侵权投诉
当前位置:

OFweek传感器网

光学传感

正文

在下一代自动驾驶汽车中,模拟技术能帮助实现多少突破?

导读: 想要达到Level 5级别的自动驾驶(特别是大规模实现),需要多重因素交织在一起才能成功。比如说超快的无线通讯(5G),高精地图和类似激光雷达的专用传感器。

去年9月,集智慧、胆量和疯狂于一体的特斯拉CEO Elon Musk曾断言,人类社会可能是更高级文明控制下的一场模拟游戏。虽然听起来脑洞有些大,但你不得不承认的是,人类正在为了各种目的使用模拟这种方法,比如教飞行员如何飞行,训练AI算法找出猫和狗之间的不同。

据悉,类似Improbable这样的新创公司正试图模拟整个世界,所以即使我们成不了火星人,至少能在地球破败不堪时进入那个模拟的理想王国逃避一下现实。

在自动驾驶行业,模拟则成了自动驾驶系统学习驾驶技能的好帮手。

在下一代自动驾驶汽车中,模拟技术能帮助实现多少突破?

“革命”尚未成功,自动驾驶汽车仍需努力

看着铺天盖地的自动驾驶新闻,你可能会觉得,它们马上要占领公路。事实上还早着呢。诚然,类似Waymo这样的公司已经开始进行有限的部署了,自动驾驶公交或矿车更是在各自领域取得了不错的成绩,但真正成了气候的只有ADAS系统,其自动化功能有限,被许多自动驾驶“原教旨主义者”看不起。

关于自动驾驶,SAE曾形象的将其分为五个级别,到了Level 5后你就能随心所欲享受自动驾驶汽车的服务了,而我们较为常见的ADAS系统,则只有Level 2的级别。

想要达到Level 5级别的自动驾驶(特别是大规模实现),需要多重因素交织在一起才能成功。比如说超快的无线通讯(5G),高精地图和类似激光雷达的专用传感器

当然,自动驾驶系统的第一要务还是学会如何驾驶。眼下,为了让算法认识到,真正的驾驶可不是“侠盗猎车手”(其实已经有公司利用这款游戏来合成训练数据了),大家主要还是靠数百万公里的实地驾驶。

自动驾驶汽车步入“模糊矩阵”

这样日以继夜的采集路测数据不但费时费钱,还非常危险。

首先,尚未成熟的自动驾驶汽车可能会造成致命事故,就像去年3月Uber测试车那样。

其次,这样的鲁莽测试会招来反对者的攻击,Waymo测试车在凤凰城遇到的恶意攻击就是最好的例子。

除了路测历程突破1000万英里,Waymo还在借助类似矩阵的模拟技术Carcraft训练自动驾驶汽车。去年一年时间里,Waymo的虚拟车队中的2.5万台测试车在虚拟世界中跑了50亿英里。

Waymo虚拟世界的首席建筑师James Stout还解释了它的工作原理:

“我们有同时运行着的不同宇宙和世界,在对微小变量进行不断测试的同时,我们也在创造车辆从未见过的模拟场景。模糊在这里起了重要作用。”

所谓的“模糊”其实始于一个驾驶场景,比如四向停车的路口,在这里Waymo数不清的实地测试经验能帮上大忙。不过,顺利攻克这一难关后,数据开始模糊化,变出了近乎无穷无尽的场景等待虚拟测试车去挑战。自动驾驶系统在这里积累的经验随后会被反馈到实地测试中。

举个简单的例子,这就像黑客帝国中的Neo直接在云端下载了成龙的全套技能,随后瞬间变身武术大师。

在下一代自动驾驶汽车中,模拟技术能帮助实现多少突破?

Waymo的“矩阵”

AI芯片制造商英伟达一直是自动驾驶革命的急先锋,它的软硬件产品已经是许多巨头(比如大众和沃尔沃)的标配。英伟达也有自己的模拟平台“DRIVE星群”,这个平台能模拟一整套自动驾驶汽车的传感器,包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达。

随后,英伟达GPU会生成图像数据流,创造出各种测试环境和场景。

类似Carcraft和DRIVE星群这样的平台在测试自动驾驶汽车复杂危险环境(如暴风雨和暴风雪,以及不同的路面情况和眩光)下的表现时非常有用。

1  2  下一页>  
声明: 本文系OFweek根据授权转载自其它媒体或授权刊载,目的在于信息传递,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,如有新闻稿件和图片作品的内容、版权以及其它问题的,请联系我们。

我来说两句

(共0条评论,0人参与)

请输入评论内容...

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号