(株)ディジタルメディアプロフェッショナル【3652】の掲示板 2017/12/14〜2017/12/15
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>>1345
Intel Arria 10 GX 1150 シリーズ FPGA とは
画像解析処理にFPGAをつくるより、画像読み取りだけならGPUが単純でベストでしょうから、画像認識の学習済みモデルのマップを、車載ﾁｯﾌﾟでなく、HPCでつくってしまえば（地震や津波の波動とか、台風の雲の移動を推定するGPU搭載のコンピュータ）、それを取り込んで、推論AIにかける。
もし～だったら、--しろといったパターンモデルで、カメラ情報が360度であれば、車体より後ろは関係がないのであれば、解析に回すという判断せずに、不要として周辺情報からカットしろと命じる。FPGAは要らないことを切れるマルチスレッドですから、推定のための処理時間を短縮し、電力も省けます。GPUはプロセサといっても、順番を待たせることなく、がりがり演算するのは王様ですが、ifに弱い。何千ものモデルに対して、どういう道で、猫、イノシシ、鹿、さい、キリンがでてきたら、どう処理して推論させるかをFPGAでつくりこむ。月明かりで見えるかか、視界といか、画素数（障害物の認識）はカメラの性能にもよりますから、スペックにあわせてつくりこむ。だから、ASICはもとが取れませんし、事故になります。
簡単にいえば、Sony センシングカメラ－Mobileye（画像処理+推論が現在の自動運転システムの主流で、16年に60車種には、FPGAでしょう。
NVDAのtegraﾁｯﾌﾟを搭載した車は公道を走っていませんし、国土交通省のテスト対象になっていない車種。 なぜなら50ｋｍ/ｈ走行で、歩行者衝突回避の安全ルールに適合するソリューション性能をNVDAはをもたない。
衝突回避の安全走行テストのサイトの動画の右▲クリックすれば、各車種の今の状況の衝突回避レベルがわかる。
http://www.nasva.go.jp/mamoru/active_safety_search/list_2017.html
時速15ｋｍの現実離れした現実は知りたくなかった。
4000億円投資した御仁は、この現実をどう受け止める。
挨拶はしっかりできる、でくの坊ペッパー君並
こちらのIntelの製品は、デジカメ用でしょうが、車載インフォテイメントのデバイスとの組合せの必要な自動運転にはあうかは、製品が分からないので分かりませんが、否定する理由はありません。 -
1365
>>1345
自動車業界の方ですよね? あなたのエヌビディア投稿 殆ど読みました。とても勉強になります。私も両方ホルダーです。今後とも宜しくお願いします。
ヒートアップしていた掲示板も暫く静かになる事でしょう。良いことです。 どんな大相場でもこの時期は必ず来るもんです。
此処から離れて何を買えと? ビリング? フィルカン? サンバイオ? ぷらっと?
じっとしているのが一番だと思いますが。 -
>>1345
障害物がある場合、距離を取り徐行。。。。。。。危険性を排除するために交通法規は備わっている。
人間の判断以上に早く察知出来ても飛び出し事故は起こる。その場合は出て来た相手が悪いと言う法整備が必要。
陸橋からの飛び降りなど回避不能。画像処理だけでは無く生体反応を察知出来ればもっと簡単に検出できる。
mommom
DDT
neko 世界大恐慌降臨
>>1316
先のURLは、3次元地図を作成するための映像集めです。
自動運転AIといいますが、60kｍ/ｈ（秒速16.7ｍ）で走る車のセンシングカメラから入ってくる情報を同時にICにアップロードして、画像解析するためには、Tegra のvolta最新アーキテクトの毎秒20兆円算でもできません。さらに20Wもでてしまい、60℃の発熱では、冷却が必要で、小さなスマホであれば燃えてしまいます。バッテリーが持ちません。だから演算を抑えますと、60ｋｍ/ｈを走行で障害物を「知覚」（センシングカメラ）して、危険と探知することができなければ、前方の何かを障害物と判定認識（AI）できない。１秒で16ｍ走りますから、160ｍ先が見渡せるカメラでは、障害物を見つけて、周辺に安全場所をみつけて車体スピンなく安全に停止するのに10秒ありますから、50msで知覚して危険物探知できて、50ｍｓで停止場所を探知し、ステアリングに停止の命令を出す。0.1秒ですから、1.6ｍ空走していますが、３秒で車体を止めるには（障害物との距離から安全停止の時間を判断して）、20ｍはいります。
もし10ｍ先の障害物から人がでてきたら、どうでしょう。
時速15ｋｍ/ｈの自転車よりのろい速度なら、事故はおこりまえんが、10ｍ先では横によけるのに２秒ありません。障害物までの距離、速度、カメラの性能できまります。ソニーの10月発売のカメラは160ｍ視界、40fr/sです。1秒に40コマ映像を撮りますから、16ｍ/秒走行であれば、50ｃｍおきに１まい撮ります。
それらの周辺環境情報を全部取り込んで、学習済みのデジタルマップをつくるとき、何をつかいますか？
車載SoCのtegraを使ってとするといいますが、演算量、消費電力の関数から、時速60キロは、突如でてくる障害物との距離を考えると難しい。三菱電機デバイスで収集したデータは、Tesla V100（1700万円の最新のアーキテクチャVolta）など搭載のHPCで処理されたでしょう。解析処理のためのフォームで読み込むだけで数日かかるでしょうか。画素数によりますが。そんな動画を車載SoCで処理しながら走るのか？ 実験は何も周りにない田畑の一本道700ｍが名古屋大学の現代技術限度？（詳細は、NVDAサイトにいき私を探すか、否、私をクリックしてNo92降の投稿をお読みください）
(続く）