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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驗證和晋升本身的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，就是讓它在现實門路上不竭地测试。
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，自從初次在凤凰城测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！
可是跟着在现實門路上测试里程的不竭增长，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钱，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测驗考试讓AI「下車」，經由過程软件摹拟现實門路环境来在线練習AI。可是這對付软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…
依靠于google的技能堆集，Waymo近来又推出了最新的一版主動駕驶摹拟软件：Simulat抗老祛皺面霜,ion City，（简称Sim City）。
跟遊戲分歧，Waymo版的摹拟都會寻求的就是真實。
如许的摹拟都會明显不克不及用于主動駕驶测试
為此，Simulation City中集成為了Waymo以前测试的跨越2000万英里的现實門路数据，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趕走老鼠方法,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googleAlphabet团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結果。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呼啦圈,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”的缩写，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，在雨雪等卑劣天气情况下行驶是一项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卑劣气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陽炫光等等。
固然，經由過程软件摹拟正常行驶路况，很難對AI有本色性的晋升——由于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线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环境。
按照與真實門路数据的比對，Simulation City對付Corner Case的摹拟数目的几率散布也與真實情况趋于一致。
别的，依靠于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摹拟的以假乱真的結果
此外對付现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环境的摹拟，好比摹拟一台卡車拖車的重量——這對付主動駕驶瑜珈襪,卡車而言會极大影响到加快及刹車的能力。
Simulation City的推出，預期将會進一步低落Waymo在现實門路测试和運营的資金数目，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Way房屋二胎，mo而言，是一剂晋升股價的强心剂。
可是對付在线摹拟練習主動駕驶AI技能，業内不少人士仍持猜疑立場，好比密歇根主動駕驶测试場Mcity的卖力人就说：「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—
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發表於 2024-4-24 18:09:45
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