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模擬器,會是自動駕駛的下一個刺激戰(zhàn)場嗎?

發(fā)布時間:2018-8-24 07:18    發(fā)布者:eaoogle_WSN


在亞利桑那州梅薩的南隆摩街和西南大街的拐角處有一個左轉(zhuǎn)黃燈,自動駕駛行業(yè)內(nèi)的人士習(xí)慣戲稱它為“死亡之地”,因為這種類型的路口對于人類和無人車來說都是非常棘手的。司機(jī)進(jìn)入五個方向的路口后,要在車流里找到縫隙通過。 過早左轉(zhuǎn)可能會造成危險,太晚轉(zhuǎn)彎可能會阻礙交通。
Waymo花費了大量的功夫訓(xùn)練自家無人車順利通過此路口。這種訓(xùn)練方式,并非傳統(tǒng)意義上的路測,而是自動駕駛模擬測試。
*Waymo 重構(gòu)的東部山谷
Waymo通過定制傳感器套件構(gòu)建了一個詳細(xì)的虛擬現(xiàn)實版東部山谷,讓無人車在模擬器中一次又一次的訓(xùn)練如何通過路口。這個虛擬路口,擁有與現(xiàn)實相同的尺寸、車道線、路肩和左轉(zhuǎn)黃燈。Waymo無人車可以在這個虛擬版拐角處練習(xí)數(shù)千次,在復(fù)雜的車流中找到合適的時機(jī)插入。
上述左轉(zhuǎn)黃燈的例子,經(jīng)常被Waymo提起,用來闡述自家自動駕駛汽車如何通過模擬測試來升級算法,征服一個個“死亡之地”。
如今,進(jìn)行模擬測試已經(jīng)成為Waymo無人車開展公共道路路測前必做的項目。Waymo 高級軟件工程師 James Stout近日透露了公司模擬器Carcraft的部分?jǐn)?shù)據(jù):累計50 億英里模擬測試?yán)锍獭?5000臺虛擬的自動駕駛汽車、每天800萬英里的行駛里程、年超25億英里的數(shù)據(jù),幾十億級的模擬里程數(shù)據(jù)的背后,折射著Waymo對模擬測試的重視。
目前行業(yè)內(nèi)逐漸達(dá)成共識,模擬成為每一位自動駕駛玩家的技術(shù)儲備。即使自動駕駛里程已經(jīng)達(dá)到800萬英里,擁有10年自動駕駛經(jīng)驗的Waymo依舊非常依賴模擬測試;百度阿波羅也早早將仿真平臺作為其主要的核心技術(shù);AutoX創(chuàng)始人肖健雄也將仿真作為無人車量產(chǎn)的4大技術(shù)儲備之一;Roadstar.ai、Pony.ai等諸多自動駕駛初創(chuàng)公司都在自主研發(fā)模擬器。
為什么自動駕駛公司都自己做模擬器?
