Self Driving Car Weekly Highlights | Week 08/10/17 - 15/10/17 [En]

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General Motors kauft Strobe, solid-state lidar company

Note: This post was translated from English and reviewed with google translate

Dies ist die größte Wichtigste Neuigkeit der Woche. Wir wissen gany genau, dass viele Automobilhersteller mögen solid-state Lidars: Selbst wenn drehend Laser Scanner arbeiten für Forschung und Prototypen (hohe Leistung und Genaugigkeit, aber hohe Kosten) man denkt nicht, sie benutzen in Massenproduktion: rotierende Komponenten halten nicht lange für Anwendung wo Genauigkeit wichtig ist. Du willst nicht, dass die Benutzer ihre Autos zurückbringen, um Lidars zu reparieren

Solid State Lidars wirklich interessant aussehen: keine beweglichen Teile, alles unterbringet in ein Chip, mit geringen Kosten, vergleichbar Genaiugkeit und Reichweite. Aber es gibt ein nur Problem: Wir können sie leicht machen. Trotz sie sind bekannt für einegen Jahren, Solid State Lidars sind schwer zur produzieren. Naturlich dank Investitionen Firma verbessern ihre Lidars von Jahr zur Jahr und das Entwicklung von Konsumgütern ist in der nähe. Du erinnerst dich vielleicht, das Gleiche passiert mit ToF Cameras: Kosten ging von Tausende von Dollars bis ein paar 100$ in ein wenige Jahren (denke an Xbox One Kinect heutzutage).

Es gibt einigen Firmas wie Strobe auf dem Markt. Sie sind noch in ihrer Start-up Phase so es macht Sinn, sie jetzt zu kaufen. Die Entscheidung der Chefs von GM scheint gut wenn man bedenkt, dass andere Firma wird ähnlich tun: Ford investiert in Velodyne im letzen Jahr, Continental kauft ASC, Tesla…

…Nun, Tesls sagt: “Mann, keine Lidars, wir Haben Cameras”.

Und sie sind allein:

Comma.ai shares cool and shiny deep learning videos

Comma.ai teilt neue und glänzend deep learning Videos

Die Firma von George Hotz liebt cameras. Sie sind billig, Man kann finden sie an ein handy und am wichtigsten Sie sind menschliche Augen ähnlich. Und wenn ein Mesnch mit seinen Augen fahren kann, warum sollte dann kein Computer? Das is der gleich Ansatz von Tesla, aber Comma.ai scheint di meinsten seiner Resourcen auf Deep Learning investieren zu.

Zum Beispiel: image segmentation:


… oder, du weißt , ersetyen Lidars für Depth Data:



Es ist interessant das Trainingsdaten wurden geniert mit annotiert Bilden (dank dem adult coloring books Projekt ) und Simulationen

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