. Лазерные диоды в лидарах - это обычные лазерные диоды, их деградация вопрос температуры работы, а она зависит тупо от пожеланий конструктора. Захотел он выжать из диода большей средней мощности за те же деньги - диод быстро дохнет. Заточился на высокий ресурс и снизил мощность/поставил более дорогой мощный диод/обеспечил теплоотвод - получил ресурс. Сами по себе диоды при комнатной температуре деградируют очень медленно.
То, что сейчас у лидаров продаётся расстояние, а не ресурс - просто нюанс текущего момента.
>> Проживут, конечно. И пять, и десять, и пятьдесят,
Я работаю с дронами и 3D лидарами как раз по теме автономной навигации.
С какими 3D лидарами работали именно вы чтобы гарантировать от своего имени 10 лет круглосуточной работы?
PS. и да. современная электроника просто в принципе не способна проработать не то что 50, а даже 10 лет. Из-за деградации и утечек токов.
Я работал с мощными лазерными диодами, самыми разными: у нас они как накачка использовались. Документации по ним начитался столько, что лучше б меньше... Ещё раз: Ваш опыт работы с лидарами нерелевантен: рынок новый, вам дают говно в красивой оболочке, и вы его безальтернативно поедаете. Ну вот такой у вас выбор пока. Ждите, пока на рынок не выйдут адекватные инженеры с желанием выдать ресурс и качество.
Ой, да ладно, умных словесей пихать... деградация, угу, все токи утекли - микросхема сдохла. :) Вся электроника спокойно работает годами и десятилетиями, она быстрее материально устаревает и физически уничтожается хозяином, чем выходит из строя. Что дохнет - то, конечно, дохнет, но ничего такого на 10 годах с 99% нормально спроектированной аппаратуры сейчас не случается.
Я думаю что сейчас лидар стоит для страховки, вторым контуром безопасности. Основная навигация ведется по камерам, их вполне достаточно. В серийных экземплярах лидаров не будет.
Принципиально - да, лидары не нужны, но пока... Фиг знает... Лидар многое упрощает. В теории стереокартинка с хорошей базой даёт всю информацию о глубине, но практически узнавать расстояния только по камерам вычислительно дорого и чревато проблемами. У них там и так пачка топовых видеокарт стоИт, не уверен, что они вообще могут сильно увеличить доступную вычмощность без проблем для размеров, тепла и т.п.
КМК, лидары будут проще "чистого" видео вплоть до выхода нормальных нейропроцессоров, которые заменят эти наколеночные поделки на CUDA.
Коллеги из дружественной компании научили погрузчик ориентироваться по стереокамерам, подбирать поддоны и ставить их на стеллажи в соответствии маркировки поддона и полки стеллажа.
Ни секунды не сомневаюсь, что задача решаема.
Но, КМК, для автопилота машины на реальной улице это решение как единственно пока ресурсоёмко и недостаточно надёжно. Будет очень обидно впилиться в какой-нить чёрный джЫп только потому, что он чёрный.
В динамике последовательность снимков уже есть стереопара, с динамической базой. По слухам, видеокарты более нужны для глубокого обучения. Для обученной сети достаточно простого железа.
Конечно, нейропроцессор будет еще на один-два порядка экономичнее.
Сейчас это НИ У КОГО реально не работает.
Хотите возразить - покажите или дайте ссылку.
В ютубе много видео, на гитхабе много кода. Но в реальности это... продажа мыльных пузырей.
http://cognitivepilot.com/
Месяц назад они договорились об установке на машины "Русагро" - 800 комплектов. У них на поле задача в некотором смысле проще, но, как видите, задача именно распознавания решена.
Распознавания стоящей фигни или навигации в движении? На картиночках это не навигация а фигня по нарисованным на асфальте полосочкам. Стоит им кончится при съезде с МКАДА (утрирую про МКАД) и "ПЦ котенку".
Распознавание образов сейчас делает все кому не лень, а вот реально работающей навигации по одометрии нет ни у кого
Нет, у них сельхоз-пилот, например. Он комбайн по полю таскает.
Ещё у них автопилот трамвая есть (по Москве катается, кстати), и для поездов обкатывают. В смысле планирования задачи много проще (увидел препятствие - тормози :)), но в смысле оценки расстояний со стереопары - ровно та же фигня, что и для машин или дронов.
