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特斯拉申請智能召喚新專利 馬斯克為發明者

來源:蓋世汽車 作者:余秋云 日期:2020年09月08日 字體大?。骸?a href="javascript:void(0)" onclick="doZoomFont(1)">大

  據外媒報道,特斯拉正為其基于自動駕駛系統Autopilot打造的智能召喚(smart summon)功能申請專利,而且該專利由特斯拉首席執行官埃隆馬斯克(Elon Musk)與人合作撰寫。

  智能召喚功能基于特斯拉之前的“召喚”功能而打造,后者可以讓車主在車道或狹窄的停車空間讓車自動移動幾英尺。新版本的“智能召喚”則可以讓車主從更遠的地方召喚汽車,汽車也能夠在更復雜的停車環境中行駛。

  馬斯克曾表示,智能召喚是特斯拉最受歡迎的功能。發布僅幾周后,該功能就被使用了55萬多次,幾位特斯拉車主在測試新款功能時,還上傳了汽車發生碰撞以及差點發生碰撞的視頻。

  現在,特斯拉為智能召喚申請了一項名為“召喚自動駕駛和用戶控制車輛前往目標地”(Autonomous and User Controlled Vehicle Summon to a Target)的專利。與特斯拉最近其他幾項發明一樣,該專利將利用機器學習方法。該系列的三項發明闡述了一種自動生成訓練數據的方法,然后由機器學習模型來擴大召喚功能中的自動駕駛功能。

  特斯拉在該系列的第一項發明中寫道:“傳統上而言,管理培訓數據集的大部分工作都是手工完成,通過檢查潛在的訓練數據,并適當地標注與數據相關的特征。創建一個帶有精確標簽的訓練集需要花費很大的精力,而且非常繁瑣。因此,有必要改進生成帶有精確標簽的訓練數據集的過程?!?/p>

  該項專利則描述如何利用傳感器以及“時間序列”(即一段時間內拍攝的一系列圖像)數據,來自動標注訓練數據。

  該專利解釋道:“利用車載傳感器捕捉的有關車輛周圍環境以及車輛運行的參數,以創建訓練數據集。在某些情況下,有些3D特性,如車道線,可對應著地面實況根據時間序列創建。例如,一段時間內(30秒)的一系列圖像可用于確定在車輛行駛的某一段時間內,車道線的實際路徑。一系列圖像中的一張與車輛真實采用的行進路徑可用作訓練數據,以預測車輛的行進路徑?!?/p>

  馬斯克此前曾提到,數據標注得越好,越可以加速自動駕駛功能和反向召喚等功能的推出。有了更好的標簽(更準確的訓練數據),模型預測功能得到改進,就會有更安全、更有能力的軟件。

  在涉及到智能召喚功能時,由于該功能運行中并沒有駕駛員,因而預測性模型是必不可少的。該專利一部分談到了“時間序列”功能,第二部分談到了在其方法中如何實現時間序列訓練數據,展示了該項機器學習發明的眾多潛在用途。此外,該專利還談到未來智能召喚功能如何發展。其中包括:

  1、  將智能召喚與日歷同步,讓汽車在“晚宴、婚禮、餐廳預訂”等快結束時,自動行駛至目的地;

  2、  在召喚功能中實現多部分目的地功能,例如,在機場的航路點搭載多名乘客;

  3、  監控召喚功能用戶的心跳,以確保在運行該項功能時,駕駛員與車輛保持連接;

  4、  在車輛到達目的地時定制設置,如車內照明、車外照明、危險燈、歡迎音樂和氣候控制偏好等。

  該項專利的獨特之處在于,馬斯克也是發明者之一。眾所周知,馬斯克幾乎參與了特斯拉汽車設計、軟件功能和商業運營的所有方面,但是他的名字卻沒有出現在公司的大多數發明專利中,十分令人意外。不過,馬斯克在推特中表示:“我通常會盡最大的努力不出現在專利中?!贝饲?,馬斯克還曾貢獻過有關Model X車門和車身設計方面的想法,以及有關特斯拉汽車充電口的設計和功能的想法。

