Beiträge von Cali

Zitat von Tom76

wie schon gesagt wurde macht meiner bei geparkten Autos ,

auch gerne zicken.

Und auf der Autobahn Baustellenbereich wenn rechts ein Lkw fährt.

was gar nicht so ungefährlich ist.

Oh, dann würde ich beim FTH mal die Kamera checken lassen. Vielleicht muss die neu kalibriert werden. Hast Du mal eine neue Frontscheibe bekommen?

Das darf nicht sein. Die Erkennung funktioniert gefühlt auf den Zentimeter genau. Oder fährst Du in der Baustelle wirklich auf den Lkw zu und erst im letzten Moment etwas weiter nach links?

Mit beschlagener Scheibe vor der Kamera kann das glaube ich nichts zu tun haben. Dann erkennt er nichts und macht nichts.

Hast Du Dir mittlerweile mal eine Definition von Machine Learning durchgelesen? Wikipedia bietet eine auf der englischsprachigen Site ("Machine learning (ML) is a field of study in artificial intelligence concerned with the development and study of statistical algorithms that can learn from data and generalise to unseen data, and thus perform tasks without explicit instructions"), von IBM gibt es auch eine: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/machine-learning

Ich habe nichts über den Corolla E210 im Internet gefunden und mal Copilot gefragt. Ich will jetzt nicht die ganze Antwort hier posten, weil sie ziemlich lang war. Jedenfalls war der Kern der Antwort, dass der Corolla nicht mit Machine Learning arbeitet beim Notbremsassistent sondern mit klassischen Algorithmen. Kannst Du ja selbst probieren.

Auf meine Nachfrage, wie denn so ein Algorithmus aussieht, sagt "er":

Zitat von Copilot

Das funktioniert durch sogenannte regelbasierte Bildverarbeitungssysteme – also klassische Algorithmen, die auf fest einprogrammierten Mustern und Entscheidungsbäumen beruhen.

Bildsegmentierung: Die Kamera teilt das Bild in unterschiedliche Bereiche auf (z. B. Straße, Gehweg, Objekte).

Kanten- und Konturerkennung: Algorithmen erkennen typische Umrisse von Menschen – Kopf, Schultern, Beine – anhand von vordefinierten geometrischen Formen.

Bewegungsanalyse: Die Software prüft, ob sich ein Objekt in einer für Menschen typischen Weise bewegt (z. B. Schrittmuster).

Größenverhältnisse und Position: Das System weiß, wie groß ein Fußgänger typischerweise ist und wo er sich im Bild befinden sollte.

Farbanalyse: Helligkeit und Kontrast werden genutzt, um Objekte bei Tag und Nacht voneinander zu unterscheiden.

Warum funktioniert das ohne Machine Learning?

Das Fahrzeug kennt keine „neuen“ Muster – es verwendet nur die, die ihm vorher einprogrammiert wurden.

Es gibt keinen Lernprozess: Ein Fußgänger mit Regenschirm oder ungewöhnlicher Kleidung wird erkannt, wenn seine Form und Bewegung den Regeln entspricht – nicht, weil das System jemals „gelernt“ hat, wie Regenschirme aussehen.

Diese Methode funktioniert zuverlässig in vielen Standardsituationen, stößt aber an Grenzen, wenn Menschen ungewöhnlich gekleidet sind, sich schnell bewegen oder verdeckt sind. Deshalb setzen neuere Systeme zunehmend auf Deep Learning, das mit Millionen von Bildern trainiert wurde.

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Ich habe ihn dann noch nach einem verkürzten Beispiel in Pseudo-Code gefragt. Hier seine Antwort:

function detect_pedestrian(image):
    segmented = segment_image(image)
    for region in segmented:
        if is_human_shape(region) and is_moving_like_human(region):
            if region.height > MIN_HEIGHT and region.width < MAX_WIDTH:
                if is_on_sidewalk(region.position) or is_on_road(region.position):
                    return "Pedestrian detected"
    return "No pedestrian detected"

function is_human_shape(region):
    edges = detect_edges(region)
    contours = analyze_contours(edges)
    return matches_human_template(contours)

function is_moving_like_human(region):
    motion_vector = compute_motion(region)
    return motion_vector in TYPICAL_WALKING_PATTERN

Ist kein Missverständnis, sondern wir haben verschiedene Standpunkte.

Zitat von bas89

Sehr wohl läuft die Kanten-, Muster- und Schattenerkennung natürlich über Machine Learning. Die lernende Maschine sitzt aber nicht im Auto, das Auto bekommt das angelernte Modell verpasst.