Точность определения координат для стереопары, которую имел возможность наблюдать порядка 5 мм на 5 метров при скорости обработки 10мс на кадр. Камеры не ширпотреб, железо - mATX с видеокартой среднего уровня.
В динамике - конкретно для задачи автопилота в городе - негодно, КМК: слишком много быстро и с переменной скоростью движущихся объектов, критичных для безопасности. Расстояния нужно ловить с единственного статичного кадра, чтобы в динамике отслеживать уже вторую-третью производные расстояний по времени (скорости-ускорения объектов, причём, включая и в первую очередь, вектора направленные на нас).
Это зависит от размеров обученной сети. Предполагаю, что у "Яндекса" она сильно далеко за миллион нейронов заваливает, а может (я без понятия), и за десяток(-ки) миллионов. Даже со свертками на первых слоях на требуемых частотах порядка 10Гц нужна дикая вычмощь, а ещё больше - пропускная способность памяти, потому что на обработку видео и отработку решений работают почти все нейроны одновременно, "затемнить" бОльшую часть сети, как на некоторых других решениях, тут не выйдет. Нужно перемалывать десятки Гб/с, и кэши не помогут.
Так человек вроде расстояние определят не по стереопаре, а через распознавание образов, и оценке распознанных объектов относительно друг друга. Стереопара это дополнение. У тех же снайперов очень хорошо расписано, как определить расстояние. Но для этого да нужна большая сеть. И огромные пачки обучающих сетов.
Человек определяет именно по стереопаре... но с важной поправкой: там, где стереобаза позволяет. А стереобаза у нас - несколько см. Соотвественно, легко прикинуть, на каких расстояниях параллакс будет достаточно большой. Это практически значимые для животного в природе метры-десятки метров: либо близкая опасность, либо доступная цель. Совсем не снайперские расстояния. :)
Ессно, что на десятках-сотнях метров параллакс незначим, всё это уже не работает.
У машины стереобаза может быть десятки см, а то и метр-полтора, а расстояния до значимых объектов - десятки-сотни метров. Вполне годный метод.
Тобишь одноглазые не жильцы :)? Стереопара дополняет на близких расстояниях, но не более. Ну чисто мое мнение.
UDP. Провел только что эксперимент. Тыкнул пальцем в монитор стараясь остановить руку в последний момент, тыкал перпендикулярно экрану: расстояние 2мм. Закрыл один глаз, тыкнул растояние 5мм. Одел очки -2 (изменив оценочное суждение о размере объекта) , начал мазать даже мимо чашки.
У одноглазных очень плохо с оценкой расстояний и деятельностью, связанной с этим - имелись преценденты временной слепоты на один глаз игроков в бейсбол, например. А ещё стереобаза поставляет информацию о размерах объекта, когда рядом объектов для сравнения нет. В общем, полезная фича, не просто дублирование глаза.
В эксперименте очки напрочь убили настройки нейросети и на параллакс. :) То есть, Вы лишили себя всякой возможности определить расстояние (кроме мышечной памяти и общей координации). "Если таракану отрезать ноги, он не видит"(с) Василь Иванович с Петькой из анекдота :)
Таки я и один глаз закрыл :) мазать все равно продолжил. А если серьезно я не уменьшаю значимость стереопары. Но чисто мое мнение, главную оценку по расстоянию дает именно распознавание образов и их относительность друг друга. А стереопара лишь уточняет поступившие выводы.
Отвечу Вам, как одноглазый со стажем 40+ лет :)
Потерял глаз в детстве, не стал как хотел летчиком и космонавтом. Спустя несколько лет после травмы напрочь забыл о ней, рос как все, играл, дрался, отвечал тоже как все. И кроме как уже в сознательном возрасте задался вопросом, а смогу ли водить машину? Оказывается, без проблем, могу. Более 25 лет без ДТП, которые могли бы быть связаны с несоблюдением дистанции.
Так и снайпер целится одним глазом :) И расстояние читает, для этого даже спец пособия есть.
>. связанной с этим - имелись преценденты временной слепоты на один глаз игроков в бейсбол, например.
это именно что временной.
