большой фантастический да это действительно
удовольствие быть здесь, и я должен сказать
что у нас был самый крутой премьер-министр
когда-либо, и он еще круче, чем ты
не могу думать об этом
отлично, так что я с удовольствием буду здесь
Я попытаюсь пролить свет на
жизнь самозанятого автомобиля так сначала
позвольте мне начать с того, что вы знаете, почему мы
возможно, у меня есть выжившие автомобили
в первую очередь
к сожалению, это более 1 миллиона
люди в течение года фактически умерли из-за
дорожно — транспортные происшествия , так представьте
потенциальное воздействие, которое мы можем иметь, если вы
может уменьшить это число значительно
население становится старше, а лекарство получает
лучше вы знаете, что у нас больше и больше
больше проблем мобильности, поэтому выживание
автомобили могут определенно помочь нам в большом количестве, мы
должно уменьшить наше загрязнение право нашего
планета сейчас становится здоровее и что
Я больше всего взволнован и вождения автомобилей в
действительно пытаюсь задуматься о том, что нового
способ , что новые способы , чтобы сделать общественности
транспорт, который, как вы знаете, позволит
нам быстрее ездить и
лучше , и если вы подумаете об этом
знать, что автомобиль действительно является отходами
правильно, поэтому мы должны думать о
обмена ресурсами как с материалами, так и с
а так же как пространство , так для тех ,
вы, владеющий автомобилем, чтобы ваш автомобиль скучал
до смерти он в основном сидит
95 процентов времени просто может быть
говорить справа автомобиль рядом тела и
поэтому представьте, что вы знаете пространство, в котором
автомобиль идет правильно, мы могли бы использовать короткий
вы знаете, что мы могли бы использовать это для
сделать наши города намного лучше, чтобы вы
вероятно, все видели, как вы знаете
одна из этих систем, например,
Автомобиль Google — автомобили uber и т. Д.
в средствах массовой информации, и вы знаете эти
системы действительно хороши, что даже вещи
как локализация, но планирование
препятствий
однако есть две проблемы:
системы, которые предотвращают их
масштабирование до вас знает случай, когда каждый
один из нас может фактически использовать как вождение
в основном они используют эту вещь на
В верхней части типичной является спиннинг
лидер и стоимость этого дня
наш
100 000 канадских долларов, так что
действительно дорого, и они используют
предварительно записанные вручную аннотированные карты и
просто для примера , чтобы отобразить холод нам это
собирается обгонять от одного до десяти миллиардов
долларов, так что в майя вы знаете, что карты
до настоящего времени, поэтому цель моего
исследования должны были попытаться создать
решения , в которых живут животные
так и как
мало предварительных знаний , как это возможно , и
это действительно возможно возродить
потому что мы, как люди, можем реально решить
эта задача и что мы используем, мы используем нашу
глаза вправо, поэтому мы можем так же, как мы можем
на самом деле используют камеры, чтобы попытаться
решить эту проблему сейчас из
с точки зрения зрения компьютера
который пытается использовать компьютеры для
понимать мир с помощью камер, которые у нас есть
для решения многих различных задач , чтобы сделать
поэтому вождение автомобилей нам необходимо признать
мы должны уметь
оценивать трехмерную
представительство мира, которое нам необходимо
быть в состоянии узнать, как движется наш автомобиль
другие автомобили, которые нам нужны, чтобы знать, что
происходит прямо перед нами
понимать движение и намерение тех
автомобилей, и нам нужно сделать это в три
размеров, и нам нужно снова
понять все, что есть в
сцены, которые мы видим сейчас, если хотим
это то, что нам нужно сделать сначала
все, что нам нужно, и это может звучать
вы знаете, что это C, но
это не так просто, потому что доступ
на одну из этих платформ уже стоит
полмиллиона долларов, так что это не
то, что вы можете просто купить в
супермаркет также очень важно
думать о роли машинного обучения мы
не могут финансировать ремесленные пивовары, которые
представляют собой все возможные сценарии для
мы должны уметь учиться
вождение на примере нам также нужно думать
о моделях, способных решать многие
многие задачи, которые нам необходимо решить
для самостоятельных автомобилей, и
быть эффективными, чтобы эти системы
чтобы реагировать на этот сценарий, они должны быть
в режиме реального времени , и они , кажется , подразумевает работу
ты так хорошо знаешь, что я компьютер
ученый, но и в аппаратных решениях
для этого так в оставшейся части этого
говоря об одном исследовании
что мы сделали в спектре
делая автомобили с самообслуживанием доступными для
каждый из нас
поэтому я упомянул данные в начале
так что семь лет назад мы начали вас
знаю, что пытаюсь думать о себе, когда я работаю
на Vista это Таси самоходных автомобилей
мы можем это сделать , и получается
что это было невозможно, потому что мы
не могли иметь доступа к каким-либо наборам данных
так что вы знали, что мы проводим
первые два с половиной года на самом деле
построение контрольных показателей для людей
конкурировать, чтобы построить следующий
генерации алгоритмов , которые
Решите другие Nomos вождения, так что здесь вы
см. автомобиль, который мы используем для этого.
