Tesla hat eine Reihe von Patenten angemeldet, die die Virtualisierung, Erkennung und das vollständige Selbstfahren insgesamt erheblich verbessern sollen.
Tesla hat in den ersten beiden Monaten des Jahres unermüdlich daran gearbeitet, die Technologie für vollständig autonomes Fahren zu verbessern. Zuletzt hat Tesla seine bedeutendste Verbesserung für die Mitarbeiter, v11.3, vorangetrieben. Mit der neuen patentierten Technologie wird sich die Software in diesem Jahr jedoch weiter dramatisch verbessern. Die beiden Patente, die sich auf Virtualisierung und maschinelles Lernen konzentrieren, erschienen Ende letzter Woche in der Datenbank des US-Patentamts.
Das erste Patent, „Vision-Based Machine Learning Model for Autonomous Driving with Adjustable Virtual Camera“, ist wahrscheinlich einfach eine Überarbeitung eines früheren Systems, das jedoch so geändert wurde, dass es zu Teslas neuem rein visuellen autonomen Fahrsystem passt. Das zweite Patent, „Vision-Based Machine Learning Model for Aggregation of Static Objects and Systems for Autonomous Driving“, konzentriert sich mehr auf die Verbesserung der auf dem Bildschirm sichtbaren Virtualisierung im Fahrzeug.
Die Zusammenfassung des ersten Patents beschreibt ein System, das dem bereits in Tesla-Fahrzeugen verfügbaren ähnlich sieht, aber angepasst wurde, um nicht-visuelle Sensoren zu entfernen. Es enthält jedoch eine zusätzliche „einstellbare virtuelle Kamera“, die möglicherweise darauf hinweist, dass Tesla daran arbeitet, den Fahrern mit dem Kamerasystem oder einer verbesserten Virtualisierungsinteraktion mehr Kontrolle darüber zu geben, aus ihrem Auto zu schauen.
„Systeme und Methoden für ein Vision-basiertes maschinelles Lernmodell für autonomes Fahren mit einstellbarer virtueller Kamera. Ein beispielhaftes Verfahren beinhaltet das Erhalten von Bildern von einer Vielzahl von Bildsensoren, die um ein Fahrzeug herum positioniert sind. Den Bildern zugeordnete Merkmale werden bestimmt, wobei die Merkmale basierend auf einem Vorwärtsdurchlauf durch einen ersten Teil eines maschinellen Lernmodells ausgegeben werden. Die Merkmale werden in einen Vektorraum projiziert, der einer virtuellen Kamera in einer bestimmten Höhe zugeordnet ist. Die projizierten Merkmale werden mit anderen projizierten Merkmalen aggregiert, die früheren Bildern zugeordnet sind.“
Das zweite, wesentlich umfangreichere Patent wird in seiner Zusammenfassung beschrieben, die sich auf die „Aggregation statischer Objekte“ durch das Fahrzeug konzentriert:
„Systeme und Methoden für ein Vision-basiertes maschinelles Lernmodell zur Aggregation statischer Objekte und Systeme für autonomes Fahren. Ein beispielhaftes Verfahren umfasst das Erhalten von Bildern von Bildsensoren, die um ein Fahrzeug positioniert sind. Den Bildern zugeordnete Merkmale werden bestimmt, wobei die Merkmale basierend auf einem Vorwärtsdurchlauf durch ein maschinelles Lernmodell ausgegeben werden. Die Merkmale werden in einen Vektorraum projiziert, der mit einer Vogelperspektive verbunden ist, basierend auf dem maschinellen Lernmodell.“
Wenn überhaupt, zeigen die neuen Patente von Tesla, wie sehr es sich seinem rein visuellen System verschrieben hat. Nirgendwo in einem der Patente spricht der Autohersteller andere Sensoreingaben an, was mit den jüngsten Entdeckungen übereinzustimmen scheint, die kommende Fahrzeuge ohne Ultraschallsensoren zeigen.
Da sich Tesla zunehmend darauf konzentriert, Fahrzeuge KI-fähiger zu machen, entspricht die Implementierung von verbessertem maschinellem Lernen auch seinen Designzielen.
Unklar bleibt, ob diese Verbesserungen in kommende Softwareversionen implementiert oder bereits über aktuelle Softwareupdates in Autos platziert wurden. Dennoch weisen sie darauf hin, dass das Unternehmen bei seiner Verfolgung kontinuierliche Fortschritte macht.
Da immer mehr Autohersteller in den Wettbewerb um autonomes Fahren einsteigen, wird der Vorsprung von Tesla immer deutlicher. Und während viele das Unternehmen wegen seines Engagements für KI über reine Fahrzeuge hinweg verspottet haben, erweist sich diese Investition als fantastisch. Hoffentlich wird dies in den kommenden Jahren zu einem immer besseren Tesla-Fahrerlebnis führen.
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Tesla patentiert Software für Virtualisierung und maschinelles Lernen, um FSD zu verbessern