В 2015 году результате несчастного случая я порвал барабанную перепонку на правом ухе и оглох.
Первые три месяца была жопппа с ориентацией звука.
Через 6 месяцев все стало почти ок с определением направления.
Через 8 мес сделана операция по восстановлению барабанной перепонки. Полное восстановление еще год. Сейчас я абсолютно нормально слышу, но пережитое помню более чем прекрасно.
Представьте себе одноглазого человека, о его одноглазости не знают, что он уже десяток лет смотрит монокартинку. А вполне себе водит машину, занимается спортом и уже сам забыл про проблему. Адаптивность нейросети чрезвычайно велика. И даже таким образом, в динамике стереобаза для "монокуляра" становится практически бесконечной.
Тут три момента:
- там, где потребуется быстро и точно определять расстояния до объектов на расстояниях до метров, этот человек будет проигрывать другим, и заметно.
- всё-таки человеческий мозг - очень могучая машина на 100 гиганейронов на килогерце (и это не считая препроцессинга в глазах, который сам по себе на значимую часть наших лучших нейросеток тянет). До чего-то подобного (как рекордной машины, а не рядовой штамповки) нам ещё лет 10-15, минимум. Человеческий мозг может компенсировать отсутствие прямых данных большим опытом в широком контексте. Машина - нет, пока и в обозримом будущем не может.
- даже просто качество картинки человеческого глаза (что критично для распознавания эволюции объекта по фрагменту его поверхности) - запредельно даже для нынешней технологии. Полное разрешение глаза - порядка 40 гигапикселей, динамическое разрешение - бешенное, в опытах Вавилова люди детектировали единичные фотоны, при том, что при ярком солнце мы имеем дело с киловаттом/м2 (на 15-18 порядков разница). Ессно, что имея такого невшизенного качества сенсоры, наш обалденно хороший вычислитель способен на многое. :)
Машинам всё-таки сильно хуже.
Мало-мальски серийным машинам (ограниченным считанными миллиардами аксонов и первыми ТФлопсами), жрущим инфу с FullHD камер, которые нихрена не видят в темноте и на ярком свете - ещё хуже.
Ну вроде разговор изначально был про то как былобы хорошо распозновать растояние :) А не про то, что у нас есть лимит по шинам данных, тактовым частотам и вообще наша бабалалайка за 50к$ видит хуже таракана :)
Это вы еще про слух не начали или запах. А мелкая моторика. Как эта система без дальномеров, энкодеров и прочего умудряется достигнуть такой точности. Сколько вычислительной мощности нужно, чтоб обсчитать кинематику ковыряния в носу. Или когда по голой спине бежит муха. Чувствуется каждый ее шаг. Это жеж какие шины данных и протоколы коммутации нужны, чтоб отсекать шторма и вычленять главное, доводить до сведенья мозга в каком именно квадрате тела находится раздражитель.
Так это напрямую связано. То, что я могу определить размеры объекта, рядом с которым стоИт пятилетний ребёнок, означает, что я могу опознать ребёнка, по пропорциям и чертам лица оценить его возраст, оценить, каких размеров с каким разбросом дети в этом возрасте и т.д. и т.п. в совершенно фоновом режиме - выискивая объекты, опознавая их, оценивая, сопоставляя. Для этого нужна бешенно мощная нейросеть.
Она, конечно, нужна не только для этого, но у мощности её и её владения контекстом куча побочных эффектов.
Машине это недоступно чисто в силу размеров. Человека на дороге она определит, но вот то, что это ребёнок близко, а не взрослый далеко, ей ухватить будет куда сложнее.
Так именно про это я и говорил. Я не предлагаю на моторчик принтера вешать камеру, чтоб определять смешение печатающей головки. Я про определение расстояния без лидаров и прочего, в идеале.
Так я вам и написал в самом начале, что для этого нужно будет огромное число сетов. Здания, звери, люди разных возрастов, полов и т д. Мы пока только сеты по лицам и телам понабрали и то... Но службы, аля Баду нас спасут :)
Есно проще лидаром стрельнуть и получить расстояние в цифрах.
А Вы попробуйте поставить краткую и корректную задачу этого действия. Сколько мощности уйдет на постановку задачи?
Вы в смысле если не эмулировать антропоморфное существо, а просто поковырять нос ? Тогда все намного проще.
