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为什么说光靠模拟玩不转自动驾驶?

浏览次数:271 发布日期:2019-11-04

自动驾驶汽车仍然面临一个尴尬的题目:

号称自动驾驶,这些汽车终究什么时分不必人类驾驶?

这个题目的最终标明权道道交通办理部分。

放下种种法律法例不道,汽车和科技巨头们技能端仍然没能完成全自动驾驶。

于是,除了公道上继续测试,自动驾驶公司还求帮于模拟,试图虚拟状况中试遍种种状况,将实行天下中不常呈现的变量也一一化解。

一般来说,我们通过查验,就能拿到驾照通行天地。但换到自动驾驶汽车上,这一套就行欠亨了。

这些车辆的取得相关才能时需求「因城施策」,而且必需举行更为精细的场景测试,以致准确到某个十字道口。

为了进入这个代价 7 万亿美元的超级墟市,业内各家公司测试上卯足力气,以便博得大众和羁系者的信托,而模拟测试分明是他们标明本人的最佳展现平台。

汽车之心(微信 ID:Auto-bit)以模拟为切入点,拾掇总结了来自包罗汽车厂商、科技巨头、新创企业内的公司专家的看法。

这些业内顶级的专家正花费巨额资金答复一个题目,即我们终究该测试些什么?

图 1:模拟与实行中的十字道口

1、没有模拟,就没有自动驾驶汽车

拿通用自动驾驶团队 Cruise 来说,Cruise 的虚拟测试车每天要模拟器中运转 20 万个小时。

至于公认的行业领头羊 Waymo,模拟器里曾经累积了超越 100 亿英里的测试里程。

自动驾驶汽车模拟场景中教练图片来自51VR自动驾驶仿真平台

对自动驾驶公司来说,特别是教练神经网络时,模拟器的主要性越来越强了。

为什么啡优实行天下的数据不必而求帮于模拟?启事有三:

1. 实行天下搜罗数据是有伤害的;

实车测试无法满意自动驾驶的测试里程要乞降场景掩盖度请求。模拟是保证自动驾驶汽车平安不可或缺的测试手腕。

行业内专家学者认为,验证自动驾驶汽车的平安性需颠末上亿公里的测试里程积聚,如兰德公司认为自动驾驶需求几亿公里的里程测试数据来确保平安性,宝马认为自动驾驶研发动码需求抵达 2.5 亿公里的测试。

2. 许众假设和反终究状况实行中是无法企及的;

与实车测试比较,仿真模拟测试可以短时间内对稀有案例举行众次复现,加速自动驾驶汽车的生产周期,节省研发资本,积聚测试里程。

3. 搜罗更为丰厚数据的请求。

这是因为实行天下中数据搜罗的速率有限。

可以这么说,现没有哪家自动驾驶公司不必模拟器。

对测试软件来说,模拟器是绝对的杀手级东西,某些状况下它槐ボ教练神经网络。

自动驾驶技能不过关,后果可以是车毁人亡

那么,这些公司是怎样应用自动驾驶模拟测试反哺到实的场景中去的?

与 Waymo 相似,Zoox 也有「无维护左转艰难」的懊恼。

于是,Zoox 团队开辟了一私人工左转信号灯,然后灌入模拟状况。

Zoox 联合创始人 Jesse Levinson 走漏称,不久之后 Zoox 的自动驾驶系统识别起实行天下的左转信号灯就顺畅众了。

本年早些时分,Lyft 当心到本人的测试车一朝被其他车加塞,就会急刹车。

于是,Lyft 的工程师将这一场景放入模拟器。据 Lyft 自动驾驶认真人 Luc Vincent 先容,如许的体例不光速率速,资本低,自动驾驶系统「一惊一乍」的缺陷也取得了改良。

Aurora 也十分依赖模拟,通过记载人类驾驶员的驾驶习气,然后模拟器中与自动驾驶系统举行比照。

Aurora 联合创始人 Sterling Anderson 说,道测前会特别提示司机,必需像专业司机那样去驾驶。

与其他公司相同,特斯拉也不敢藐视模拟器。特斯拉 CEO Elon Musk 外示,「天下太繁杂,说不清什么时分就会有非常状况登门制访。」

好新闻是,模拟器里场景确实是无量的。但大大都公司并不肯走漏本人终究测试了众少场景。

安波福是个特例,据汽车之心了解,安波福曾经模拟器中构修了超越 4 万个场景。

有行业人士外示,念要完成 100% 的完美是不行够的。但让自动驾驶系统更平安的进程中,我们得包管通通平安牢靠。

模拟也有短板

既然自动驾驶模拟测试可以反哺到实场景中去,那么模拟能交换实行天下中大范围的数据搜罗义务吗?