Das bestreite ich. Ich sage, beim VFL-Corolla funktioniert die Kanten-, Muster- und Schattenerkennung über klassische Algorithmen (if then). Kein Machine Learning, keine KI, auch nicht auf den Servern von Toyota.

Meine Behauptung war, dass Machine Learning per Definition davon ausgeht, dass aus Trainingsdaten generalisiert wird. Das machen heute viele Hersteller. Tesla hebt sich da gerade einen Bruch, glaube ich. Toyota hat es aber bei der Entwicklung des E210 noch nicht gemacht.

Beim Facelift weiß ich es nicht. Wenn ich tippen sollte, würde ich da ebenfalls Nein sagen. Wahrscheinlichkeitsgefühl beim Tipp fifty fifty.

Die ist rausgefallen, weil die Nase schon vorher ab war.

Das war dann wohl der PKSB. Den zählt Toyota wie auch den RCTA nicht zu Safety Sense. Der haut mir gerne auf dem Supermarktparkplatz den Kopf gegen die Kopfstütze.

Für statische Objekte vorne und hinten werden die Ultraschallsensoren verwendet, für sich seitlich nähernde Objekte hinten die Radarsensoren des BSM.

Ich habe mal im Handbuch nachgelesen, weil Du geschrieben hast, da werden Situationen beschrieben, wo es ungewollt zur Notbremsung kommen kann beim PCS. Das wusste ich nicht (mehr). Das PCS wird in meinem Handbuch ab Seite 284 beschrieben, die Situationen mit möglichen Fehlauslösungen beschreiben ab Seite 288.

Einerseits steht da, es werden nur Fahrzeuge, Fußgänger und Radfahrer erkannt. Dann aber wird geschrieben, dass auch Schilderbrücken, Leitplanken, Strommasten, Bäume, Äste oder Wände zur Auslösung führen können.

Blicke ich nicht so ganz durch. Die "BREMSEN !!!"-Warnung hatte ich anfangs mal, als ich den Warnzeitpunkt noch auf früh gestellt hatte bei parkenden Autos rechts, wenn ich erst spät nach links gelenkt habe. Manchmal auch, wenn ein Vorausfahrender rechts abbiegen will und bremst und ich auf ihn auflaufe. Eine Notbremsung hat er dabei aber noch nie gemacht.

Was ich mir ganz am Anfang hinter die Ohren geschrieben (und nicht vergessen) habe, war der Hinweis, dass der Fahrer das System überstimmt. Das Thema hatten wir letztens in einem anderen Thread, wo ich auch einen Link zu einem Grip-Beitrag auf YT gepostet habe. Das hier im Handbuch meinte ich:

pasted-from-clipboard.png

Nochmal zum Machine Learning. Der VFL mit seinem TSS 2.0 hat definitiv nichts Lernendes an Bord. Die Kamera erkennt mit klassischen Algorithmen Kanten, Muster und Schatten. Beim FL hat Toyota irgenwo mal was von Deep Learning geschrieben. Das beschränkt sich aber meines Wissens nach auf die Erkennung von regelmäßig gefahrenen Routen und Zielen. Da wird dann der Akku oder die Akkus vor Fahrtende geladen oder vielleicht auch das Ladeverhalten auf Steigungen und Abfahrten angepasst.

Aber dass er im Auto mit der Zeit dazu lernt, wann der Fahrer ausweicht oder eine Vollbremsung macht, um so dazuzulernen, welches Muster in der Kamera ein Mensch, Tier, Auto sein könnte, würde mich überraschen. Das wäre per Definition Machine Learning. Aus Daten lernen und daraus auf bisher ungesehene Daten generalisieren.

Ach, jetzt mach hier doch nicht das Piems-Lieschen.

Ich fand das doch alles gut, was Du hier geschrieben hast. Da waren wirklich super Tipps speziell zur Dämmung dabei. Und ich habe mich ja auch bei Dir für den Tipp mit dem SCCA9 bedankt. Genau danach hatte ich lange gesucht, aber nicht gefunden.

Außerdem rede ich gar nicht gegen die Focal IS TOY. Ich finde die vom Preis-/Leistungsverhältnis unschlagbar.

Mit Schönreden habe ich wirklich nur das hier von Dir gemeint:

Zitat von ToyCor1

Einige schreiben, dass sie nicht zufrieden sind mit den Focals. Hochtöner zu präsent, Mitte bricht irgendwo bei 2,5-3kHz ein, kraftloser Bass, etc....

Ohne etwas schön reden zu wollen. Ich kann das nicht bestätigen. Klanglich sind die für mich für das Geld mehr als OK.