據(jù)羿戓設(shè)計所了解,模擬測試對自動駕駛系統(tǒng)的積極作用,行業(yè)政策的規(guī)定,以及市場趨勢的變化,促使模擬器成為自動駕駛玩家必備。總觀整個自動駕駛行業(yè)內(nèi),初創(chuàng)公司也好,資深玩家也罷,凡是與自動駕駛有關(guān)的公司幾乎都開始布局自己的模擬器。
從自動駕駛技術(shù)方面講,隨著越來越多的公司將自動駕駛汽車量產(chǎn)提上日程,無人車在公共道路上行駛必須要面對諸多不確定的環(huán)境。縱然加州灣區(qū)每天有諸多公司的自動駕駛汽車在路測,但這些先進(jìn)的自動駕駛技術(shù)僅局限在極其有限的條件和道路環(huán)境下進(jìn)行測試,而限定環(huán)境測試并不能保證相關(guān)技術(shù)的安全性和穩(wěn)定性。面對一些突發(fā)情況,例如行人闖進(jìn)馬路、汽車逆行、前方發(fā)生道路事故等等突發(fā)狀況時,自動駕駛汽車并不能保證可以做出正確的判定。否則,今年3月份的Uber行人致死事件就不會出現(xiàn)出了……
模擬器為廠商們提供了無風(fēng)險環(huán)境下測試和更新自動駕駛軟件算法的工具,加速了自動駕駛汽車的生產(chǎn)周期,公司可以在虛擬環(huán)境中提前測試自動駕駛汽車,確保其在現(xiàn)實世界可以安全上路。
虛擬環(huán)境中測試算法的功能促使模擬器成為自動駕駛公司基礎(chǔ)構(gòu)架的一部分,它和無人駕駛系統(tǒng)緊密結(jié)合,這也“逼迫”與自動駕駛系統(tǒng)有關(guān)系的公司把模擬測試提上日程。
雖然業(yè)內(nèi)有英特爾的CARLA、微軟的AirSim等開源式自動駕駛平臺模擬器,但開源平臺需對接諸多合作方,不一樣的軟硬件設(shè)備,耗費精力,進(jìn)展緩慢。因各家架構(gòu)不同、傳感器方案不同,開源平臺很難將傳感器模擬做到真正的通用化。有行業(yè)人士表示,各家自動駕駛系統(tǒng)的解決方案在硬件、軟件、算法上不盡相同,為了更加適配自家自動駕駛系統(tǒng),大多數(shù)公司選擇自主研發(fā)模擬器。且開源模擬器目前并沒有成熟的解決方案,在開源的基礎(chǔ)上修改,自動駕駛公司需要耗費更多的精力
如今,一些地方對模擬駕駛的把控也已經(jīng)上升到政策上。例如加利福尼亞州,立法機(jī)構(gòu)要求公司在獲批公共路測自動駕駛汽車之前,必須證明已在其設(shè)計的模擬環(huán)境通過測試。
今年3月份Uber無人車造成的行人致死事件,讓許多公司開始覺醒,這也成為一部分玩家加碼模擬器的導(dǎo)火索。關(guān)于這場悲劇,Uber內(nèi)部透露的一條訊息讓人印象深刻:只在意路測,忽略了模擬器上的測試。谷歌相關(guān)人士曾表示“如果模擬器能夠更好滿足自動駕駛汽車的測試需求,那么工程師們就可以轉(zhuǎn)戰(zhàn)軟件市場了,升級軟件,然后在模擬器中跑。”Waymo對模擬器的重視,以及Carcraft的強大,引來業(yè)內(nèi)諸多旁觀者重新正視自動駕駛模擬測試。
模擬器的意義及開發(fā)難點
模擬測試已經(jīng)成為保證自動駕駛安全的一劑良藥。從理論上來講,如果圖形處理軟件、算法、云存儲系統(tǒng)足夠強大,測試的事也可以完全在研發(fā)實驗室內(nèi)完成,并且數(shù)據(jù)還可能更精準(zhǔn)。
模擬器能夠重構(gòu)現(xiàn)實世界,讓自動駕駛汽車在進(jìn)行真實道路驗證之前,測試其技術(shù)的成熟度。工程師可以在虛擬環(huán)境中構(gòu)建更多更復(fù)雜的場景,幫助自動駕駛汽車在不確定的環(huán)境中盡情的進(jìn)行算法測試,不用擔(dān)心碰撞事故危險。
自動駕駛模擬測試大都離不開這幾項流程:搭建場景、搭建傳感器、添加算法、仿真測試。
  • 模擬場景:即構(gòu)建道路地圖,包括地面類型、車道線、信號燈、地標(biāo),并加入交通參與者(人、車、運動路徑)
  • 模擬傳感器:根據(jù)實際路測車輛裝備的傳感器,給模擬車輛添加同樣的攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器,設(shè)置參數(shù)使其和現(xiàn)實使用中盡可能保持一致