  據外媒報道,特斯拉正為其基于自動駕駛系統Autopilot打造的智能召喚(smart summon)功能申請專利,而且該專利由特斯拉首席執行官埃隆馬斯克(Elon Musk)與人合作撰寫。

  智能召喚功能基于特斯拉之前的“召喚”功能而打造,后者可以讓車主在車道或狹窄的停車空間讓車自動移動幾英尺。新版本的“智能召喚”則可以讓車主從更遠的地方召喚汽車,汽車也能夠在更復雜的停車環境中行駛。

  馬斯克曾表示,智能召喚是特斯拉最受歡迎的功能。發布僅幾周后,該功能就被使用了55萬多次,幾位特斯拉車主在測試新款功能時,還上傳了汽車發生碰撞以及差點發生碰撞的視頻。

  現在,特斯拉為智能召喚申請了一項名為“召喚自動駕駛和用戶控制車輛前往目標地”(Autonomous and User Controlled Vehicle Summon to a Target)的專利。與特斯拉最近其他幾項發明一樣,該專利將利用機器學習方法。該系列的三項發明闡述了一種自動生成訓練數據的方法,然后由機器學習模型來擴大召喚功能中的自動駕駛功能。

  特斯拉在該系列的第一項發明中寫道:“傳統上而言,管理培訓數據集的大部分工作都是手工完成,通過檢查潛在的訓練數據,并適當地標注與數據相關的特征。創建一個帶有精確標簽的訓練集需要花費很大的精力,而且非常繁瑣。因此,有必要改進生成帶有精確標簽的訓練數據集的過程?!?/p>

  該項專利則描述如何利用傳感器以及“時間序列”(即一段時間內拍攝的一系列圖像)數據,來自動標注訓練數據。

  該專利解釋道:“利用車載傳感器捕捉的有關車輛周圍環境以及車輛運行的參數,以創建訓練數據集。在某些情況下,有些3D特性,如車道線,可對應著地面實況根據時間序列創建。例如,一段時間內(30秒)的一系列圖像可用于確定在車輛行駛的某一段時間內,車道線的實際路徑。一系列圖像中的一張與車輛真實采用的行進路徑可用作訓練數據,以預測車輛的行進路徑?!?/p>

  馬斯克此前曾提到,數據標注得越好,越可以加速自動駕駛功能和反向召喚等功能的推出。有了更好的標簽(更準確的訓練數據),模型預測功能得到改進,就會有更安全、更有能力的軟件。

  在涉及到智能召喚功能時,由于該功能運行中并沒有駕駛員,因而預測性模型是必不可少的。該專利一部分談到了“時間序列”功能,第二部分談到了在其方法中如何實現時間序列訓練數據,展示了該項機器學習發明的眾多潛在用途。此外,該專利還談到未來智能召喚功能如何發展。其中包括:

  1、  將智能召喚與日歷同步,讓汽車在“晚宴、婚禮、餐廳預訂”等快結束時,自動行駛至目的地;

  2、  在召喚功能中實現多部分目的地功能,例如,在機場的航路點搭載多名乘客;

  3、  監控召喚功能用戶的心跳,以確保在運行該項功能時,駕駛員與車輛保持連接;

  4、  在車輛到達目的地時定制設置,如車內照明、車外照明、危險燈、歡迎音樂和氣候控制偏好等。

  該項專利的獨特之處在于,馬斯克也是發明者之一。眾所周知,馬斯克幾乎參與了特斯拉汽車設計、軟件功能和商業運營的所有方面,但是他的名字卻沒有出現在公司的大多數發明專利中,十分令人意外。不過,馬斯克在推特中表示:“我通常會盡最大的努力不出現在專利中?!贝饲?,馬斯克還曾貢獻過有關Model X車門和車身設計方面的想法,以及有關特斯拉汽車充電口的設計和功能的想法。

[責任編輯:都市風汽車網]

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