в основном, с четырьмя камерами
позже вращается сверху, а также
GPS и IMU, и мы пошли и ездили
и в этом случае город автомобилей номер
хорошо, позвольте мне сыграть видео, так что вот
автомобиль на стоянке ki T, поэтому
это в культуре Ассизи, это в
сотрудничество с одной из лабораторий по
там, и вы знаете, и, как я сказал, мы пошли
вокруг, я еду вокруг, ты видишь
сценарии не настолько легкие сценарии, которые вы знаете
где у нас есть незаконные маневры к вам
знаю, действительно переполнены сцены, а затем
используйте эти датчики для создания земли
правда , чтобы оценить, насколько хорошо мы
может делать с да камерами в порядке, так что здесь вы
см. примеры основополагающей истины для Delta
текущий для того, как движется автомобиль
а также обнаружения и отслеживания
хорошо, поэтому этот тест был фактически
огромный успех, и он по-прежнему остается единственным
контрольная точка для самостоятельного вождения
несмотря на то, что он был онлайн для
сейчас почти пять лет у нас больше, чем
20 000 человек фактически работают над этим
и более 500 представлений
бенчмарками были в основном каждый автомобиль
компании и всех, кого вы знаете,
на самом деле это работает с нашими
данных , поэтому позвольте мне рассказать вам немного
каковы задачи, которые
решить для самостоятельных автомобилей, чтобы первый
и канонический на самом деле пытается
да восстановить окружающую среду без
обязательно понять, что находится в
впереди нас, так что это Тацит
как люди, мы все время решаем
правильно, так что вы знаете, что у вас есть
две камеры, и мы хотим восстановить
для каждого пикселя, который мы видим в наших
глаза вправо, как далеко от нас
так что это в основном вы знаете наши
один из их последних алгоритмов, который
в состоянии после 40 метров мы почти как
точный, как этот действительно причудливый лазер
сканер во время калькуляции вы знаете камеру
в эти дни стоит 30 долларов, так что тогда
как только мы примирим окружающую среду, мы
нужно понимать, понять, что это
означает , что перед нами прямо так
одна из задач, которую нужно решить, — это
пиксельная маркировка справа, поэтому для каждого пикселя
в одном из этих изображений слева вы
хочу быть в состоянии сказать, хорошо, есть ли
карта там, там есть дорога
человека, а также того, что
вам также нужно понять, что это
способный различать вас
каждый из людей каждый
автомобилей, которые там, поэтому системы
прямо сейчас, используя сверточные сети, используя
падение Лорина Соня говорит о
до того, как можно обобщить действительно
хорошо видно в этом случае и с тех пор
подростков из разных городов и создать
вы знаете невероятные результаты с точки зрения
это вы знаете только используя
один импорт изображений, как только мы сможем
для понимания пикселей нам нужно
понимаем три измерения правильно, мы
должны быть в состоянии предсказать траектории
вы знаете участников движения и
это то, что вы видите здесь, чтобы это
это наши последние результаты, которые были на самом деле
сделано третий год вам из
старшекурсник Y , который в основном показывая
их результаты лучше, чем вы
знать любую из этих автомобильных компаний, поэтому, когда
вы видите здесь, чтобы увидеть траектории в
2d и 3d, что система способна
еще раз пересчитайте места , где автомобиль
никогда раньше не ездил, поэтому
запись, чтобы использовать Карты или что-нибудь, что это просто
учитывая изображения, которые он может оценить
в следующий раз мы сможем закрыть это
далее мы можем оценить, что вы знаете
все, что происходит в
так что вы видите здесь сингл
камера установлена на верхней части автомобиля и
база
разработать алгоритмы, которые способны
перевести это изображение, что видео в
представление сцены, где вы
может фактически управлять правом, поэтому вы видите
здесь, в черном Eco car, автомобиль, который
управляет автономно
вы видели гонку или поле
взгляд на то, что видит автомобиль, и вы видите
который способен вычислять карты на лету
и он может оценить, что каждый
участник одного автомобиля в том же
теперь он кодируется цветом с намерением
эти автомобили и внизу оставили вас
может видеть сценарий трафика без
глядя на светофоры
поэтому в основном говоря, что такое последний набор
маневров, которые наш автомобиль может на самом деле
сделайте безопасно другой thurston, который нам нужно
решить на самом деле задачу набора
локализации, но если вы выиграете этот автомобиль
быть в состоянии водить нас вокруг, вам нужно
знать в каждый момент времени, когда
находится в сцене, необходимо нажать на
слава благодарю вас и так, что
обычно это делается в промышленности.
