1. 플래닝 (Planning) - Planning 단계에서는 각 대상들의 상호작용들을 고려하여 트리 구조로 최적의 주행 궤적들을 만들어 내는데, 대상들이 많아지다 보면 주행 궤적 경우의 수 또한 매우 많아져 최적 주행 궤적 선택이 어려워질 수도 있음 - 그럴 땐 사람의 주행 궤적과 유사한 순으로 점수를 매겨 우선순위를 정함으로써 해결. 즉, 핸드코딩으로 직접 해결해야 했던 많은 부분을 '데이터 기반 접근 방식'으로 전환 출처: Tesla Youtube 2. 점유 네트워크 (Occupancy Network) - 점유(Occupancy) 네트워크는 8대 카메라의 비디오 스트림을 입력으로 사용하여 벡터 공간에서 직접 단일 통합 볼륨 점유물을 생성, 차량 주변의 모든 3D 위치에 대해 해당 위치가 점유될 확률을 예측. '비디오 문맥'이 있기 때문에 순간적으로 막히는 장애물을 예측할 수 있고, 이동에 관한 점유 흐름도 예측 가능 - 동작하는 과정을 보면, 먼저 각 카메라 영상을 보정. 전형...
#AI
#언어모델
#엔비디아
#오토파일럿
#옵티머스
#이미지
#인공지능
#자연어
#자율주행
#테슬라
#토큰
#트랜스포머
#파라미터
#플래닝
#어텐션
#아키텍처
#CNN
#FSD
#GPU
#NeRF
#Tesla
#감속기
#구글
#네트워크
#데이터
#도조
#매개변수
#반도체
#소프트웨어
#하드웨어
원문링크 : 2022 테슬라 AI Day: FSD 신경망 위주 분석 (인공지능 자율주행 / 플래닝 아키텍처 / 점유 네트워크 / 차선 예측 / 이미지 언어 모델 / 트랜스포머 / 도조 데이터)
네이버 블로그
티스토리
커뮤니티