Tesla давно мечтает сделать камеры, работающие не хуже лидара. Если ее мечта осуществится, это сильно поможет конкурентам.



Всем хорошо известно, что думает Илон Маск о применении лидара (технологии трехмерного изображения) в беспилотных автомобилях. Он не планирует использовать ее в Tesla и считает костылем. Это очень спорная точка зрения, только время покажет прав ли он.

Tesla продвигает технологию, называемую псевдо-лидаром или виртуальным лидаром. Эта технология заключается в построении инструментов для создания снимков с камеры (стерео или обычных). Нужно выяснить насколько далеко находится каждый пиксель на снимке. Лидар вычисляет расстояние до каждого пикселя. Он определяет сколько времени требуется световому импульсу, чтобы попасть в пиксель и вернуться обратно со скоростью света. Люди оценивают расстояние, используя мозг. Мы знаем насколько большие те или иные предметы и как они движутся. Это дает нам представление о том насколько далеко они находятся. Мы также используем стереозрение, потому что у нас два глаза. Однако стереозрение работает только на относительно близком расстоянии. Еще есть параллакс движения — вы наблюдаете за тем как движутся предметы на фоне и используете некоторые другие подсказки, чтобы определить расстояние до объекта.

За 11 лет работы на рынке видеонаблюдения, нам пришлось столкнутся с множеством программ для управления системами видеонаблюдения, с какими-то мы работали, какие то тестировали, какие хотели потестировать, но так и не успели этого сделать, про какое-то просто читали в обзорах подобных тому, что читаете вы.

В итоге, как нам кажется у нас получился самый полный список программного обеспечения для систем видеонаблюдения.

Все программное обеспечение разбито на три группы:

• Программное с открытым исходным кодом
• Бесплатное программное обеспечение с ограниченным функционалом
• Программное обеспечение бесплатное в течении пробного периода

Уроки, которые Audi извлекла из опыта создания A8 – первого в мире автономного автомобиля 3-го уровня, остаются актуальными и сегодня. Вот что мы узнали после того, как System Plus разобрали Audi A8.

Недавний разбор Audi A8 дал понять почему, как с технологической, так и с экономической точки зрения, достичь более высокого уровня автономности транспортных средств труднее, чем кто-либо ожидал изначально. Опыт Audi с А8 остается актуальным и сегодня.

Когда в конце 2017 года Audi выпустила обновленный седан А8, компания представила его как первый автомобиль 3-го уровня в истории автомобильной промышленности. Вся автоиндустрия до сих пор борется с технологическими проблемами и непонятностью структуры формирования стоимости, то есть с проблемами с которыми Audi сталкивалась в то время. В исследовании, проведенном компанией System Plus, можно получить ценную информацию по нескольким вопросам:

• Что нужно для того, чтобы выпустить автомобиль 3-го уровня?
• Что входит в комплект датчиков А8?
• Сколько вычислительной мощности требуется автомобилю 3-го уровня?
• Центральный контроллер помощи водителю Audi, называемый zFAS, основан на GPU, SoC, CPU или FPGA?
• Сколько стоит zFAS?

Опыт Audi в достижении функциональности 3-го уровня с использованием уже испытанных в других приложениях и имеющихся на рынке чипов может быть поучительным – особенно в сравнении с Tesla, выпустившей два года спустя (2019) свою плату «Full Self Driving Computer», которая для обеспечения работы систем беспилотного вождения в значительной степени полагается на два чипа собственного производства.

Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla

Давайте поговорим о покупке электронных компонентов в интернете. Я собрал список интересных отечественных и зарубежных магазинов:

а) которые заточены под любителей DIY и делают свои собственные крутые продукты: конструкторы, модули, обучающие курсы и т.д.;

б) для профи, с широкой номенклатурой электронных компонентов.

Продолжение: Часть II: зарубежные магазины

Приветствую, читатель.

Довольно часто у меня возникает задача разработки портативных устройств с питанием от одной ячейки Li-ion аккумулятора. И, если заказчика обычно это не беспокоит, то у меня, как у опытного инженера, при виде такого ТЗ по спине пробегает дрожь. Это связано с тем, что оценка уровня заряда аккумулятора, а также оставшегося времени работы — это очень непростая задача, хотя на первый взгляд может показаться иначе.



Есть несколько вариантов действия в таком случае, о них поговорим ниже.

Сегодня мы публикуем пятую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба. Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:

1. Введение в курс «Анализ изображений и видео».
2. Основы пространственной и частотной обработки изображений.
3. Морфологическая обработка изображений.
4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки.

Под катом вы найдете план этой лекции, слайды и подробную расшифровку.