雷鋒網(wǎng)按，在最近的一項研究中，麻省理工（MIT）計算機科學與人工智能實驗室和豐田研究所的研究人員共同介紹了 VISTA 平臺（虛擬圖像自動合成與轉換）。

VISTA 是一款自動駕駛汽車開發(fā)平臺，它可借助現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)集來合成車輛能夠用上的行駛軌跡。

雖然 Waymo、Uber、Cruise 和 Aurora等自動駕駛汽車公司都有自己用來訓練 AI 的仿真環(huán)境，但 MIT 聲稱自家系統(tǒng)是少數(shù)不需要人工添加道路標記、樹木和物理模型等的系統(tǒng)之一，而這樣的特性可以大大加快自動駕駛汽車的測試與部署速度。

據(jù)研究人員介紹，如果虛擬車輛能保持不出事故，VISTA 會對其進行獎勵，從而使他們“有動力”學習應對各種路況，包括車輛突然偏離軌道后重新獲得控制權。VISTA 是數(shù)據(jù)驅動的，這意味著它可以根據(jù)與道路外觀以及場景中所有對象的距離和運動一致的真實數(shù)據(jù)軌跡進行合成。這樣可以防止在模擬中學到的知識與汽車在現(xiàn)實世界中的運行方式之間出現(xiàn)錯配。

為了訓練 VISTA，研究人員從多條道路的路測中采集視頻數(shù)據(jù)。對于每幀畫面，VISTA 會在一種 3D 點云中預測每一個像素。隨后，他們將虛擬車輛放置在環(huán)境中并進行測試，以便在發(fā)出轉向命令時，VISTA 根據(jù)轉向曲線以及車輛的方向和速度，通過點云合成一條新的軌跡。

接著，VISTA 使用上述軌跡繪制逼真的場景并編制深度地圖，其中包含從車輛視點到物體的距離有關的信息。通過將深度地圖與估算 3D 場景中相機方向的技術相結合，引擎可精確定位車輛的位置及與虛擬模擬器中所有物體的相對距離，同時重新定位原始像素，從而從車輛的新視角中再現(xiàn)這個世界的景象。

在經(jīng)過 10 到 15 個小時的訓練后，研究人員搞了對比測試。結果顯示在 10000 公里的測試里程中，經(jīng)過 VISTA 訓練的虛擬汽車能夠在從未見過的街道上行駛。即使將其放置在模仿各種接近碰撞情況的路況上（例如只有一半車身還留在路上或進入另一個車道），汽車也能在幾秒內(nèi)成功恢復到安全的行駛軌跡。

將來，研究團隊希望 VISTA 能從單一駕駛軌跡仿真進化到模擬所有類型的路況，例如白天和黑夜以及晴天和陰雨天氣。此外，他們還希望模擬一些有很多車輛參與的復雜交叉路口。

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