так что автомобиль ручно вращается вокруг
мир и все , что он видит , что это
история в наборе данных в порядке, а затем
управляя автономно, вы смотрите в своем
набор данных будет иметь место, где
выглядит точно так же, как то, что я вижу в
перед мной все в порядке, так что это немного похоже на
веб-поиск, так что вы знаете, что работает
довольно хорошо , но это не масштабируемый
правильно представьте, что вам нужно захватить
как выглядит мир в каждой точке
во время в любое время каждый раз , когда в
в тот день, когда вы знаете, есть строительство
все время в мире меняется так,
вот почему самозарядные автомобили это
также очень дорого, так что мы
посмотрим, можем ли мы на самом деле создать
решения для локализации, где мы не
должны знать , внешний вид мира
и как люди правы, мы можем это сделать.
можно перемещаться, а затем мы никогда не знаем, как
определенная улица, такая как улица Лаура
похоже, так получается, что да вы
действительно может это сделать, и это очень
простой вы можете свободно скачать из
веб- открытие уличных карт, которые являются
карты, которые вы видите синим на экране
и что вы в принципе можете сделать, это
оценили траекторию автомобиля
eco автомобиль смещения да камеры и
движения автомобиля достаточно, чтобы сказать
вы, где потенциально можете быть в
так же, с самого начала мы собираемся
есть область интересов, где мы знаем
мы более или менее там где-то и
это будет равномерное распределение
потому что мы не знаем, где мы находимся
и когда мы начинаем ездить туда, тогда
мы собираемся уменьшить его вероятность
распределение возможных мест, где
автомобиль потенциально может быть в порядке и
здесь вы увидите на
снизу справа во второй да для
сравнения в черном вы увидите
что истинная истина в порядке, так что
начало равномерное, вы видите несколько режимов
но очень быстро в состоянии сказать , что мы
точно в этом месте, так что вы видите
если здесь да, предполагая ту же идею
правильно несколько режимов и очень быстро
есть только два месяца, и мы поворачиваем
живой поэтому это вы знаете , что это
единственное место, где мы могли бы
потенциально , и это можно сузить
карты из Интернета бесплатно прямо вам
не нужно ничего платить
да установите одну или две камеры в автомобиле
так вот мама Хаттон, как сценарий
так что вы видите, что в этом случае есть
два родителя права распределения, это
очень симметричный, но снова в какой-то момент
с одним маневром есть только один
возможность позвольте мне просто увеличить масштаб
в разных регионах жаль, что так
то, что вы сейчас увидите, это то же самое
но на карте, которая является целым
город культурной есть 2000
километров или потенциальные дороги в порядке , которые
означает, что вы знаете, что есть много
неопределенность того, где вы можете потенциально
быть в сцене и всего за 30 секунд
вождения он способен локализовать очень
точно, где вы находитесь на сцене
Хорошо , так , надеюсь , вы можете видеть , что в
на экране снова очень быстро это
говорит, что мы на этом шоссе здесь, это
где мы моды относительно большие
и в какой-то момент мы берем выход и
то вам нужно знать очень точное
расположение скважины, где мы находимся
Спасибо, поэтому я упомянул перед картографированием
было очень дорого и причина
почему именно так люди
на самом деле решение этой проблемы , однако
если вы могли бы потенциально иметь еще
худшие эволюции, чтобы отобразить Яна, тогда мы
должны иметь возможность использовать те карты, которые
являются актуальными, так почему это так
дорого, так это то, что компании
делают эти дни, и вы, вероятно,
видел один из них в вас знать
город, поэтому идея состоит в том, что у вас есть
автомобиль вы смонтировали с целым букетом
а затем вы едете
мир, а затем вы поймете, как
мир снова выглядит правильно, поэтому он
очень небольшое покрытие, и это действительно
это то, что автомобиль видит
правильно, это небольшая часть
но вы знаете, что есть так
многие другие способы увидеть мир, что мы
может использоваться для улучшения
покрытие наших карт на один пример справа
Знаете ли вы, что Большой Брат
он видит нас все время, что мы
делая так, чтобы мы могли использовать беспилотные летательные аппараты
спутники летают по всему миру
