模拟技术走向台前,它能帮自动驾驶汽车抄个近路吗?

haixia002 阅读:17402 2019-01-14 15:01:42 评论:0

模拟技术走向台前,它能帮自动驾驶汽车抄个近路吗?

  雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾(微信:AI-Drive)按: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。

  据雷锋网了解,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。

  “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。

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  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。

  教自动驾驶系统开车,新创公司也挺在行

  在 CB Insights 的 2019 年移动出行趋势报告中分析师指出,与其自建模拟平台或直接购买英伟达的 DRIVE 系统,一些汽车制造商会选择新创公司的模拟服务。如下表所示,眼下模拟技术在业内还不是什么显学。

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  CB Insight 的趋势路线图

  下面,我们就一同来认识海外的四家新创公司,它们手中的模拟技术可能会成为巨头眼中的宝藏。

  Cognata:这家创立于 2016 年的以色列公司已经融到了 2350 万美元的资金,其中 B 轮的 1850 万美元去年 10 月才正式敲定。值得一提的是,给 Cognata 提供 B 轮融资的大部分投资者也参加了该公司 A 轮融资,其中还包括空客旗下的投资部门。

  Cognata 能使用“计算视觉和深度学习算法自动生成一个完整的城市模拟器,建筑、道路、道路标线、交通信号甚至行道树和隔离带都栩栩如生。”随后,它会灌入现实世界的交通数据、传感器数据,最后按照历史数据叠加天气状况对整个系统进行压力测试。

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  Cognata 栩栩如生的模拟世界

  去年,这家公司拿到了来自奥迪的大单,而且双方要合作多年。

  Applied Intuition:来自加州桑尼韦尔的这家公司创立于 2017 年,去年 9 月才拿到第一笔风投,不过一次就是 1150 万美元。据《彭博社》报道,Applied Intuition 可以帮助客户在 3D 游戏世界中模拟超过 10 万众不同的路况。

  在模拟时,虚拟车辆的仪表盘还能实时显示类似“虚拟路口和障碍对车辆加速的影响,以及乘客舒适度”等信息。

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  Applied Intuition 已经拉到了不少客户,其中不但有市值超 500 亿美元的跨国汽车巨头,还有专注自动驾驶卡车的硅谷新创公司。举例来说,后者就需要模拟大量变线情况,毕竟卡车 40 吨的体量挪挪窝可不容易。

  Parallel Domain:第三家公司创立于 2017 年,其总部也设在硅谷。在去年 5 月的种子轮中 Parallel Domain 拿到了 290 万美元的投资,金主中还有丰田这样的超级巨头。

  丰田 AI 投资部门负责人 Jim Adler 表示:“Parallel Domain 实现了虚拟世界的自动化搭建,让开发者能更快完成自动驾驶技术的部署,这种方式更安全,成本也更低。这家公司的软件更厉害,开发者能基于现实和虚拟地点生成近乎无限的模拟环境和动态场景。”

  除了丰田的投资,Parallel Domain 还和中国电动车新星蔚来达成了战略合作,而且这家公司用的是英伟达的硬件和软件系统。

  Metamoto:这家创立于 2016 年的公司也来自硅谷,Metamoto 同样是虚拟世界的搭建者,能帮助自动驾驶公司模拟各种驾驶情况。2017 年 7 月 Metamoto 在种子轮种拿到了 200 万美元资金。据悉,去年夏天 Metmoto 的种子轮融资也正式开跑。作为 Parallel Domain 的直接竞争对手,Metamoto 并不想像对手一样直接将模拟平台卖给自动驾驶公司,它更愿意提供模拟服务。

  眼下,Metamoto 的产品主要由三大部分组成,其中“指导者”(Director)是一款专门负责测试极端情况的模拟器;“设计师”(Designer)则是通过虚拟编辑器生成定制场景的工具;至于“分析师”(Analyzer),则是一款绩效分析工具,它能直观显示某次测试是否撞到了路人,以及整个过程中 AI 驾驶员的表现。

  如果你是连模拟费也付不起的自动驾驶新创公司,还能用英特尔试验室、丰田研究所和巴塞罗那计算视觉中心合作开发的开源模拟器。

  总结

  前路漫漫,我们可能需要数十亿英里的测试才能保证自动驾驶汽车足够安全,而模拟技术就是我们提前实现目标的捷径。

  恶意的攻击者和石头可能会打碎几块挡风玻璃,但他们无法阻挡自动驾驶对人类交通趋势的变革。


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