Personas que pagaron a Tesla $ 3,000 por completo la conducción autónoma podría no tener suerte

Un hombre con traje habla en un podio Ampliar / Elon Musk en 2015.ODD ANDERSEN / AFP / Getty Images

Tesla tiene un problema de piloto automático y va mucho más allá del consecuencias del accidente mortal del mes pasado en Mountain View, California.

Tesla cobra $ 5,000 por el mantenimiento del carril y el avance del piloto automático características de control de crucero. Además de eso, los clientes pueden pagar $ 3,000 por lo que Tesla describe como “Capacidad total de autoconducción”.

“Todo lo que tendrá que hacer es entrar y decirle a su automóvil dónde vaya “, dice la página de pedidos de Tesla.” Su Tesla descubrirá el ruta óptima, navegar por calles urbanas (incluso sin marcas de carril), gestionar intersecciones complejas con semáforos, señales de alto y rotondas y maneje autopistas densamente llenas con autos que se mueven en alta velocidad.”

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Informe: GM y Waymo lideran la carrera de autos sin conductor; Tesla va muy lejos ninguna de estas capacidades de “autoconducción total” está disponible todavía. “La funcionalidad de conducción autónoma depende de validación de software y aprobación regulatoria, que puede variar ampliamente por jurisdicción “, dice la página.” No es posible saber exactamente cuando cada elemento de la funcionalidad descrita anteriormente estar disponible, ya que esto depende en gran medida de la normativa local aprobación.”

Pero la gran razón por la que la conducción autónoma total aún no está disponible tiene nada que ver con la “aprobación regulatoria”. El problema es que Tesla aún no ha creado la tecnología. De hecho, la empresa podría ser años lejos de completar el trabajo en él, y algunos expertos lo dudan será posible lograr capacidades completas de autoconducción con el hardware instalado en los vehículos Tesla de hoy.

“Es un problema mucho más difícil de lo que la mayoría de la gente piensa”. dijo Sam Abuelsamid, analista de Navigant Research y un ex ingeniero de la industria automotriz.

Tesla tiene una historia de preventa de productos basada en optimistas horarios de entrega. Este enfoque ha servido bastante a la empresa. bien en el pasado, ya que los clientes finalmente amaron sus autos una vez finalmente aparecieron. Pero esa estrategia podría ser contraproducente cuando se trata de piloto automático.

Algunos expertos dudan de que sea posible lograr la autoconducción total utilizando el hardware de Tesla

A Google self-driving car, built on a modified Toyota Prius, combina la información recopilada de Google Street View con  software de inteligencia artificial que recopila información del video  cámaras dentro del automóvil, un sensor lidar en la parte superior del vehículo, radar  sensores en la parte delantera del vehículo y un sensor de posición conectado  to one of the rear wheels that helps locate the car's position on the map.Agrandar / Un automóvil autónomo de Google, construido sobre un Toyota Prius modificado, combines information gathered from Google Street View withartificial intelligence software that gathers input from videocameras inside the car, a lidar sensor on top of the vehicle, radarsensors on the front of the vehicle and a position sensor attacheda una de las ruedas traseras que ayuda a ubicar la posición del automóvil en el mapa.KAREN BLEIER / AFP / GettyImages

Lo más obvio que falta en los autos de Tesla, de un perspectiva de autonomia, es lidar. Las empresas que han realizado el la mayoría avanza hacia autos totalmente autónomos, incluidos Waymo, Uber, y GM’s Cruise: todos tienen lidar en sus autos.

Desafiando el consenso de la industria, el CEO de Tesla, Elon Musk, ha insistió repetidamente que lidar es simplemente una “muleta” y que es posible construir vehículos totalmente autónomos utilizando solo cámaras y Radar.

Pero la mayoría de los expertos de la industria creen que lidar juega un papel importante, y probablemente esencial: papel. Las cámaras ofrecen alto rango y resolución, pero no son muy buenos para estimar distancias y no lo hacen funciona bien en condiciones de poca luz. El radar proporciona precisión mediciones de distancia y velocidad pero a muy baja resolución.

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NTSB: el piloto automático UX de Tesla es un “papel importante” en el fatal accidente del Modelo S [Actualizado] Lidar ocupa una especie de punto dulce entre estos dos: Ofrece mediciones de distancia precisas no disponibles desde cámaras mientras se produce un mapa de alta resolución del entorno área que se puede proporcionar con radar. Y a diferencia de las cámaras, lidar funciona tan bien de noche como de día.

Por supuesto, los humanos conducen autos usando las cámaras que llamamos nuestros ojos, así que no hay duda de que es posible hacerlo en principio. Pero tomó millones de años para que la evolución desarrolle la nuestra, lejos de Habilidades perfectas de navegación espacial. La pregunta es si Tesla, o cualquier otra persona, descubrirá cómo desarrollarse software de conducción mejor que el humano en la próxima década o dos. Muchos expertos creen que los sensores LIDAR proporcionan un margen adicional de seguridad que permitirá la introducción de automóviles sin conductor años antes de lo que de otro modo sería posible.

Y esa no es la única deficiencia de la “conducción total” hardware en vehículos Tesla, según Abuelsamid. “Tienes que tener niveles de redundancia que simplemente no existen en esos vehículos “, dijo Abuelsamid a Ars en una entrevista la semana pasada.

Es mejor pensar en la asistencia al conductor tecnologías y automóviles totalmente autónomos como distintos sistemas

Los autos de Waymo y Cruise tienen computadoras principales redundantes, sistemas redundantes de frenado y dirección, y potencia redundante suministros. Esto garantiza que si falla un solo componente, una copia de seguridad el sistema estará listo para hacerse cargo, permitiendo que el automóvil funcione con gracia detenerse al costado del camino sin causar un choque.

