テスラは、仮想化、認識、および完全自動運転全体を大幅に改善する一連の特許を申請しています。
テスラは、今年の最初の 2 か月間、完全な自動運転技術を改善するために精力的に取り組んできました。 ごく最近、Tesla は従業員に最も重要な改善である v11.3 をプッシュしました。 それでも、新しい特許技術により、ソフトウェアは今年も劇的に改善され続ける予定です。 仮想化と機械学習に焦点を当てた 2 つの特許は、先週後半に米国特許庁のデータベースに掲載されました。
最初の特許である「調整可能な仮想カメラによる自動運転のための視覚ベースの機械学習モデル」は、おそらく以前のシステムを単純に作り直したものですが、Tesla の新しい視覚のみの自動運転システムに適合するように変更されています。 2 つ目の特許である「自動運転のための静的オブジェクトとシステムの集約のためのビジョンベースの機械学習モデル」は、車内で画面に表示される仮想化の改善に重点を置いています。
最初の特許の要約は、テスラ車ですでに利用されているものに似ているが、非視覚センサーを取り除くように適合されたシステムについて説明しています。 ただし、「調整可能な仮想カメラ」が追加されていることは、テスラがカメラ システムまたは改善された仮想化インタラクションを使用して、ドライバーが車の外を見ることをより制御できるように取り組んでいることを示している可能性があります。
「調整可能な仮想カメラを使用した自動運転のための視覚ベースの機械学習モデルのシステムと方法。 例示的な方法は、車両の周りに配置された多数の画像センサから画像を取得することを含む。 画像に関連する特徴が決定され、機械学習モデルの第１の部分を通る順方向パスに基づいて特徴が出力される。 フィーチャは、特定の高さの仮想カメラに関連付けられたベクトル空間に投影されます。 投影された特徴は、以前の画像に関連付けられた他の投影された特徴と集約されます。」
2 番目の特許は、車両による「静的オブジェクトの集約」に焦点を当てて、その要約で説明されています。
「自動運転用の静的オブジェクトとシステムを集約するためのビジョンベースの機械学習モデルのシステムと方法。 例示的な方法は、車両の周りに配置された画像センサから画像を取得することを含む。 画像に関連付けられた特徴が決定され、特徴は機械学習モデルの順方向パスに基づいて出力されます。 特徴は、機械学習モデルに基づく鳥瞰図に関連付けられたベクトル空間に投影されます。」
どちらかといえば、テスラの新しい特許は、テスラが視覚のみのシステムにいかに専念しているかを示しています。 いずれの特許においても、自動車メーカーは他のセンサー入力に対処していません。これは、超音波センサーを搭載していない今後の車両を示す最近の発見と一致しているようです。
さらに、Tesla は自動車の AI 能力を高めることにますます注力しており、改善された機械学習の実装もその設計目標と一致しています。
これらの改善が今後のソフトウェア バージョンで実装されているのか、それとも最近のソフトウェア アップデートによってすでに車に搭載されているのかは不明です。 それでも、彼らは会社がその追求において継続的な進歩を遂げていることを示しています.
ますます多くの自動車メーカーが自動運転の競争に参入するにつれて、テスラの優位性はますます明白になっています。 多くの人は、同社が自動車だけでなく AI に専念していることをあざ笑っていますが、その投資は素晴らしいものであることが証明されています。 今後数年間で、テスラの運転体験がますます向上することを願っています。
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テスラ、FSD を改善するための仮想化および機械学習ソフトウェアの特許を取得