谜底是:不行。

启事于,模拟无法具有与实行天下相同的体验常识,而此中少许体验常识对驾驶来说又必不可少。

举例来说,模拟器中没有其他道道到场者如:车辆、行人与自行车等方法习气的体验常识。

这个题目可以分为两部分:

方法预测:道道到场者做出下一步举措前预知他们的方法。

指导与互动:了解道道到场者对自动驾驶汽车的方法会作何反响,同时晓得该怎样做出相应反响,以完成双赢的结果。

人类的方法外现是一个体验题目,需求体验数据来解答。

也便是说,相似游戏稚袂样简单化的人类方法模子,凑合少许有限的驾驶状况还行,但跟着场景变得更鳞集,都会拥堵、紊乱、繁杂、交互等一系列条件叠加时,为人类方法修模的难度会几何级增加,简化模子的预测才能也会直线下降。

而自动驾驶汽车需求准确的体验现象模子。

举例来说,假如一辆自动驾驶汽车道口左转,面临迎面驶来的车辆,它必需判别终究对方会不会减速?减众少速?

这类常识从纸上道兵般的剖析中得不出来,这完备是体验。

这也是为什么驭势科技的一位工程师向汽车之心标明:模拟的技能难点之一于「真」。假如做得不敷传神、不敷接近实行,那么依托于模拟之上的自动驾驶系统开辟也会变得失真,最终无法应用于实行天下。

举措「不差数据」的头部公司,Waymo 挑选用手上积聚的测试数据教练人工智能系统,以更好地模拟实司机与行人。

模拟测试中,Waymo 以致会测试模拟的人类驾驶员与行人是否会撞向对方,以此来判别模拟的场景是否足够实。

Waymo 首席科学家 Drago Anguelov 标明,这个范畴实才方才萌芽。假如你睹的模拟器众了,就会发明它们中许众模拟出的天下并不实,因此会影响测试效果。

就拿 Uber 来说,近来 Uber 测试停着的车后站人的场景,结果显示模拟器中的车基本不会像实行中相同减速。

工程师对模拟器精度举行校准时发明,本来车辆只当心到了前线交通信号灯的颜色。绿灯亮起,车辆自然会加速行驶。

Uber 赶忙对这一题目举行了调解,以包管车辆外现得像实行天下中相同(接近红绿灯才开端识别)。

搜罗实行天下的数据

教练方法预测的数据可以被动地从实行天下中搜罗,只消车辆配好摄像头、盘算机和互联网就行。此后,观察、预测、标记过失并上传等就可以完毕。

教练指导与互动的数据也能被动搜罗,只消我们记载下驾驶员驾驶时的输入,如转向、加速、刹车和灯光信号等。

业内,我们称之为模拟进修。

人类驾驶员会手把手向神经网络展现怎样与实行天下的道道到场者举行指导与互动,而神经网络只需求情境变量相同时施行此前学到的举措即可。

从理论上来讲,这些有用的数据我们也可自愿举行搜罗。

比如,自动驾驶汽车或驾驶员辅帮系统做出某一判别后,假如人类驾驶员给予否认(接纳偏向盘),那么此次改正就会成为模拟进修的主要材料。

当然,假如换到深化进修的语境下,系统就能不时淘汰人类干涉的状况下等到奖励。

假如哪家自动驾驶公司能让神经网络准确模拟人类驾驶员的方法,模拟时就能准确许众。

完毕这一步后,他们就能应用模拟的体例教练神经网络怎样举行驾驶深化进修情势。

不过念要完成这一目标,照旧得先从实行天下搜罗海量数据。

模拟器里并没有驾驶的真知灼睹

念学会驾驶,自动驾驶汽车需求准确预测其他道道到场者的一举一动,同时槐ボ与他们举行指导和互动,特别是其他车上的人类驾驶员。

念做好预测义务,就得从体验动身观察其他道道到场者,而胜利的指导与互动则需求对其他道道到场者的一举一动一目了然,这同样需求体验。

以是说,模拟器里并没有驾驶的真知灼睹,除非它是由体验数据教练出来的神经网络。

念向模拟进修与深化进修借力,自动驾驶汽车可以得道上行驶上百年,因为系统对体验的需求量实太甚庞大,一个几百辆车的测试车队只可算无济于事。

当然,即使自动驾驶公司手上稀有百万辆新车,也不必定能完美完成全自动驾驶,但它们带来的数据一定牢靠性要强得众。

根源:汽车之心

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