|
|
颠末多年堆集，今朝收集上已有大量公然的数据集供科研职員验證和晋升本身的AI算法。
可是對付在公然門路的主動駕驶技能而言，平安是摆在眼前的重要身分。以是即使将主動駕驶AI的正确率練習到99.99%，依然不克不及知足無人上路運营的前提。
為此，各主動駕驶公司的解决方案是延续不竭地给AI喂数据。想要讓汽車發生数据很简略，就是讓它在現實門路上不竭地測试。
简而言之，就是「鼎力出古迹」。
按照全世界领先的主動駕驶公司Waymo颁布的主動駕驶陈述显示，自從初次在凤凰城測试其主動駕驶技能以来，Waymo汽車统共行驶了610万英里（约合982万千米）。
可是在陈述中依然显示從2019年到2020年的前9個月，Waymo的車辆產生了18起小型變乱和29起几乎相撞變乱。
怎样辦？接着跑！
可是跟着在現實門路上測试里程的不竭增长，車辆堆集数据的質量在随之不竭降低：大量以前練習過的反复場景對付AI而言晋升十分有限，真正有效的数据是AI没法果断的邊沿場景，(所谓的Corner case）。
而且浩繁車辆和平安員持久發生的運营本錢，和迟迟看不到贸易化落地的曙光，讓Waymo如许的巨擘也有些吃不用。
為此，很多主動駕驶公司也在測验考试讓AI「下車」，經由過程軟件摹拟現實門路環境来在線練習AI。可是這對付軟件對付真實路况摹拟的真實性又提出了极高的请求。
早上好，摹拟城！昨天的車祸樂透是满打满算的整整30起…
依靠於google的技能堆集，Waymo近来又推出了最新的一版主動駕驶摹拟軟件：Simulation City，（简称Sim City）。
跟遊戲分歧，Waymo版的摹拟都會寻求的就是真實。
如许電動止鼾器,的摹拟都會明显不克不及用於主動駕驶測试
為此，Simulation City中集成為了Waymo以前測试的跨越2000万英里的現實門路数据，和NHTSA（美國國度高速公路平安辦理协會）和美國國度科學院等機構公然的第三方数据等，力图周全笼盖Waymo以前所有的堆集。
来自美國汽車工程學院的摹拟模子
有googleAlphabetl團队做為暗地里的技能支撑，Waymo的摹拟都會體系供给了車辆傳感器仿真、数据高質量的主動標注、主動代辦署理等呆板進修的技能。
听说如许一来可以或许加速「Waymo Driver」主動駕驶技能的摆設落地。因為這套體系的廣泛合用性，可以或许使得Waymo可以或许加倍快速的在新都會推動主動駕驶車辆的投放和運营。
起首就是加倍切近與真實情况的摹拟结果。這不但仅是摹拟凡是肉眼看到的世界，并且還可以或许摹拟汽車從傳感器的眼中看到的世界。
Waymo還操纵其主動駕驶汽車采集的人工智能和傳感器数据来天生傳神的相機图象以举行摹拟。他們将這類技能称為 SurfelGAN（surfel 是“概况元素”的缩寫，而 GAN 代表天生匹敌收集）。好比下图就主動生成為了車辆激光雷达的點云阵列：
對付主動駕驶車辆而言，在雨雪等卑劣天氣情况下行驶是一項難度很是高的挑疆場景。為此，Simulation City體系一样可以或许摹拟出在棚內直播,卑劣氣候下傳感器發生的各類噪音。
好比摹拟在摄像頭上發生的雨滴，和晚上暗淡的灯光和太阳炫光等等。
固然，經由過程軟件摹拟正常行驶路况，很難對AI有本色性的晋升——由於發生的都是没有效的垃圾数据。
為此，Simulation City也在經由過程技能手腕营建出一些Corner cases：好比摹拟後方車辆面临火線車辆刹車時分歧的反响時候，包含後車司機邊開車邊玩手機致使急刹車的環境。
按照與真實門路数据的比對，Simulation City對付Corner Case的摹拟数目有機黃金奇異果乾,的几率散布也與真實情况趋於一致。
别的，依靠於對真實情况的完备复刻，Simulation City還可以主動天生以前没有碰到過的Corner Cases，從而帮忙AI来顺應更多的路况。
左邊為真實情况，右邊為Simulation City摹拟的以假乱真的结果
此外對付現在贸易化落地可能性更高的商用車而言，Simulation City也举行了最切近真實環境的摹拟，好比摹拟一台卡車拖車的重量——這對付主動駕驶卡車而言會极大影响到加快及刹車的能力。
Simulation City的推出，预期将會進一步低落Waymo在現實門路測试結石排出方法,和運营的資金数目，同時也會加快Waymo的主動駕驶技能在更多都會落地。
這對付近来摇摇欲坠的Waymo而言，是一剂晋升股价的强心剂。
可是對付在線摹拟練習主動駕驶AI技能，業内不少人士仍持猜疑立場，好比密歇根主動駕驶測试場Mcity的賣力人就说：「假設给主動駕驶AI输入的是出缺陷的数据，那末得出的成果就毫偶然义。」
你看好虚拟都會嗎？
参考資料：
—完—
接待點赞~ 存眷 新智元 實時领會人工智能新動态~ |
|
發表於 2024-8-21 18:21:42
收藏