机器人出租车司机 一场让人精疲力尽的自动驾驶汽车考试迫在眉睫
通用汽车的自驾团队每天运行20,000小时的模拟测试。谷歌的母公司Waymo模拟了超过10亿英里的驾驶。
自驾公司正在接受模拟测试,因为它价格合理、时效性和安全。去年,一辆Uber测试车辆造成行人死亡时,道路测试的风险出现了。通过模拟,公司可以测试您不希望将自动驾驶汽车放在自己的情况中,就像孩子从停放的汽车后面跑向自己的路径一样,但仍需要这样做。
Zoox有一个想解决的问题。硅谷初创公司希望它的自驾车能更好地处理黄色的左转信号,在路上测试中也是罕见的。因此,一个艺术家团队制作了黄色左转信号的人工例子,并将它们加载到其模拟环境中。联合创始人杰西·莱文森(JesseLevinson)表示,很快,Zoox的软件能够更好地识别真实世界中的左转信号。
Lyft(Lyft)今年早些时候注意到,当汽车被其他汽车切断时,它的汽车在刹车上被撞上了。工程师重新创建了在模拟中被切断的场景。根据吕克Vincent的说法,他们在Lyft领导了自主驾驶,他们能够更快、便宜地调整软件,以软化刺耳的刹车。
Aurora是亚马逊、现代和起亚投资于的自驾性初创公司,它在模拟中做了大量的测试。当汽车在实际道路上行驶时,它们通常被手动驱动,所以Aurora可以稍后比较它的自驱动软件如何与人的驾驶员不同。
"我们告诉司机,我们只是想让你像个专家一样开车,"极光联合创始人斯特林安德森告诉CNN业务。
仿真101
为自动驾驶车辆编写新软件的工程师可以在办公桌上进行模拟测试,看看他们的软件是否改善了汽车的驾驶,至少在模拟环境中是这样。一些公司每小时定期进行模拟测试,并在一夜之间运行。改进汽车处理一项任务的方式--比如右转红色--可能会破坏其他东西。
"有点像个疯子。你解决了一个问题,另一个问题可能会出现,"说,应用直觉的首席执行官Qasaryounis,其Sunnyvale,California的启动已经提高了为自行驾驶的汽车建造模拟工具500万美元。
据尤尼斯说,一个十字路口可以有成千上万的场景。因素包括天气,汽车的轮胎压力,坑洼,有多少人在车里,行人在做什么,汽车是多么的自信。
世界是复杂而随机的,车辆需要能够处理罕见的情况,比如看到在日落时在风中摇摆的交通灯。
“名单几乎是无限的,”林夫特说。
应用的直觉和Aurora已经使用了联邦政府的崩溃报告来帮助他们理解测试的情况。汽车供应公司Aptiv将车辆通过40,000种方案。大多数公司拒绝透露他们“重新测试”的情况,但承认他们在学习时增加了新的环境。
"你永远都不完美,"说,EdgeCaseResearch的首席执行官MikeWagner是一家致力于制造自动化系统的宾夕法尼亚州公司。"目标是合乎道德的,因为你从今天到我们要去的地方。"
仿真的缺点
特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(ElonMusk)一直在批评这种工具,说它与自己的家庭作业评分相当。
"你不知道你不知道什么,"马斯克在今年早些时候在特斯拉的自治日告诫过。"这个世界很奇怪,有数百万的[不寻常]的情况。"
麻省理工学院(MITAgelab)的研究科学家布莱恩·雷默(BryanReimer)和新英格兰大学交通中心(MIT)的副主任BryanReimer呼吁在自驾车辆中建立公私伙伴关系,以确保私营部门就像要测试的场景那样的问题做出正确的决定。
"真的很难做[一辆自驾车]的测试,"Reiner说:“只有私营部门实际能够开发出了解这些答案所需的数据。我们不能让这种数据在另一种情况下结束。”波音(波音)的情况,“指的是两个撞车事故737max,它是由轻微调节的故障自动驾驶仪软件引起的。
自驾驶行业如此年轻以至于没有为模拟建立最佳实践。许多公司已从具有模拟历史(如航空)的领域雇佣了员工。
许多人警告说,并非所有驾驶汽车的模拟器都是平等的。
模拟器可能看起来像一个高清晰度的电子游戏,但这还不够。它需要有准确的物理和结果,不会因测试何时运行而变化。一个尚未解决的挑战是确保模拟的人类--司机、行人和骑自行车者--现实地行动起来。
waymo使用数英里数英里的数据,它在道路上行驶,以训练人工智能系统来模拟实际的驾驶员和行人。它测试了一些因素,比如模拟的人类驾驶人和行人碰撞到每个人身上,以帮助确定他们是否真实。
"它是个出芽的地方,"说,德拉戈·古埃洛夫,Waymo的首席科学家。"如果你看很多模拟世界,它就会创造出很多不现实的世界,最终不会考验你应该测试的东西。"
例如,Uber最近正在测试它的汽车如何处理一个场景,在该场景中,行人沿着道路站立在停放的汽车后面。模拟的汽车不像它的真实汽车那样慢于行人。一个专注于确认模拟的Uber团队发现,模拟器正在告诉模拟汽车前方交通灯的颜色。随着绿灯亮起来,汽车更有信心驾驶。
所以优步调整了它的模拟器,以确保汽车不知道前方交通灯的颜色,除非他们如此亲密,否则他们会在现实世界中看到。然后,模拟和现实世界的汽车开始表现相同。
一个挑战得到解决,但更多的是肯定会出现。
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