En contraste, un desmantelamiento del Modelo S en agosto pasado descubrió que su los vehículos tenían una sola placa Nvidia Drive PX 2 con un SoC y uno GPU Si uno de esos componentes falla, es posible que el automóvil no pueda recuperarse con gracia.

Un último problema es la potencia informática en bruto. Cuando Tesla presentó el La función “autoconducción total” a finales de 2016, la Nvidia Drive PX 2 fue tecnología de vanguardia. Pero el año pasado, Nvidia introdujo un plataforma PX de próxima generación, con nombre en código Pegasus, que Nvidia afirma tiene 13 veces el poder de cómputo del PX 2. Como nadie tiene construyó un auto totalmente autónomo todavía, no se sabe cuánto potencia informática que tal sistema requerirá en última instancia. Los viejos Nvidia chips pueden no ser suficientes.

El marco de cinco niveles puede estar llevando a Tesla por mal camino

La Sociedad de Ingenieros Automotrices (SAE) ha desarrollado un marco conceptual de cinco niveles para pensar sobre autonomía vehículos, que van desde el nivel 1 para control de crucero básico hasta el nivel 5 para un automóvil que puede funcionar de manera autónoma en todas las situaciones. (Hay también “nivel 0” para denotar un automóvil sin características autónomas).

Este marco alienta a las personas a ver la asistencia al conductor sistemas y autos totalmente autónomos como dos puntos en un continuo espectro. Esa es también la suposición implícita del piloto automático de Tesla estrategia. La empresa vende un sistema de asistencia al conductor. hoy, pero planea usar actualizaciones de software para convertirlo gradualmente en un sistema totalmente autónomo, pero cada vez hay más razones pensar que esto es un error, que es mejor pensar en tecnologías de asistencia al conductor y automóviles totalmente autónomos como sistemas distintos.

En los sistemas de asistencia al conductor, se espera que un conductor humano pague atención el 100 por ciento del tiempo y corrige cualquier error sistema de asistencia al conductor hace. Por el contrario, una conducción totalmente autónoma El sistema se basa en el supuesto de que un conductor humano nunca necesita hacerse cargo.

Sistemas en el medio: con controlador humano y software tanto compartir cierta responsabilidad, es un peligro para la seguridad. Una vez el sistema de conducción autónoma se vuelve bastante bueno, los humanos comienzan a confiar en él y deja de prestar atención a la carretera. Esto puede suceder mucho antes de que el sistema es en realidad más seguro que un controlador humano, lo que lleva a más muertes en lugar de menos.

Esa es la conclusión a la que llegó Google hace varios años cuando pasó de construir tecnología de asistencia al conductor a construir automóviles que están diseñados para ser totalmente autónomos desde el principio. los El plan actual de la compañía es ofrecer un servicio de taxi sin conductor que ni siquiera permitirá que los pasajeros tomen el volante.

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Tesla restringirá el modo de piloto automático para evitar que las personas “se vuelvan locas” cosas “La decisión de diseñar autos para ser autónomos desde el desde cero ha tenido un profundo efecto en la forma en que Google, ahora Waymo, ha se acercó al problema del automóvil sin conductor. Waymo se dio cuenta de que el La clave para hacer que esto funcione fue un tipo diferente de gradualismo: colocando un servicio de taxi que inicialmente solo funcionaría en un servicio limitado Número de calles y condiciones climáticas. Waymo planea lanzar su servicio en el área de Phoenix, que tiene algunos de los las carreteras mejor mantenidas de la nación, el tráfico más ligero y clima menos desafiante. Una vez que Waymo confía en que La tecnología está funcionando bien en este entorno indulgente, lo hará ampliar gradualmente el servicio a otras partes del país.

Una gran ventaja de este modelo de negocio es que le da a Waymo un Mucha flexibilidad para reemplazar y actualizar los sensores y otros equipo en sus autos con el tiempo. Si descubre que es inicial el conjunto de sensores no es suficiente para una operación totalmente autónoma, puede reemplazarlos con sensores más potentes, sin preocuparse sobre cobrar a los clientes por la actualización. Si encuentra diferente Se necesitan tipos de sensores para operar en climas nevados, puede instale aquellos en autos que operan en partes nevadas del país. Si no puede descubrir cómo lograr que la conducción totalmente automatizada funcione en un región particular, puede enfocarse en expandir su servicio de taxi a otras regiones primero.

La tecnología de Waymo depende en gran medida de la recolección de alta resolución mapas de las áreas donde está operando. La compañía puede hacer esto ciudad a la vez, utilizando los ingresos de las primeras ciudades para financiar más tarde expansiones

El modelo de negocio de Tesla le da mucha menos flexibilidad. Lanzamiento una característica de automóvil sin conductor que inicialmente solo funciona en Phoenix hacer enojar a todos los clientes de Tesla que no se encuentran en Phoenix. Pero ofrecer capacidades de autoconducción completas en todo el país podría requerir un esfuerzo enormemente costoso para recopilar o comprar datos de mapas para todo el pais.

Si Tesla descubre que su hardware actual no es suficiente para Operación de autoconducción completa, se enfrentará a una difícil elección entre cobrar a los clientes por una actualización (después de prometer que el viejo hardware sería adecuado) o pagar esos costos en sí. Si un el sensor falla, Tesla tendrá que elegir entre deshabilitar capacidad de conducción autónoma hasta que el cliente lo repare o permita el automóvil continuará operando con un mayor riesgo de choque.

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