據(jù)悉,Google自動駕駛汽車公司Waymo最近研究出了一個新的仿真測試方法,名叫SurfelGAN。這種方法可以利用自動駕駛汽車收集的傳感器數(shù)據(jù),通過AI生成用于仿真的攝像頭圖像。
Waymo進(jìn)行了一系列測試來評估SurfelGAN的表現(xiàn)。結(jié)果表明,當(dāng)SurfelGAN生成的圖像提供給車輛探測器時,最高質(zhì)量的合成圖像達(dá)到了與真實(shí)圖像相同的標(biāo)準(zhǔn)。
Waymo被公認(rèn)為是世界領(lǐng)先的自動駕駛汽車研發(fā)商,其自研的Carcraft仿真器立下了無數(shù)功勞。這次帶來的新方法SurfelGAN又是怎樣的水平?
借力新型仿真技術(shù)向高階進(jìn)發(fā)
谷歌Waymo能夠成為自動駕駛行業(yè)領(lǐng)軍者,仿真測試技術(shù)功不可沒。谷歌高級軟件工程師詹姆斯·斯托特于2013年加入Waymo團(tuán)隊,而后開發(fā)了被稱作是W谷歌自動駕駛“秘密武器”的Carcraft仿真測試技術(shù)。
自動駕駛汽車對于環(huán)境與路況的感知能力至關(guān)重要,這就涉及傳感器的有效工作。谷歌傳感器仿真技術(shù)分為三個部分:可全天候工作進(jìn)行檢測和測距的激光雷達(dá)、在長距離和低亮度等多種情境下完成協(xié)作的視覺系統(tǒng),以及利用毫米波來感知物體及其運(yùn)動的雷達(dá)系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)對物理信號、原始信號和傳感器目標(biāo)進(jìn)行仿真。據(jù)悉,在此技術(shù)基礎(chǔ)上,Waymo可以在一天之內(nèi)實(shí)現(xiàn)在路況特別復(fù)雜地方成千上萬次模擬駕駛。
SurfelGAN,指的是Surface Elements——表面元素和Generative Adversarial Networks ——生成對抗網(wǎng)絡(luò)。Waymo提出的這個方法是通過掃描目標(biāo)環(huán)境,重建一個由大量有紋理的Surfel構(gòu)成的場景,然后再通過GAN生成逼真的相機(jī)圖像,用來獲取位置和方向。
“谷歌在仿真系統(tǒng)里進(jìn)行了新版本的推介,把以前的數(shù)據(jù)拿出來進(jìn)行深度學(xué)習(xí),希望向高處進(jìn)階?!敝袊a(chǎn)力促進(jìn)中心協(xié)會常務(wù)副秘書長王羽在接受采訪時指出,谷歌在車輛自動化能力上處于世界領(lǐng)先水平,因此若要向更高層級進(jìn)階就要提高仿真測試的能力。谷歌入局自動駕駛較早,積累的深度學(xué)習(xí)場景比較多,這次提出新方法是提升現(xiàn)有自動駕駛水平的一次進(jìn)階實(shí)驗。
各廠商齊心押注仿真測試
提到自動駕駛車輛,車載芯片、顯示、內(nèi)設(shè)功能更容易成為大眾關(guān)注的焦點(diǎn)。殊不知,仿真測試是自動駕駛車輛研發(fā)過程中不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。
如今,百度APOLLO、阿里巴巴、騰訊、華為等國內(nèi)領(lǐng)軍的科技企業(yè)都扎進(jìn)了自動駕駛仿真測試的“藍(lán)?!敝校降资鞘裁次司揞^們的目光?
