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Waymo技术负责人DmitriDolgov自动驾驶的核心是建立人对汽车的信任AAAI2017_[#

发布时间:2021-06-07 12:25:05 阅读: 来源:悬窗厂家

去年 12 月,谷歌的无人驾驶项目从 Google X 中剥离,成为 Alphabet 旗下一家独立公司 Waymo。

从 2007 年至今,谷歌无人驾驶项目已经进行了超过 200 万英里的测试,但至今未有成型的消费级产品出炉。而如今谷歌拆分出 Waymo,或许是不再将注意力集中于造车,而是将无人驾驶系统更好地(或者说更快地)进行商业化。

今天,Waymo 技术负责人,原谷歌视觉识别软件工程师 Dmitri Dolgov 在 AAAI 2017 的现场带来了名为《自动驾驶汽车与移动化未来》的主题演讲,与及在场的各位听众们一同回顾了谷歌无人驾驶项目八年来的进展。

全球每年有 1200 万人因交通事故而丧生,而在美国,这个数字达到了 350 万。而其中,94% 的交通事故是由人为驾驶失误导致的,包括饮酒、超速、疲劳驾驶及注意力不集中等问题。自动驾驶这个强需求也就应运而生,人类也需要一个这样的「老司机」来帮助人类避免不必要的失误。

Dolgov 认为,自动驾驶汽车需要从两个维度来衡量效果。一个是驾驶能力;一个是鲁棒性。如果二者都不兼具,那这辆汽车就毫无价值;而如果驾驶能力好,鲁棒性稍弱,那么它会是一个好的 demo,能够承载一些试验性的工作,但还不能让它放心上路;而如果能力弱而鲁棒性好,则算得上是一个半成品。「当然,我们所要追求的是一个两者兼具的产品。而谷歌项目的这八年,也就是一个不断努力提升驾驶能力与鲁棒性的过程。」

在 2009 年,谷歌开始尝试改装六辆丰田普锐斯和一辆奥迪 TT,并在加州山景城进行路测,从环绕太浩湖、到圣克拉门托,再到走遍所有的跨海大桥,甚至还去了著名的九曲花街(雷锋网按:以九曲十八弯的道路而闻名的一条街)。不过舆论当时并把自动驾驶太当回事,觉得那还是一个疯狂的想法。「在谷歌项目的前两年,团队最重要的任务是理解问题所在。我们希望能在这个过程中逐渐弄明白自动驾驶的发展空间能有多大。」

而为了最大程度地排除人为因素对汽车的干预,谷歌团队邀请了一名名为 Steve(音)的盲人来参与道路测试。

在 2012 年的时候,谷歌汽车的鲁棒性已经够好,当时已经达到了 level-3 的水平。「我们当时设计的驾驶理念是让汽车自主行驶,但当它遇到无法解决的复杂情况时,它会反馈给司机,并继续保持行驶以等待司机控制汽车。」

但这还不够。Dologv 认为,自动驾驶的核心是要建立人对系统的信任。「汽车的技术发展到什么程度并不是最重要的,更重要的一点是,人类是否在这个过程中感到舒适,感到安全。」

三年后,当谷歌再次对自动驾驶汽车进行测试时,此时它已经是「真正意义上」的自动驾驶了:没有方向盘、没有刹车、没有挂挡。视频中,这位谷歌工程师坐在缓缓行驶的谷歌汽车里,用钳子剪掉了传感器的电线,车子马上停了下来,并发出了警报声。

(然后这位工程师就发出了奸笑)

在这个时候,车体的各种传感器已经是我们所熟知的版本:近场的前后雷达,还有顶端的激光摄像机/雷达。自动驾驶首先要解决的是从复杂的环境中筛选出噪音,并分析出对汽车产生影响的信息。目前的分辨率精确到什么程度呢?Dologv 举了个例子,当自动驾驶汽车在路上行驶时,可以探测到前方数百英里处刚刚从旧金山国际机场起飞的一辆飞机。

但只有识别当然也远远不够。Dologv 表示,自动驾驶是实际上一种社交行为,汽车在驾驶过程中都是依照「识别——分类——判断——预测——行动」的逻辑来实现的,最重要的是,这个过程中需要与环境产生交互和反馈。

Dologv 在演讲中提到了一个比较复杂的例子:自动汽车在行驶过程中检测到最右边的车道有两辆汽车,还有一辆自行车。这并没有什么好奇怪的。但是,经过短时间的分析后,自动驾驶汽车就会发现,两辆汽车都停在路边。此外,越来越多的信息能够帮助汽车判断出此时的情况:后面车辆的警灯、放在地上的防撞桩、站在道路上的人(可能是警察)、开着的车门……综合上述情况,汽车需要学会判断此情此景可能代表着什么情况,并根据这些内容做出相应的预测(比如是否应该放缓速度或者变道以避开站在路上的警察),最后做出相应的决策。

当然,也有可能出现一些让汽车摸不着头脑的情况,比如……

谷歌的自动驾驶汽车目前已经积累了不少训练里程,包括 2500 万英里的道路测试数据;10 亿英里的模拟训练数据(截至 2016 年),已经将每 1000 英里的驾驶危险系数从 2015 年的 0.80 降低到 2016 年的 0.20。但对自动驾驶这种亟需大量数据的系统而言,这还只是九牛一毛。

Dologv 最后表示,现在每年全球会产生 10 万亿英里的行驶里程,而美国自然占了大头。而在未来,Waymo 也将持续提升自动驾驶系统的计算力、识别能力及预测能力,将自动驾驶技术更快地带给人们便利。雷锋网也同样希望能继续听到Waymo的好消息。

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