無(wú)人駕駛離我們還有多遠(yuǎn)?
在發(fā)出這個(gè)問(wèn)題前，首先要知道，自動(dòng)駕駛汽車想要真正上路，必須經(jīng)歷多重安全考驗(yàn)，而路測(cè)則是必不可少的重要環(huán)節(jié)。
據(jù)美國(guó)蘭德智庫(kù)的估算，一套自動(dòng)駕駛的系統(tǒng)至少需要經(jīng)過(guò)110英里(約170-180億公里)的驗(yàn)證才能達(dá)到量產(chǎn)條件。這就意味著，即便是一支擁有100輛測(cè)試車的自動(dòng)駕駛車隊(duì)，以25英里(40公里)每小時(shí)的平均時(shí)速全天24小時(shí)一刻不停歇地測(cè)試，也需要花費(fèi)大約500年的時(shí)間。
同時(shí)，一臺(tái)成熟的自動(dòng)駕駛汽車還需要在暴雪、暴雨、強(qiáng)太陽(yáng)光照射等極端條件下靈敏地識(shí)別道路上的物體，正確、迅速地做出反應(yīng)。但在自然環(huán)境中，這些極端條件不會(huì)經(jīng)常發(fā)生，且很多極端情況都非常危險(xiǎn)，在測(cè)試中必須要估計(jì)到。所以，僅僅依靠實(shí)地開展自動(dòng)駕駛道路測(cè)試，效率低，成本巨大，且不夠全面。在這樣的情況下，能夠提供完美的虛擬現(xiàn)實(shí)路測(cè)環(huán)境的仿真平臺(tái)，就成為了自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行道路測(cè)試的高性價(jià)比選擇。今天我們就來(lái)一起看看，那些國(guó)內(nèi)外知名的自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)是如何進(jìn)行虛擬道路測(cè)試的。
英偉達(dá)：Drive Constellation——基于兩種不同服務(wù)器的計(jì)算平臺(tái)
在可編程圖形處理技術(shù)上處于世界領(lǐng)袖地位的英偉達(dá)，于去年3月正式宣布上市云自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)Drive Constellation。
Drive Constellation使用照片級(jí)真實(shí)感模擬，基于云的自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試系統(tǒng)，是一款基于兩種不同服務(wù)器的計(jì)算平臺(tái)。第一臺(tái)服務(wù)器運(yùn)行 NVIDIA DRIVE Sim 軟件，用以模擬如攝像頭、激光雷達(dá)和雷達(dá)等自動(dòng)駕駛汽車的傳感器。DRIVE Sim軟件可生成照片級(jí)逼真的數(shù)據(jù)流，以創(chuàng)建大量不同的測(cè)試環(huán)境，例如，它能夠模擬諸如暴雨和暴風(fēng)雪等不同天氣狀況，一天中不同時(shí)間內(nèi)的光線變化，以及所有不同類型的路面和地形。第二臺(tái)服務(wù)器則搭載了 NVIDIA DRIVE Pegasus AI 汽車計(jì)算平臺(tái)，可運(yùn)行完整的自動(dòng)駕駛汽車軟件堆棧，并能夠處理如同來(lái)自路面行駛汽車上的傳感器的模擬數(shù)據(jù)。
借助Drive Constellation，測(cè)試者可通過(guò)對(duì)數(shù)十億英里的自定義場(chǎng)景和極端情況進(jìn)行測(cè)試，從而提高算法的穩(wěn)定性，可大大縮小花費(fèi)的時(shí)間和成本。
英偉達(dá)Drive Constellation
騰訊：TAD Sim——如同大型RPG游戲的仿真平臺(tái)
眾所周知，目前很多自動(dòng)駕駛主流的仿真系統(tǒng)都是根據(jù)游戲引擎開發(fā)的，而擅長(zhǎng)游戲開發(fā)和經(jīng)營(yíng)的騰訊，也將專業(yè)的游戲引擎、工業(yè)級(jí)車輛動(dòng)力學(xué)模型、虛實(shí)一體交通流等技術(shù)運(yùn)用在了自動(dòng)駕駛模擬仿真平臺(tái)TAD Sim(Tencent Autonomous Driving Simulator)上，這也是騰訊做自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。