Möchte keinen hier belehren oder ähnliches. Meiner Meinung nach wenn solche Probleme auftreten liegt es oft am zu klein dimensionierten und/oder am qualitativ nicht so gutem Verstärker.

Auch an nicht guter Abstimmung der Anlage, zb. Gain Einstellungen, wie man die Filter setzt, am DSP setup, Crossover Einstellungen,...

Du schreibst, Du kannst das Frequenzloch nicht bestätigen. Ok, musst Du nicht. Aber dann schreibst Du, das Frequenzloch läge am Verstärker oder der Dämmung.

Kann man als Meinung deklarieren. Man kann aber auch mal aufs Frequenzdiagramm des Herstellers schauen.

Darf ich jetzt noch was Kritisches zu Deinem Beitrag sagen, oder wird das wieder zu viel? Na ja, ich schreibe einfach:

Zitat von ToyCor1

Außerdem ist direkt hinter dem Lautsprecher dieses massive Rohr. Vielleicht klebe ich da auch etwas drauf, ohne dahinter ein Wasserbecken zu bilden. = Völlig sinnlos & bringt rein gar nichts.

Das sehe ich anders. Dem schweren Schaumstoff ist es egal, ob er auf Blech oder massivem Stahlrohr klebt. Der dämpft den Luftschall, und er verhindert Reflexionen.

Aber nochmal: Ich bin ganz bei Dir mit den Focal-Lautsprechern. Bis auf den Punkt mit dem Frequenzloch. Sollte Dir keinen Zacken aus der HiFi-König-Krone brechen, oder?

Zitat von bas89

Wenn du geradeaus fährst und sich die Spur verschwenkt, geradeaus aber weiter fährst wird der Corolla drauf fahren. Da tut der Notbremsassistent nichts.

Wäre einen Versuch wert. Der Tempomat macht nichts, stimmt. Der Notbremsassistent wird bremsen, sage ich. Wer probiert´s aus?

Hast Du sie überhaupt schon mal gehört? Du hast hier im Thread schon mehrfach gesagt, dass die Focal Deiner Meinung nichts sein können. Aber eigentlich alle, die sie haben, sind zufrieden.

Man muss keinesfalls tiefer in die Tasche greifen, wenn man den Standard-Sound um Klassen verbessern will. Das geht auch mit den Focal. Für den Preis finde ich die richtig gut. Ein ganz schöner Schritt nach vorne im Vergleich zu den Originalen. Und die Pappteller waren auch schon überraschend gut mit Türdämmung.

Klar kann man immer mehr ausgeben und immer noch was besseres finden. Aber das ist wahrscheinlich wie beim Pareto-Prinzip. Du bringst mit 20 % Aufwand (Geld) 80 % des Ergebnisses hin. Willst Du jetzt auch noch die restlichen 20 % mögliche Verbesserung, musst Du dafür 80 % Aufwand reinstecken.

Ich habe heute mal die SCCA9 in die Tür hinter die LS geklebt. Beim ersten Probehören dachte ich Halleluja, ist da Dampf dahinter. Das muss aber noch nichts heißen, denn ich hatte keinen Vorher-Nachher-Vergleich. Wirklich was sagen kann ich wohl erst nach einer etwas längeren Fahrt.

Zitat von bas89

Pre-Collision achtet auf bremsende Dinge vor dem Auto. Also etwas, was sich definitivin Fahrtrichtung bewegt, aber langsamer wird. Das ist eine Mischung aus klassischem Algorithmus und Machine learning. Da kann auch Mal ein Ast, der sich in Fahrtrichtung bewegt und "bremst" um zurück zu schwenken als Fahrzeug interpretiert werden.

Sorry, aber das ist Quatsch. Du verwechselst den Abstandstempomat mit dem Notbremsassistent. Der Notbremsassistent arbeitet auch mit der Kamera. Und dem ist es egal, ob sich das Objekt in Fahrtrichtung bewegt oder bremst. Der hat auch rein, wenn ein Fußgänger die Straße kreuzt. Quer zur Fahrtrichtung, auch wenn er nicht "bremst".

Und Machine Learning gibt´s nicht im Corolla. Der macht das, was ihm einprogrammiert wurde. Nicht alles, was ein Computer macht, ist KI, auch wenn der Begriff in Mode ist.

Meiner hat noch nie eine unnötige Notbremsung gemacht. Ist aber ein VFL (und kein Tesla ;-).

Nee, vorne. Auf dem Bild ist das rechte Vorderrad zu sehen.