百度在2017年開源了APOLLO自動駕駛平臺, 一系列重要的開放能力都是基于云端服務(wù)平臺,包括高精地圖服務(wù)、仿真引擎、安全服務(wù)等。騰訊也在同年開始研發(fā)模擬仿真平臺的三維場景及傳感器仿真、數(shù)據(jù)驅(qū)動交通流模擬豐富的測試場景、場景型云仿真及虛擬城市型云仿真并行等核心能力。2019年4月,華為自動駕駛云服務(wù)Octopus亮相上海車展,仿真測試是其中一項服務(wù)能力。今年2月,阿里巴巴發(fā)布了自動駕駛“混合式仿真測試平臺”,采用虛擬與現(xiàn)實(shí)結(jié)合的仿真技術(shù),引進(jìn)真實(shí)路測場景和云端訓(xùn)練師。至此,百度、騰訊、華為、阿里巴巴四大科技公司全部入局自動駕駛仿真平臺。
今年6月,百度發(fā)布“Apollo Scape”, 宣布其可模擬在同一條道路上行駛的數(shù)十輛車輛的復(fù)雜場景,可幫助自動駕駛開發(fā)人員有效地檢查和優(yōu)化預(yù)測,進(jìn)行決策和路徑規(guī)劃,是百度駕駛仿真技術(shù)的一次升級優(yōu)化。從業(yè)務(wù)生態(tài)來看,百度開源平臺主要為自身的APOLLO業(yè)務(wù)提供支撐。
騰訊意在擴(kuò)張云服務(wù)生態(tài)。騰訊在2019年舉辦的騰訊技術(shù)開放日·自動駕駛專場上曾分享過基于云平臺的自動駕駛服務(wù)。騰訊表示,其云平臺產(chǎn)品可以為自動駕駛研發(fā)團(tuán)隊提供測試驗證、模型驗證、管理調(diào)度、高精地圖等“一條龍”服務(wù)。
阿里巴巴欲構(gòu)建完整產(chǎn)業(yè)鏈。BAT中,阿里巴巴入局較晚,卻帶著全局謀略的眼光,在高精地圖、車載操作系統(tǒng)、算法、芯片、仿真測試等自動駕駛各個環(huán)節(jié)布局成篇,形成了相對完整的產(chǎn)業(yè)鏈。
華為開發(fā)了MDC車載計算平臺,與Octopus自動駕駛云服務(wù)相結(jié)合構(gòu)建生態(tài),則可在仿真測試市場占據(jù)一席之地。
各巨頭齊心在仿真測試上下注,那么仿真測試平臺對于自動駕駛來說是什么?
騰訊自動駕駛仿真業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人孫馳天公開表示,自動駕駛仿真平臺可以很好地解決自動駕駛在數(shù)據(jù)采集標(biāo)注和測試驗證方面的兩大痛點(diǎn):一是真實(shí)數(shù)據(jù)集的采集和標(biāo)注,仿真系統(tǒng)有一個天生的優(yōu)勢,自帶所有的場景元素真值,可自動生成車輛、行人、建筑等各種真實(shí)情景下的元素,無需再進(jìn)行標(biāo)注,可以有效降低成本,只需承擔(dān)算力和電力的成本。二是測試驗證方面,仿真測試通過虛擬場景模擬來完成算法開發(fā)和回歸測試,更加安全和節(jié)約成本。
掌握仿真平臺意味著什么?
從技術(shù)角度來講,自動駕駛是一門非常復(fù)雜的學(xué)科,幾十年的發(fā)展時間里,目前世界范圍內(nèi)的研究團(tuán)隊僅達(dá)到實(shí)現(xiàn)車輛在既定路線自動化駕駛的水平。對于企業(yè)來說,這是一項高投入高風(fēng)險但回報慢的研究。因此如何降低成本,快速獲取回報就成為了企業(yè)為了避免損失而考慮的重點(diǎn)。
“單一產(chǎn)品、車輛和技術(shù)服務(wù)收益有限。”王羽指出,自動駕駛汽車尚未達(dá)到大規(guī)模量產(chǎn)階段,還處于科技探索、競賽的階段。在這個過程中,訓(xùn)練車輛積攢的數(shù)據(jù)可以開發(fā)成軟件銷售。一方面可以滿足自動駕駛數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)需求,同時還可以實(shí)現(xiàn)階段性的商業(yè)化?!斑@是一體兩翼的事情,既可以豐富訓(xùn)練庫,又可以減輕成本和壓力?!蓖跤鹫f道。
從產(chǎn)業(yè)的角度來說,計算機(jī)仿真測試技術(shù)是自動駕駛車輛測試的基礎(chǔ)關(guān)鍵技術(shù),也是未來行業(yè)定義自動駕駛車輛相關(guān)開發(fā)流程與技術(shù)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)工具??梢哉f,對于自動駕駛研發(fā)商來說,深入仿真測試技術(shù)也是在競爭自動駕駛標(biāo)準(zhǔn)制定者的位置。
目前世界范圍內(nèi),各大企業(yè)都在開發(fā)自己的自動駕駛仿真測試技術(shù),車廠傾向于網(wǎng)羅所有評價優(yōu)質(zhì)的仿真產(chǎn)品對車輛進(jìn)行測試,這樣做的長處在于滿足車廠用不同尺度來衡量同樣的問題,以獲取較優(yōu)解。然而各家開發(fā)的仿真產(chǎn)品各有不同,目前也沒有相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)加以規(guī)范,同時也會帶來一些問題。
王羽指出,仿真測試能夠幫助車輛在研發(fā)階段解決大量的問題,到路測階段等于是進(jìn)入到了矯正階段,從而有效縮短自動駕駛研發(fā)周期和成本。仿真軟件要做到取長補(bǔ)短,但廠商使用的測試軟件各不一樣,共享和融合意識不強(qiáng)烈。把所有的數(shù)據(jù)集成在一起才能夠促進(jìn)技術(shù)力量的增強(qiáng),共享和標(biāo)準(zhǔn)化不完善的問題是提升仿真技術(shù)的阻礙,也一定程度上制約了自動駕駛的發(fā)展。
責(zé)任編輯:tzh
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