дважды в день каждый день, так что
это очень очень уточненный образность
теперь это не так тривиально, как оценить
карты с да
надеюсь, спасибо, так что ты собираешься
см. здесь — это система, которая способна как
он управляет и использует аэрофотоснимки
локализовать, где автомобиль находится в терминах
местоположение в гео координатах и
может также отображать четкие HT-карты, где
дороги, где расположены полосы, где
парковочные места здесь тоже желтые
как в синем, где тротуары в порядке, так что
это действительно эффективно, это занимает три
секунд на километр дороги , чтобы вы
знать в простом компьютерном кластере
вы можете на самом деле отобразить весь мир и
так снова для отображения проблема заключается в
так же, как и для автомобилей, управляющих клетками
что снова только такие компании, как Nvidia
для этого есть доступ к данным, поэтому один из
последнее, что самое последнее
вещи, которые мы сделали в
лава сага на самом деле, чтобы создать следующий
большой ориентир для людей, чтобы конкурировать в
к созданию карт в доступной манере
и классная вещь — лекция
мы выбрали, вы знаете район Торонто, чтобы быть
основная область права так, что мы
создал это, но
правительства и посещение библиотек
и вы видели карты HD, которые
уже созданы, и это
действительно очень богаты , они имеют все вроде
очень интересные метаданные, поэтому у нас есть 3d
здания всего воссозданного Торонто
а также расположение каждого
три — расположение каждого полюса
форма каждого светофора каждый
каждое дерево каждый полюс в городе по
идея в том, что сейчас мы хотим
участники смогут оценить все
эти разные вещи автоматически
и мы также сгенерировали использование снова глубоких
изучение решений нейронных сетей, которые
в состоянии оценить эту карту это Maps
поэтому здесь вы видите похожие результаты, которые у вас есть.
видел только, я читал новости прямо, поэтому есть
почти так же хорошо, как и основная истина, мы
можно оценить, вы можете оценить
топология средних улиц и я
упомянутые ранее, что вы знаете
локализации мы используем эти OpenStreetMaps
они генерируются щелчком людей
в аэрофотоснимках местоположение улиц
и мы только на 1% ниже того, что люди делают
для этого для этой задачи, и это полностью
автоматический, чтобы вы могли представить, и мы можем
делайте это в более широком масштабе
мир , так что вы можете себе представить влияние
делая такие вещи, как это
мы можем сделать, это создать сантиметр точной
карты для Google Street View от Nia
панорамы, которые доступны там
для всего мира , а также в порядке , так просто
в заключение я покажу вам пару
вещи, которые нужно сделать, чтобы
создавать автомобили с самостоятельным вождением для каждого из
нас, таких вещей, как восприятие восприятия
отображение локализации я покажу вам нашу
самый крутой приоритет для вас
принести в Торонто сообщество
большой, и вы знаете много
много вещей, чтобы сделать в исследовании в порядке
действительно решить всю другую задачу
силы вождения автомобилей, и вы знаете, что это
один признает фантастическую команду, которая
за то, что я показываю вам сегодня, и я
просто хочу закончить с обещанием
что у нас будут автомобили с автомоек в
Торонто действительно очень сэр спасибо
[Музыка]
[Аплодисменты]
удовольствие быть здесь, и я должен сказать
что у нас был самый крутой премьер-министр
когда-либо, и он еще круче, чем ты
не могу думать об этом
отлично, так что я с удовольствием буду здесь
Я попытаюсь пролить свет на
жизнь самозанятого автомобиля так сначала
позвольте мне начать с того, что вы знаете, почему мы
возможно, у меня есть выжившие автомобили
в первую очередь
к сожалению, это более 1 миллиона
люди в течение года фактически умерли из-за
дорожно — транспортные происшествия , так представьте
потенциальное воздействие, которое мы можем иметь, если вы
может уменьшить это число значительно
население становится старше, а лекарство получает
лучше вы знаете, что у нас больше и больше
больше проблем мобильности, поэтому выживание
автомобили могут определенно помочь нам в большом количестве, мы
должно уменьшить наше загрязнение право нашего
планета сейчас становится здоровее и что
Я больше всего взволнован и вождения автомобилей в
действительно пытаюсь задуматься о том, что нового