在TAD Sim這個(gè)無(wú)限趨近真實(shí)世界的場(chǎng)景里，不僅可以滿足自動(dòng)駕駛汽車不斷迭代的測(cè)試需求，還可以提高自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)效率。TAD Sim內(nèi)置的高精度地圖，可以完成感知、決策、控制算法等實(shí)車上全部模塊的閉環(huán)仿真驗(yàn)證，完成不同天氣、光照條件等環(huán)境的幾何模擬，以及測(cè)試車輛的感知能力、決策能力、和車輛控制仿真。結(jié)合采集的交通流數(shù)據(jù)以及極端交通場(chǎng)景的模擬，TAD Sim能夠持各種激進(jìn)駕駛、極端情況的自動(dòng)駕駛測(cè)試，以更高效率、更安全的方式完成在現(xiàn)實(shí)世界中無(wú)法進(jìn)行的各項(xiàng)測(cè)試。
去年，騰訊與寶馬在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域達(dá)成戰(zhàn)略合作，針對(duì)中國(guó)復(fù)雜多變的駕駛場(chǎng)景進(jìn)行分析處理，助力寶馬研發(fā)符合中國(guó)市場(chǎng)的自動(dòng)駕駛技術(shù)和產(chǎn)品。此外，TAD Sim還可以為政策制定部門、交通管理部門提供交通調(diào)度管理、道路及交通規(guī)劃、自動(dòng)駕駛法規(guī)研究等方面的測(cè)試, 全方位助力自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)落地。
騰訊TAD Sim復(fù)雜路況仿真
Waymo：Carcraft——將現(xiàn)實(shí)變?yōu)樘摂M的“開拓者”
從最初的“谷歌無(wú)人車”到后來(lái)的谷歌Waymo，谷歌可以說(shuō)是自動(dòng)駕駛研究領(lǐng)域的“老大哥”。前不久，谷歌宣布， Waymo自主研發(fā)的仿真測(cè)試軟件Carcraft已模擬了100億英里的道路場(chǎng)景，且支持Waymo車型進(jìn)行大規(guī)模測(cè)試。
由于自動(dòng)駕駛汽車需要利用網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)與算法進(jìn)行不斷學(xué)習(xí)，所以Carcraft設(shè)置的各種各樣的道路狀況，可以讓車輛從中學(xué)習(xí)到更多。Waymo 測(cè)試車在路上遇到的許多情況可以直接在模擬器中進(jìn)行模糊化，同時(shí)程序員也可以將多種情況進(jìn)行疊加，以創(chuàng)造出各種極端情況。Carcraft進(jìn)行模擬后得到的數(shù)據(jù)又可以反饋給現(xiàn)實(shí)世界的測(cè)試車，這樣循環(huán)往復(fù)，車輛就會(huì)變得越來(lái)越強(qiáng)大。對(duì)此前還在用“場(chǎng)景回放”進(jìn)行測(cè)試的Waymo來(lái)說(shuō)，Carcraft在自動(dòng)駕駛研究中扮演著前所未有的重要角色，甚至對(duì)于世界的自動(dòng)駕駛技術(shù)而言，Carcraft都意義非凡。
2019年年末， Waymo 宣布收購(gòu)英國(guó)仿真技術(shù)公司Latent Logic，用于幫助Waymo實(shí)現(xiàn)更加貼近現(xiàn)實(shí)的仿真技術(shù)，更好地進(jìn)行自動(dòng)駕駛的預(yù)測(cè)和規(guī)劃。
Waymo Carcraft仿真模擬圖像
當(dāng)前，國(guó)內(nèi)的自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)還處于起步階段。即使是國(guó)際上仿真模擬技術(shù)比較成熟的公司，在中國(guó)道路場(chǎng)景的開發(fā)與中國(guó)駕駛員行為模擬方面仍不夠成熟。從另一個(gè)角度來(lái)看，這其實(shí)給中國(guó)本土研發(fā)自動(dòng)駕駛仿真模擬技術(shù)的公司釋放了良好的機(jī)會(huì)。期待越來(lái)越多的像騰訊這樣的本土科技企業(yè)加入自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)的建設(shè)中來(lái)，搭建具有中國(guó)特色的仿真測(cè)試環(huán)境，助力成熟的無(wú)人駕駛技術(shù)早日實(shí)現(xiàn)。
