Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ

Câu đố về Comma.ai và Openpilot

Tìm hiểu cách openpilot cung cấp hỗ trợ người lái xe được giám sát, cách kết nối các thiết bị dấu phẩy và cách các mô hình hiện tại sử dụng dữ liệu nhóm.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanDấu phẩy AI và Openpilot
Câu hỏi 1 của 8

Ai đã thành lập Comma.ai và được biết đến với việc hack iPhone và PlayStation 3 trước đó?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

  1. Ai đã thành lập Comma.ai và được biết đến với việc hack iPhone và PlayStation 3 trước đó?
    • George Hotz
    • Elon Musk
    • Andrej Karpathy
    • Chris Urmson
  2. Tên phần mềm lái xe mã nguồn mở của Comma.ai là gì?
    • lái tự động
    • phi công mở
    • DriveStack
    • Dấu phẩy
  3. Openpilot được đánh giá ở cấp độ tự chủ SAE nào và yêu cầu người lái xe chu đáo?
    • Cấp 4
    • Cấp 5
    • Cấp 2
    • Cấp 0
  4. Which sensing modality is central to openpilot’s driving models?
    • A lidar-only point cloud
    • GPS alone
    • A detailed HD map as the sole input
    • Camera imagery
  5. How does a compatible comma device connect with a supported vehicle?
    • Through a vehicle-specific harness and interface to the car’s wiring/network
    • Through Bluetooth to the infotainment system only
    • Through a cloud connection with no in-car interface
    • By replacing the vehicle’s steering hardware
  6. What does openpilot’s current World Model training pipeline use as its starting data source?
    • Only lidar scans from public maps
    • Unlabeled driving data collected from the fleet
    • A corpus of written driving rules only
    • Synthetic audio recordings
  7. What does openpilot’s driver-monitoring feature do?
    • It takes over steering whenever the driver looks away
    • It guarantees the driver is attentive
    • It alerts when it detects driver distraction
    • It replaces the vehicle’s airbags
  8. How does the openpilot 0.11 training description use a learned World Model?
    • It replaces the car’s physical sensors with a language model
    • It trains only on handwritten traffic laws
    • It sends each steering action to a human for manual labeling
    • It trains a driving policy on data from simulated interactions with the World Model