способ , что новые способы , чтобы сделать общественности
транспорт, который, как вы знаете, позволит
нам быстрее ездить и
лучше , и если вы подумаете об этом
знать, что автомобиль действительно является отходами
правильно, поэтому мы должны думать о
обмена ресурсами как с материалами, так и с
а так же как пространство , так для тех ,
вы, владеющий автомобилем, чтобы ваш автомобиль скучал
до смерти он в основном сидит
95 процентов времени просто может быть
говорить справа автомобиль рядом тела и
поэтому представьте, что вы знаете пространство, в котором
автомобиль идет правильно, мы могли бы использовать короткий
вы знаете, что мы могли бы использовать это для
сделать наши города намного лучше, чтобы вы
вероятно, все видели, как вы знаете
одна из этих систем, например,
Автомобиль Google — автомобили uber и т. Д.
в средствах массовой информации, и вы знаете эти
системы действительно хороши, что даже вещи
как локализация, но планирование
препятствий
однако есть две проблемы:
системы, которые предотвращают их
масштабирование до вас знает случай, когда каждый
один из нас может фактически использовать как вождение
в основном они используют эту вещь на
В верхней части типичной является спиннинг
лидер и стоимость этого дня
наш
100 000 канадских долларов, так что
действительно дорого, и они используют
предварительно записанные вручную аннотированные карты и
просто для примера , чтобы отобразить холод нам это
собирается обгонять от одного до десяти миллиардов
долларов, так что в майя вы знаете, что карты
до настоящего времени, поэтому цель моего
исследования должны были попытаться создать
решения , в которых живут животные
так и как
мало предварительных знаний , как это возможно , и
это действительно возможно возродить
потому что мы, как люди, можем реально решить
эта задача и что мы используем, мы используем нашу
глаза вправо, поэтому мы можем так же, как мы можем
на самом деле используют камеры, чтобы попытаться
решить эту проблему сейчас из
с точки зрения зрения компьютера
который пытается использовать компьютеры для
понимать мир с помощью камер, которые у нас есть
для решения многих различных задач , чтобы сделать
поэтому вождение автомобилей нам необходимо признать
мы должны уметь
оценивать трехмерную
представительство мира, которое нам необходимо
быть в состоянии узнать, как движется наш автомобиль
другие автомобили, которые нам нужны, чтобы знать, что
происходит прямо перед нами
понимать движение и намерение тех
автомобилей, и нам нужно сделать это в три
размеров, и нам нужно снова
понять все, что есть в
сцены, которые мы видим сейчас, если хотим
это то, что нам нужно сделать сначала
все, что нам нужно, и это может звучать
вы знаете, что это C, но
это не так просто, потому что доступ
на одну из этих платформ уже стоит
полмиллиона долларов, так что это не
то, что вы можете просто купить в
супермаркет также очень важно
думать о роли машинного обучения мы
не могут финансировать ремесленные пивовары, которые
представляют собой все возможные сценарии для
мы должны уметь учиться
вождение на примере нам также нужно думать
о моделях, способных решать многие
многие задачи, которые нам необходимо решить
для самостоятельных автомобилей, и
быть эффективными, чтобы эти системы
чтобы реагировать на этот сценарий, они должны быть
в режиме реального времени , и они , кажется , подразумевает работу
ты так хорошо знаешь, что я компьютер
ученый, но и в аппаратных решениях
для этого так в оставшейся части этого
говоря об одном исследовании
что мы сделали в спектре
делая автомобили с самообслуживанием доступными для
каждый из нас
поэтому я упомянул данные в начале
так что семь лет назад мы начали вас
знаю, что пытаюсь думать о себе, когда я работаю
на Vista это Таси самоходных автомобилей
мы можем это сделать , и получается
что это было невозможно, потому что мы
не могли иметь доступа к каким-либо наборам данных
так что вы знали, что мы проводим
первые два с половиной года на самом деле
построение контрольных показателей для людей
конкурировать, чтобы построить следующий
генерации алгоритмов , которые
Решите другие Nomos вождения, так что здесь вы
см. автомобиль, который мы используем для этого.