  • 添加算法:開發(fā)者將算法導(dǎo)入模擬環(huán)境中,控制模擬車輛行駛
  • 仿真測試:搭建好場景后,正式開始測試,檢測算法的成熟度

其中,模擬場景的搭建包括現(xiàn)實環(huán)境再現(xiàn)和人工設(shè)計環(huán)境。
1,現(xiàn)實環(huán)境再現(xiàn),類似于Waymo的Carcraft重構(gòu)梅薩路口左轉(zhuǎn)黃燈的場景。測試工程師將現(xiàn)實遇到的場景復(fù)制到虛擬環(huán)境中,已確保自動駕駛汽車走進(jìn)現(xiàn)實時,可以安全通過路口。
2,人工設(shè)計場景,在測試的過程中,工程師可以利用高級圖形處理技術(shù),人工設(shè)計場景因素,并進(jìn)行隨時的調(diào)整。例如暴風(fēng)雨、晃眼的陽光、坑洼不平的行駛環(huán)境。即通過人工再設(shè)環(huán)境,增加道路環(huán)境的復(fù)雜性,來測試算法的最大極限。當(dāng)然,這些模擬環(huán)境要盡可能的接近現(xiàn)實場景,才可保證自動駕駛模擬測試的高效率和可落地性。
環(huán)境構(gòu)建是模擬系統(tǒng)中重要的一步。無論是真實場景再現(xiàn),還是人工設(shè)計環(huán)境,對環(huán)境構(gòu)建的合理性、真實性,以及還原真實世界的精確程度方面都有要求。更接近現(xiàn)實、更高的精度可以使得傳感器反應(yīng)更自然,測試結(jié)果更有參考性。
虛擬環(huán)境的構(gòu)建要有大量的真實的道路數(shù)據(jù)支持,這就需要搭載攝像頭和傳感器的測繪車上路采集信息,這也是自動駕駛模擬中環(huán)境構(gòu)建的難點所在。單從道路信息收集方面講,Waymo、高德、四維圖新、Deepmap等在地圖測繪方面有經(jīng)驗的企業(yè)更適合推出自動駕駛模擬器。Waymo擁有龐大的高精度地圖測繪車隊。一位業(yè)內(nèi)人士稱,2016年,Waymo構(gòu)建的模擬場景中,真實環(huán)境再現(xiàn)場景約占80%,人工設(shè)計環(huán)境約占20%。這也折射出真實環(huán)境在模擬場景搭建中的重要地位,路測對于自動駕駛模擬器廠商的重要性。
業(yè)內(nèi)熟知的以色列自動駕駛仿真平臺公司——Cognata,也是由搭載傳感器和攝像頭的汽車收集道路數(shù)據(jù),通過專利算法,將真實道路數(shù)據(jù)應(yīng)用在虛擬環(huán)境中,使仿真系統(tǒng)和真實環(huán)境情況足夠契合。
rFpro的英國初創(chuàng)公司創(chuàng)建的首個商用自動駕駛模擬器在仿制世界精確度上較有優(yōu)勢。利用相位匹配(phase-based)激光掃描調(diào)查數(shù)據(jù)來創(chuàng)建建模,其三維精度已達(dá)到1毫米左右。
傳感器模擬難也是業(yè)內(nèi)的共識。對于自動駕駛汽車而言,攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器仍在不斷變化之中,沒有完全定型。不斷涌現(xiàn)更換的傳感器產(chǎn)品,經(jīng)常迭代更新的軟件算法,這也影響著傳感器模擬。每當(dāng)傳感器或軟件更新時,自動駕駛企業(yè)都需要重新模擬傳感器并進(jìn)行算法測試、升級。這就需要模擬器能夠適應(yīng)傳感器、軟件算法的改變。
硅谷初創(chuàng)企業(yè)metamoto推出的全新自動駕駛模擬服務(wù),可以隨需適應(yīng)自動駕駛產(chǎn)品的迭代升級,通過Jenkins和Jira等工具,可以實現(xiàn)無縫回歸測試,靈活的工作流程和版本控制。
模擬器之于自動駕駛的過程正是:測試、升級、再測試。在鍛煉提升算法的過程中,自動駕駛企業(yè)都會有自己的一套自動化評判標(biāo)準(zhǔn),系統(tǒng)自動判定車輛是否違規(guī),無需人工干預(yù)。
模擬器能不能催生一門生意?