Да, но тогда существу придется предварительно пройти курс обучения по ковырянию носа.
Суть вопроса состоит в том, что существо этого курса не проходило и ставится задача достать из носа то, не знаю что, не зная чем пользоваться и не зная где границы задачи.
Нет, "машинная частота" примерно 30 Гц
Есть понятие- ретинное зрение. Это когда вы секунду смотрите на одну картинку 1920х1080, затем другую секунду смотрите в другую сторону на такую же картинку и так далее. Стандарты телевидения вырабатывались исключительно из свойств человеческого глаза. С другой стороны, когда вы мчитесь в суперкаре со скоростью 250кмч++ , картинка сливается до ширины полосы движения и большинство уже не видит мелькающих фонарей.
Терафлопсы для нейросетей как-то не очень параметр. Сильно важнее связность, но для нее еще не слышал правильного определения.
Кстати, уже на данном этапе обсуждения понятно, что нет понятного словаря, понятий и определений, чтобы дискутировать на эту тему.
Время релаксации - порядка миллисекунды, в первом приближении это можно считать за частоту рабочего элемента.
Связность в вычислительных моделях пофигу - какая разница, из какого куска памяти брать данные для вычисления? Количество аксонов на нейрон - да, имеет значение: 1 аксон = 1 ММАС. Но тут как раз и возникают терафлопсы.
Каких имено терминов нам не хватает, по-Вашему?
Время взаимодействия между нейронами в зависимости от длины аксона - 5-20 мсек, по памяти из лекций Института Бехтерева. Аксонов в мозге в среднем 10 000 на нейрон.
Нет до сих пор полного определения связности. Нет связи между объемом мозга и интеллектом, как и нет определения интеллекта. Когда разовьется объем терминов, тогда сможет состояться полноценная дискуссия. Пока что мы термины подменяем образами.
ИБМ экспериментирует с 2-битными нейронами, а они хорошо ложатся на ПЛИС. Есть ПЛИС с миллионами ячеек. Остаётся только вопрос, как эти плисы друг с другом соединять, чтобы получить миллиарды.
У меня отцу в 1960х в армии взрывом снаряда выжгло глаз.
Глаз есть и сейчас - только им почти ничего не видит. Тем не менее отец до сих пор (за 70) прекрасно водит машину .
Как же он определяет расстояния? :-)))
Это если рассматривать нейросеть, как фоннеймоновскую архитектуру. Но господам инженерам ничего не мешает построить камень по аналогии c FPGA где в LU есть ячейка памяти и логика. Я не про яндекс и их машину, я про специализированные девайсы.
Нейросеть - не фоннеймановская архитектура. :) Я понимаю, что Вы хотели сказать про эмуляцию фоннеймановской машиной, но не мог не придраться.
Господа инженеры сейчас над этим вовсю работают (у буржуев). Меня как русского очень печалит то, что я не слышу о таких проектах в России... процессоры общего назначения - это уже не то, на чём нужно фокусироваться: какие-то свои есть, и ладно. Будущее определит победитель гонки в нейросистемах. И если уж Россия не собирается её выигрывать, то иметь свой приличный нейропроцессор - это абсолютно необходимый минимум.
И я не про поделки годом из прошлого века, как процессоры Модуля - фактически классические процессоры ЦОС с парой полезных команд, вроде ММАС. Я про 100% ориентированную именно на нейросети архитектуру - умную память, сверхмассивной параллельной обработкой, ячейки DRAM или MRAM с примитивными сумматорами-умножителями прямо в регулярных структурах, но зато в количестве миллионов-миллиардов на кристалл, способных на десятки-сотни TFLOPS на кристалл. Относительно процессоров общего назначения эти схемы проще, но именно они будут/должны быть сверхмассовыми в обозримом будущем и определять мощность автопилотов или эффективность оружия.
Мерси :)
Вы про тоже и написали :)
Ну судя по последним веяниям, по наращиванию скоростей и плотностей в накристальных шинах данных. Все к этому и идет. Что там интел с альтерой родит боюсь себе даже представить.
Если Вы о них не знаете, это не означает, что их сейчас нет.