в основном, с четырьмя камерами
позже вращается сверху, а также
GPS и IMU, и мы пошли и ездили
и в этом случае город автомобилей номер
хорошо, позвольте мне сыграть видео, так что вот
автомобиль на стоянке ki T, поэтому
это в культуре Ассизи, это в
сотрудничество с одной из лабораторий по
там, и вы знаете, и, как я сказал, мы пошли
вокруг, я еду вокруг, ты видишь
сценарии не настолько легкие сценарии, которые вы знаете
где у нас есть незаконные маневры к вам
знаю, действительно переполнены сцены, а затем
используйте эти датчики для создания земли
правда , чтобы оценить, насколько хорошо мы
может делать с да камерами в порядке, так что здесь вы
см. примеры основополагающей истины для Delta
текущий для того, как движется автомобиль
а также обнаружения и отслеживания
хорошо, поэтому этот тест был фактически
огромный успех, и он по-прежнему остается единственным
контрольная точка для самостоятельного вождения
несмотря на то, что он был онлайн для
сейчас почти пять лет у нас больше, чем
20 000 человек фактически работают над этим
и более 500 представлений
бенчмарками были в основном каждый автомобиль
компании и всех, кого вы знаете,
на самом деле это работает с нашими
данных , поэтому позвольте мне рассказать вам немного
каковы задачи, которые
решить для самостоятельных автомобилей, чтобы первый
и канонический на самом деле пытается
да восстановить окружающую среду без
обязательно понять, что находится в
впереди нас, так что это Тацит
как люди, мы все время решаем
правильно, так что вы знаете, что у вас есть
две камеры, и мы хотим восстановить
для каждого пикселя, который мы видим в наших
глаза вправо, как далеко от нас
так что это в основном вы знаете наши
один из их последних алгоритмов, который
в состоянии после 40 метров мы почти как
точный, как этот действительно причудливый лазер
сканер во время калькуляции вы знаете камеру
в эти дни стоит 30 долларов, так что тогда
как только мы примирим окружающую среду, мы
нужно понимать, понять, что это
означает , что перед нами прямо так
одна из задач, которую нужно решить, — это
пиксельная маркировка справа, поэтому для каждого пикселя
в одном из этих изображений слева вы
хочу быть в состоянии сказать, хорошо, есть ли
карта там, там есть дорога
человека, а также того, что
вам также нужно понять, что это
способный различать вас
каждый из людей каждый
автомобилей, которые там, поэтому системы
прямо сейчас, используя сверточные сети, используя
падение Лорина Соня говорит о
до того, как можно обобщить действительно
хорошо видно в этом случае и с тех пор
подростков из разных городов и создать
вы знаете невероятные результаты с точки зрения
это вы знаете только используя
один импорт изображений, как только мы сможем
для понимания пикселей нам нужно
понимаем три измерения правильно, мы
должны быть в состоянии предсказать траектории
вы знаете участников движения и
это то, что вы видите здесь, чтобы это
это наши последние результаты, которые были на самом деле
сделано третий год вам из
старшекурсник Y , который в основном показывая
их результаты лучше, чем вы
знать любую из этих автомобильных компаний, поэтому, когда
вы видите здесь, чтобы увидеть траектории в
2d и 3d, что система способна
еще раз пересчитайте места , где автомобиль
никогда раньше не ездил, поэтому
запись, чтобы использовать Карты или что-нибудь, что это просто
учитывая изображения, которые он может оценить
в следующий раз мы сможем закрыть это
далее мы можем оценить, что вы знаете
все, что происходит в
так что вы видите здесь сингл
камера установлена на верхней части автомобиля и
база
разработать алгоритмы, которые способны
перевести это изображение, что видео в
представление сцены, где вы
может фактически управлять правом, поэтому вы видите
здесь, в черном Eco car, автомобиль, который
управляет автономно
вы видели гонку или поле
взгляд на то, что видит автомобиль, и вы видите
который способен вычислять карты на лету
и он может оценить, что каждый
участник одного автомобиля в том же
теперь он кодируется цветом с намерением
эти автомобили и внизу оставили вас
может видеть сценарий трафика без
глядя на светофоры
поэтому в основном говоря, что такое последний набор
маневров, которые наш автомобиль может на самом деле
сделайте безопасно другой thurston, который нам нужно
решить на самом деле задачу набора
локализации, но если вы выиграете этот автомобиль
быть в состоянии водить нас вокруг, вам нужно
знать в каждый момент времени, когда
находится в сцене, необходимо нажать на
слава благодарю вас и так, что
обычно это делается в промышленности.
