プログラマンイチロウのブログ一覧

本体は全面モニターに近いです。


裏？


comma 2で使ってたMagSafe用のジョイントが届きませんでした。穴が深い。

あとtypeC端子が2個ある。何に使うんだ？？


付属品。

噂の素敵ポーチ😁
金ピカcommaシール付き。マウンタは二つ。


マウンタはcomma 2の形と互換性がありますが、

カメラが近すぎてダメかも・・・




SIMスロット？




下側の端子には蓋がついてました。



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試走はまだ。

openpilotのアクセル解除無効ができそうなので、そっち調べてから。

いずれcomma 3でビルドしてイチロウパイロット乗せるので、しばらく時間かかりそう。

discordでスーパーハカーたちが呟いてる


depends on date it's ready. C2 support ends July 31

So ending c2 support has nothing to do capabilities as much as it has to do with pushing c3?

It's about doing the right thing and refactoring resources to get the most of C3. OSS community will take care of C2 users for years to come.

とかなんとか・・・


comma 2の(ハードウェア)サポートは7/31まで。

機能的な理由でのサポート終了ではない。

comma 3のためのリソース最適化に注力する。ossコミュニティはcomma 2を今後数年間は面倒見る。


だそうです。要するに7/31以降はcomma 2ぶっ壊れても交換ストックはないよと(多分)。もう作らないんでしょうね🥲


最近$999に値下がりしたので、ついにか、という感じです。欲しい人は今のうちに。

茅ヶ崎中央通り県道45号線の円蔵交差点を南下する向きに走行します。

上から見ると大したことありませんが、円蔵信号の下がカクッと曲がっていて一種の魔カーブになってました。

Appleストビュー

結構きてますね😨
実際通ってみれば分かりますが、素直に曲がってるのではなく一旦右に膨らんでから左へとS字カーブになってるんです。

加えて短距離を挟んで二つ信号があり、Y字路になっています。その交差点でレーン情報が途切れるという不利な環境。なんも考えなくてもカクッと曲がって進み続けました😁


実はここ、北上する対向車線の方が外側カーブなのに難易度高いです。レーンや周囲のオブジェクトの配置関係で、操舵角以内でもコースの推論が乱れて外側に突進しそうになります。


こういうところは他にもあって、如何にレーン情報の正しい部分を抽出してドライバーの直進感覚に近いようハンドリングを制御するかに、コーティングの改善の余地があります。

イチロウパイロットでは現在、TSSPでも曲がれるコーナー曲率がオリジナルの3倍近くにまで迫ろうとしてます。ここまでくると、舵角が浅い時の性能向上が自動運転品質のアップのひとつの鍵を握ってます。



ともっともらしい事を言ってみました🙄


今度改めて、北上でもどんな感じかテストしてきます〜

今のは上の56MB。

イチロウパイロットはもちろんシェーンパイロットも調べましたが、これでした。0.8.12と0.8.13で使われています。

なんでこんなファイルに気が付いたかと言うと、openpilotをフルビルドするために必須のファイルなんです。

にもかかわらずreleaseブランチには存在せず、masterブランチから引っ張ってこなくてはなりませんでした。

ふと12→13でこのファイル更新したかなと頭に思い浮かんで、現masterブランチを確認したらビッグに(ファイルサイズがデカく)なってる🤣

12と13はおそらく同じようです。自分も入れ替えた覚えがありません。

大きい方は開発途中の0.8.14に使われるファイルで、目玉のビッグモデルはこれに違いない！と妄想。



機械学習で得られた推論モデルの中身がこのファイルに詰まっていて、カメラ画像を食わせると
●e2eコースパスの座標データ
●レーンラインの座標データ
●前走車の位置、速度、加速度など
が機械推論して得られます。噂では信号を認識したり停止線を判別する推論モデルも存在するとか。

推論処理はpythonではなくc++側のコードに入ってます。機械学習の本を2冊読んだので、その辺のプログラムを読めるようになってます。使われてるメソッド名が教科書と同じなんだもん😏

AIはpythonと相場は決まってますが、openpilotの推論処理は、少なくとも自分はc++のコードで見ました。pythonは運転処理のためのスクリプト言語という位置付けのようです(と思う)

で、それら得られたデータをもとにハンドルの切れ角、出すべきスピードを決定して、横取りしたCANデータに仕込むことで車は動きます。

AIの機械学習部分はcommaのセンターにあり、世界中のcommaから集めた走行画像をGoogleのtensorflowだかなんだかのお化けコンピュータに食わせて推論モデルを生成させてるようです。(それがタイトル画像のファイル)




と適当なことを書きましたが、だいだい当たってるかもしれません🤣



それにしてもこのデカくなったファイル、入れ替えてビルドするとビッグデータモデル搭載完了になるの？

データを利用する側(c++,python)は書き換えなくてもいい？？

AI初学者の自分の知識では、モデルデータは変わっても推論処理のコードの流れは変わりません。しかしモデルの型式や推論して得られるデータの意味合いが同じとは限らないので、c++やpythonのコードもそれに合わせて変える必要が出てくる可能性もあります。

まあ自分がopenpilotのマネージャーだったら普通そんなタコなこと(利用側に大幅な変更を強いること)はしませんが、あまりにも大幅な性能アップとの引き換えなら許容することもあるのでなんとも・・・



・・・ゴクリ💧








試すだけならタダだよね🙄


ーーーーーーーーー追記ーーーーーーーーー
と思ったけど、0.8.10カルマンモデルの時、pythonに若干のコードが追加されてたので、モデルデータだけ入れ替えてもダメでしょう。
推論処理はc++なので、変更はpython程度じゃ収まらない気が。

0.8.10では自分はフルビルドせずにメモ帳見ながら書き換えてるだけでした。なのでこの辺ノータッチだったのです。


大変そうなので公式アップデート待ちます。

comma 3も早晩来るでしょう。release2への変更をrelease3にも適用する準備の方が優先度高いや💦

再三敗北してきたここ。

渋滞してたし追越車線ではないので参考程度ですが、とうとうやったかという感じです。



アプリはこちら


あまり大きなことは言わない様にしてましたが(できなかったら恥ずかしいから笑)、もう言ってもいいでしょう。

全てのTSSPプリウス(PHV)にお勧めします。

高速はもちろん、広めの国道のみならず、中程度のクルマ主体の県道なら、信号以外に曲がれないところはほとんどないと思います。

旋回性能や道路状況の目安はこちら(みん友専用記事🙇‍♂️)

減速処理に頼らないと曲がれない魔カーブもかなり減った様で、DSUを付けたまま使っている人にもお勧めします。


インストールはこちら



0.8.14の本体進化が来る前ですし、まだ伸び代はありそうです・・・😏





注意)
●自律運転中でも事故はドライバーの責任です。
●時速35km以下では多少のカーブでもハンドルをサポートした方が良いです。
●超きついカーブは無理です(首都高とか令和島カーブとかそれ以上に曲がる道、ハンドル握ってください)
●時間帯によってはカメラの背景と車の輝度が近くなり、運転情報の推論ができなくなる様です。
●あくまで人間をサポートする運転支援装置です。くれぐれも過信しないでください。
●ここ最近の検証は旋回不利とされる17インチホイールにスタッドレスタイヤで行っていました。念のため😁



ーーーーーーーーー追記ーーーーーーーーー
そういやカーブ減速の適正速度を機械学習で推論するとかでかいこと言ってほったらかしてるじゃん！😱

あと、ナビのcomma 2移植とか、アクセル解除無効とか、距離ボタンサポートとか・・・できないこと沢山ある🤣