К сожалению, гонка идет не в части конкуренции эффективных решений, а в части близости к распределению финансовых потоков. И вот вам очередная потемкинская деревня. В данной системе стало уже за правило выплескивание ребенка с водой. К великому сожалению.
Жаль, нет единой технологической платформы, где могли бы быть представлены и конкурировали бы проекты ИИ.
Наверное. Но фирм-разработчиков микросхем в России не так уж много, чем они занимаются, в общих чертах известно.
Такой задачей должна бы заниматься относительно крупная контора на несколько десятков человек минимум... о ней, КМК, должно было быть слышно (это вообще мирок в России довольно узкий).
Мозг работает небыстро, с тактовой частотой порядка 30Гц и ниже. Вот только шина данных - гигабайты или больше
Я уже упоминал про лайфхак- "тяжело в ученье, легко в бою". Два варианта:
1. научить кое-как и дать тренироваться на жизненных ситуациях. Тогда требуется мегамозг в реальном времени
2. Пройти максимум обучения и оперировать быстрым мозжечком. Тогда требуется мегамозг при обучении и бигдата.
Яндекс, похоже, пошел по обоим вариантам сразу и вдовесок взял библиотеки и железо NVIDIA . Путь скорее всего беспроигрышный но цена- мегадоллары стоимости, мегаватты потребления, мегатонны железа
А не пофиг ли?
Будет рабочее решение - будет что оптимизировать. Как оптимизировать тоже известно и понятно, было бы ЧТО. И я не думаю, что Яндекс практикует обучение с подкреплением в реальном времени. НЯЗ, у них обучение отдельно, поездки лишь проверяют обученные сети и собирают датасеты для дальнейшей обработки на стационарных суперкомпах.
Нет никакого смысла возить с собой суперкомп: научится машина на своей ошибке мгновенно или через неделю и с заливом новой версии, Яндексу в целом пофиг: дороги в целом так быстро не меняются.
А это кстати мысль, да. Все как только слышат про робоводителя ждут что он само будет принимать решения, разметка там и т д. А по факту это расширенная база стритвью. С вопросами и решением их оператором при обучении в ВЦ. Ведь генерят жеж они фоточки стритвью для яндекс или гугл карт. Почему тут также не работать. И тут уже похрену на разметку, строй работы и т д. Ибо есть обученная база ВСЕГО города. Постоянно обновляемая и обучаемая. Просто стрит вью будут снимать не только экипажи человеков но и такси. В ВЦ это будет все прогонятся по сотням тысяч маршрутов. Возник вопрос оператор раскажет, как надо. А далее, ровно в 4 часа мозги зашиваются новой базой знаний.
Нет, не думаю, что это может быть рабочим на таком низком уровне. Дорожная обстановка - динамическая... я говорил, скорее, об уровне принятия решений, что-то типа "что делать, если козёл впереди встал, а слева - копают, я могу протиснуться слева, но тут выбегает ребёнок, и светофор загорается залёным" - вот из таких ситуаций, описаний высокого уровня, планировщик должен учиться принимать решения.
Всякие там разметки и препятствия - это низкий уровень, относительно просто делается и сделано, НЯЗ, уже на очень хорошем уровне. Проблема сейчас именно в системе принятия сложных решений в быстро меняющейся обстановке, когда автопилот не знает, что на уме других участников... нужно уметь предсказывать поведение других участников движения или хотя бы учитывать вероятности их неадеквата, когда эти вероятности по косвенным признакам высоки. Ну, например, взрослый адекватный водитель сейчас объедет велосипедиста на бОльшем расстоянии, чем нужно по формальной безопасности, а если рядом с дорогой бесится ребёнок, притормозит (а спокойно идущего по тротуару ребёнка проигнорирует).
КМК, в бесконечной вариативности таких непредусматриваемых правилами и программистами сценариев и есть сложность создания автопилота. Сеть должна научиться сама выделять главное и научиться предсказыыать возможные проблемы и неадекват, как реальный хлюпкий водитель.
Да, вот момент. Воспитают они один или разных сто один ИИ водителя. Как они их будут реплицировать? Копировать весь терабайт винчестера?
Зы. Во многих местах поднимал тему, что живой человек за всю свою жизнь создает всего навсего около 250 мегабайт голосовой или письменной информации. Примерно 1 бит в секунду жизни.
Страницы