自動駕駛模擬器這一細(xì)分市場正在悄然興起,諸多自動駕駛玩家開始自主研發(fā)模擬器,也有一些專門提供自動駕駛模擬服務(wù)的公司涌現(xiàn),并受到投資者的青睞。
除了Waymo,Roadstar.ai、Pony.ai、Drive.ai等諸多自動駕駛初創(chuàng)公司都在布局仿真器,Auto X自主研發(fā)的仿真器產(chǎn)品是基于多傳感器的三維仿真,并根據(jù)仿真數(shù)據(jù)構(gòu)建高精度地圖,完全模擬無人駕駛的運行環(huán)境。AImotive也正在通過實時模擬器來對深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行培訓(xùn)。
據(jù)羿戓設(shè)計了解到,Drive.ai建立了3D化的“大型場景庫”,工程師在虛擬世界中通過自動駕駛模擬器來評估公司的自動駕駛系統(tǒng)。近日,Drive.ai在德克薩斯州的自動駕駛出行服務(wù)落地,公司透露其自動駕駛汽車完成了基于Frisco道路的一百萬英里模擬路程。Drive.ai收集的模擬數(shù)據(jù)幫助自動駕駛車輛能夠快速適應(yīng)周圍場景。工程師沒有為不同形狀和大小的燈光編寫特定的識別程序,而是讓車輛的計算機(jī)視覺算法通過在數(shù)千個交叉路口的訓(xùn)練,學(xué)會獨立識別不同的紅綠燈信號。
在Uber行人致死事件之后,自動駕駛模擬器的作用凸顯,英偉達(dá)推出了全新的自動駕駛模擬平臺“Drive Constellation”,這套程序由兩臺服務(wù)器組成,第一臺服務(wù)器運行英偉達(dá)DRIVE Sim軟件,用來模擬自動駕駛汽車的傳感器;第二臺服務(wù)器則搭載英偉達(dá)DRIVE Pegasus計算平臺,運行完整的自動駕駛汽車軟件堆棧,并快速處理模擬數(shù)據(jù)。雷鋒網(wǎng)新智駕了解到,受試車輛可以在5個小時內(nèi),完成約48萬公里的道路測試。也就是說,兩天內(nèi),即可完成全美所有道路的測試。
百度將其仿真平臺列為阿波羅主要變現(xiàn)途徑,通過給阿波羅合作伙伴提供仿真云服務(wù)來創(chuàng)收。Cognata也去年募得資金500萬美元,Maniv Mobility、法雷奧、空客集團(tuán)風(fēng)投公司(Airbus Ventures)及Emerge都是其背后的投資方,公司也同奧迪達(dá)成合作,為后者提供自動駕駛平臺。雷鋒網(wǎng)(公眾號:雷鋒網(wǎng))新智駕了解到,Metamoto也在2017年共募得了500萬美元+的資金。
行業(yè)內(nèi)目前達(dá)成的共識是,模擬正在成為自動駕駛的標(biāo)準(zhǔn)之一,成為系統(tǒng)開發(fā)周期的一部分。不同于激光雷達(dá)、芯片、算法,自動駕駛模擬器因?qū)?biāo)公共環(huán)境路測,其發(fā)展相對較晚,擁有成熟產(chǎn)品形態(tài)的公司較少。
不過,可以預(yù)見的是,隨著自動駕駛汽車開上公共道路的日子臨近,模擬器這一細(xì)分市場的“戰(zhàn)火”也會越燒越旺......


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