так что автомобиль ручно вращается вокруг
мир и все , что он видит , что это
история в наборе данных в порядке, а затем
управляя автономно, вы смотрите в своем
набор данных будет иметь место, где
выглядит точно так же, как то, что я вижу в
перед мной все в порядке, так что это немного похоже на
веб-поиск, так что вы знаете, что работает
довольно хорошо , но это не масштабируемый
правильно представьте, что вам нужно захватить
как выглядит мир в каждой точке
во время в любое время каждый раз , когда в
в тот день, когда вы знаете, есть строительство
все время в мире меняется так,
вот почему самозарядные автомобили это
также очень дорого, так что мы
посмотрим, можем ли мы на самом деле создать
решения для локализации, где мы не
должны знать , внешний вид мира
и как люди правы, мы можем это сделать.
можно перемещаться, а затем мы никогда не знаем, как
определенная улица, такая как улица Лаура
похоже, так получается, что да вы
действительно может это сделать, и это очень
простой вы можете свободно скачать из
веб- открытие уличных карт, которые являются
карты, которые вы видите синим на экране
и что вы в принципе можете сделать, это
оценили траекторию автомобиля
eco автомобиль смещения да камеры и
движения автомобиля достаточно, чтобы сказать
вы, где потенциально можете быть в
так же, с самого начала мы собираемся
есть область интересов, где мы знаем
мы более или менее там где-то и
это будет равномерное распределение
потому что мы не знаем, где мы находимся
и когда мы начинаем ездить туда, тогда
мы собираемся уменьшить его вероятность
распределение возможных мест, где
автомобиль потенциально может быть в порядке и
здесь вы увидите на
снизу справа во второй да для
сравнения в черном вы увидите
что истинная истина в порядке, так что
начало равномерное, вы видите несколько режимов
но очень быстро в состоянии сказать , что мы
точно в этом месте, так что вы видите
если здесь да, предполагая ту же идею
правильно несколько режимов и очень быстро
есть только два месяца, и мы поворачиваем
живой поэтому это вы знаете , что это
единственное место, где мы могли бы
потенциально , и это можно сузить
карты из Интернета бесплатно прямо вам
не нужно ничего платить
да установите одну или две камеры в автомобиле
так вот мама Хаттон, как сценарий
так что вы видите, что в этом случае есть
два родителя права распределения, это
очень симметричный, но снова в какой-то момент
с одним маневром есть только один
возможность позвольте мне просто увеличить масштаб
в разных регионах жаль, что так
то, что вы сейчас увидите, это то же самое
но на карте, которая является целым
город культурной есть 2000
километров или потенциальные дороги в порядке , которые
означает, что вы знаете, что есть много
неопределенность того, где вы можете потенциально
быть в сцене и всего за 30 секунд
вождения он способен локализовать очень
точно, где вы находитесь на сцене
Хорошо , так , надеюсь , вы можете видеть , что в
на экране снова очень быстро это
говорит, что мы на этом шоссе здесь, это
где мы моды относительно большие
и в какой-то момент мы берем выход и
то вам нужно знать очень точное
расположение скважины, где мы находимся
Спасибо, поэтому я упомянул перед картографированием
было очень дорого и причина
почему именно так люди
на самом деле решение этой проблемы , однако
если вы могли бы потенциально иметь еще
худшие эволюции, чтобы отобразить Яна, тогда мы
должны иметь возможность использовать те карты, которые
являются актуальными, так почему это так
дорого, так это то, что компании
делают эти дни, и вы, вероятно,
видел один из них в вас знать
город, поэтому идея состоит в том, что у вас есть
автомобиль вы смонтировали с целым букетом
а затем вы едете
мир, а затем вы поймете, как
