Tesla a demandé un ensemble de brevets destinés à améliorer de manière significative la virtualisation, la reconnaissance et le Full Self Driving dans son ensemble.
Tesla a travaillé sans relâche pour améliorer la technologie de conduite entièrement autonome au cours des deux premiers mois de l’année. Plus récemment, Tesla a proposé son amélioration la plus significative aux employés, la v11.3. Pourtant, grâce à une nouvelle technologie brevetée, le logiciel devrait continuer à s’améliorer considérablement cette année. Les deux brevets, axés sur la virtualisation et l’apprentissage automatique, sont apparus dans la base de données de l’Office américain des brevets à la fin de la semaine dernière.
Le premier brevet, « Modèle d’apprentissage automatique basé sur la vision pour la conduite autonome avec caméra virtuelle réglable », est probablement simplement une refonte d’un système précédent, mais modifié pour s’adapter au nouveau système de conduite autonome visuel uniquement de Tesla. Le deuxième brevet, « Modèle d’apprentissage automatique basé sur la vision pour l’agrégation d’objets statiques et de systèmes pour la conduite autonome », se concentre davantage sur l’amélioration de la virtualisation visible à l’écran dans le véhicule.
L’abrégé du premier brevet décrit un système qui ressemble à celui déjà disponible dans les véhicules Tesla mais qui a été adapté pour supprimer les capteurs non visuels. Cependant, il inclut une « caméra virtuelle réglable » ajoutée, indiquant potentiellement que Tesla s’efforce de donner aux conducteurs plus de contrôle pour regarder hors de leur voiture avec le système de caméra ou une interaction de virtualisation améliorée.
« Systèmes et méthodes pour un modèle d’apprentissage automatique basé sur la vision pour la conduite autonome avec caméra virtuelle ajustable. Un exemple de procédé comprend l’obtention d’images à partir d’une multitude de capteurs d’image positionnés autour d’un véhicule. Des caractéristiques associées aux images sont déterminées, les caractéristiques étant produites sur la base d’un passage vers l’avant à travers une première partie d’un modèle d’apprentissage automatique. Les caractéristiques sont projetées dans un espace vectoriel associé à une caméra virtuelle à une hauteur particulière. Les caractéristiques projetées sont agrégées avec d’autres caractéristiques projetées associées à des images antérieures. »
Le second brevet, nettement plus étendu, est décrit dans son abrégé, portant sur « l’agrégation d’objets statiques » par le véhicule :
« Systèmes et méthodes pour un modèle d’apprentissage automatique basé sur la vision pour l’agrégation d’objets statiques et systèmes de conduite autonome. Un exemple de procédé comprend l’obtention d’images à partir de capteurs d’image positionnés autour d’un véhicule. Des caractéristiques associées aux images sont déterminées, les caractéristiques étant produites sur la base d’un passage vers l’avant à travers un modèle d’apprentissage automatique. Les caractéristiques sont projetées dans un espace vectoriel associé à une vue à vol d’oiseau basée sur le modèle d’apprentissage automatique.
Au contraire, les nouveaux brevets de Tesla montrent à quel point il est dédié à son système visuel uniquement. Nulle part dans l’un ou l’autre des brevets, le constructeur automobile n’aborde d’autres entrées de capteur, ce qui semble correspondre aux découvertes récentes montrant des véhicules à venir sans capteurs à ultrasons.
De plus, avec l’attention croissante de Tesla à rendre les véhicules plus capables d’IA, la mise en œuvre d’un apprentissage automatique amélioré correspond également à ses objectifs de conception.
On ne sait toujours pas si ces améliorations ont été mises en œuvre dans les prochaines versions logicielles ou ont déjà été placées dans les voitures via des mises à jour logicielles récentes. Pourtant, ils indiquent néanmoins que l’entreprise fait des progrès continus dans sa poursuite.
Alors que de plus en plus de constructeurs automobiles entrent dans la compétition de conduite autonome, l’avance de Tesla devient de plus en plus évidente. Et bien que beaucoup se soient moqués de l’entreprise pour son dévouement à l’IA plutôt qu’aux véhicules, cet investissement s’avère fantastique. Espérons que cela se traduira par une expérience de conduite Tesla de plus en plus meilleure dans les années à venir.
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Tesla brevète un logiciel de virtualisation et d’apprentissage automatique pour améliorer FSD