мир снова выглядит правильно, поэтому он
очень небольшое покрытие, и это действительно
это то, что автомобиль видит
правильно, это небольшая часть
но вы знаете, что есть так
многие другие способы увидеть мир, что мы
может использоваться для улучшения
покрытие наших карт на один пример справа
Знаете ли вы, что Большой Брат
он видит нас все время, что мы
делая так, чтобы мы могли использовать беспилотные летательные аппараты
спутники летают по всему миру
дважды в день каждый день, так что
это очень очень уточненный образность
теперь это не так тривиально, как оценить
карты с да
надеюсь, спасибо, так что ты собираешься
см. здесь — это система, которая способна как
он управляет и использует аэрофотоснимки
локализовать, где автомобиль находится в терминах
местоположение в гео координатах и
может также отображать четкие HT-карты, где
дороги, где расположены полосы, где
парковочные места здесь тоже желтые
как в синем, где тротуары в порядке, так что
это действительно эффективно, это занимает три
секунд на километр дороги , чтобы вы
знать в простом компьютерном кластере
вы можете на самом деле отобразить весь мир и
так снова для отображения проблема заключается в
так же, как и для автомобилей, управляющих клетками
что снова только такие компании, как Nvidia
для этого есть доступ к данным, поэтому один из
последнее, что самое последнее
вещи, которые мы сделали в
лава сага на самом деле, чтобы создать следующий
большой ориентир для людей, чтобы конкурировать в
к созданию карт в доступной манере
и классная вещь — лекция
мы выбрали, вы знаете район Торонто, чтобы быть
основная область права так, что мы
создал это, но
правительства и посещение библиотек
и вы видели карты HD, которые
уже созданы, и это
действительно очень богаты , они имеют все вроде
очень интересные метаданные, поэтому у нас есть 3d
здания всего воссозданного Торонто
а также расположение каждого
три — расположение каждого полюса
форма каждого светофора каждый
каждое дерево каждый полюс в городе по
идея в том, что сейчас мы хотим
участники смогут оценить все
эти разные вещи автоматически
и мы также сгенерировали использование снова глубоких
изучение решений нейронных сетей, которые
в состоянии оценить эту карту это Maps
поэтому здесь вы видите похожие результаты, которые у вас есть.
видел только, я читал новости прямо, поэтому есть
почти так же хорошо, как и основная истина, мы
можно оценить, вы можете оценить
топология средних улиц и я
упомянутые ранее, что вы знаете
локализации мы используем эти OpenStreetMaps
они генерируются щелчком людей
в аэрофотоснимках местоположение улиц
и мы только на 1% ниже того, что люди делают
для этого для этой задачи, и это полностью
автоматический, чтобы вы могли представить, и мы можем
делайте это в более широком масштабе
мир , так что вы можете себе представить влияние
делая такие вещи, как это
мы можем сделать, это создать сантиметр точной
карты для Google Street View от Nia
панорамы, которые доступны там
для всего мира , а также в порядке , так просто
в заключение я покажу вам пару
вещи, которые нужно сделать, чтобы
создавать автомобили с самостоятельным вождением для каждого из
нас, таких вещей, как восприятие восприятия
отображение локализации я покажу вам нашу
самый крутой приоритет для вас
принести в Торонто сообщество
большой, и вы знаете много
много вещей, чтобы сделать в исследовании в порядке
действительно решить всю другую задачу
силы вождения автомобилей, и вы знаете, что это
один признает фантастическую команду, которая
за то, что я показываю вам сегодня, и я
просто хочу закончить с обещанием
что у нас будут автомобили с автомоек в
Торонто действительно очень сэр спасибо
[Музыка]
[Аплодисменты]
Please follow and like us:
Be First to Comment