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本文作者: 大壯旅 | 2017-09-13 20:02 |
雷鋒網(wǎng)按:借助強大的模擬器,Waymo 測試車在正式上路前就解決了它們在加州從未遇到過的“閃爍黃色箭頭”問題。
在亞利桑那梅薩區(qū)南朗莫街和西南大道交叉口,有一個會讓外地人陷入迷茫的閃爍黃色箭頭,這個交通標志表示“允許車輛左轉(zhuǎn)”。
不過,無論是人類駕駛員還是自動駕駛汽車,通過這樣的路口都是一次技術和心理的雙重考驗。因為駕駛員必須小心翼翼的開到道路最左側(cè)(五車道),隨后在迎面而來的車流中找到一個空隙插進去。如果左轉(zhuǎn)太快,可能就會阻礙對向交通,如果左轉(zhuǎn)太慢,后方車輛又會受阻。
雖然這樣的交通標志在加州山景城很少見,但它早已是鳳凰城十字路口不可獲取的一部分了,而從沒在加州見過這樣陣勢的 Waymo 自動駕駛汽車剛剛在鳳凰城開通了早期乘客計劃(面向普通市民),如果處理不得當,自動駕駛汽車在乘客心中的形象會轟然坍塌。
還好,Waymo 及早做了準備,在自動駕駛汽車還沒駛上鳳凰城的公路前,它就受了“特訓”,專門學習了如何克服“優(yōu)柔寡斷”的性格,快速流暢的通過此類路口。
現(xiàn)在的 Waymo 自動駕駛汽車,遇上此類路口馬上就會變身經(jīng)驗豐富的老司機。
與人類駕駛員一樣,想熟練處理這種路況必須靠練習,這也是 Waymo 模擬器存在的意義。這款模擬器能營造一個逼真的虛擬世界,在這里車輛無需耗費一滴油就能在“路上”奔跑。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,有了模擬器,每天會有 2.5 萬輛 Waymo 自動駕駛汽車不間斷的奔跑 800 萬英里,不斷測試著新技巧并提升原有技巧。與運動員賽前先到體育場熟悉環(huán)境一樣,虛擬的自動駕駛汽車也會提前預熱不同的狀況和實踐操作,以便真正上路后能實現(xiàn)安全駕駛。
有了這樣一個模擬器,Waymo 自動駕駛汽車就能在一個路況下練習上千次,直到最終掌握所需技巧。接下來,我們就來共同了解 Waymo 這款模擬器是如何成為老司機收割機的。
圖1:Waymo 的測試車在亞利桑那遇上了閃爍的黃色箭頭
第一步:先準確復原一個逼真的虛擬世界
第一步,Waymo 要搭建一個超級逼真的虛擬世界。利用一大堆定制化傳感器,Waymo 直接復制出了梅薩這個復雜的左轉(zhuǎn)路口,道路的尺寸、車道、交通燈甚至馬路牙子都一模一樣。
這個模擬器有一個關鍵優(yōu)勢,那就是你可以專注最有趣的交互,如閃爍的黃色箭頭、站錯了道的司機或穿梭而過的行人和自行車。至于車輛到底累積了多少里程,反而變的不太重要。
圖2:Waymo 重構(gòu)了一個超逼真的東谷
第二步:不斷練習
由于這個路口已經(jīng)被 Waymo 徹底數(shù)字化,因此軟件可以在同一個場景下練習數(shù)千次。
每次調(diào)整軟件,Waymo 都能即時了解自動駕駛汽車在同一個路口相同駕駛環(huán)境下的能力提升情況。正是這無數(shù)次的練習,才成就了自動駕駛汽車面對閃爍的黃色箭頭臨危不亂的強大“心臟”。
此外,在模擬器中,車輛還能不斷精進自己的技巧,要知道在亞利桑那的錢德勒,這樣帶閃爍黃色箭頭的路口超過 60 個。同時,這也意味著 Waymo 的軟件能在更短時間里變得更聰明。
圖3:在模擬器中,Waymo 測試車可以任性的在同一個路口練習數(shù)千次
第三步:創(chuàng)造成千上萬種變化
第三步,Waymo 就可以以這個刁鉆的左轉(zhuǎn)彎為基礎探索出數(shù)千種不同的情境和假設。通過一個名為“模糊”(fuzzing)的過程,工程師就能任意調(diào)整對向車輛速度和紅綠燈時間,以便讓車輛在不同情況下找到好機會順利左轉(zhuǎn)。
此外,Waymo 還能通過增加車輛、行人和自行車來打造一條繁忙異常的道路,提升測試的復雜程度。模擬器甚至可以模擬路上走位飄忽的摩托車和過馬路橫沖直撞的行人。
這樣的情況下,測試車又會作何反應?
圖4:工程師可添加車輛、行人和自行車來提高場景的復雜程度
圖5:通過“模糊”工具,工程師可改變虛擬街道上物體的速度、軌跡和位置
第四步:驗證、確認、迭代
Waymo 的自動駕駛汽車已經(jīng)能自信的在黃色箭頭路口完成左轉(zhuǎn)了,這項技巧已經(jīng)成了車輛知識庫的一部分,未來車隊中所有車輛都能快速習得。
當然,Waymo 的測試車未來還會進行實地測試,同時它們的測試場也專門準備了相關的測試項目,到時模擬器的成果到底如何就能見分曉了。不過,一輪測試可不夠,Waymo 會不斷重復驗證、確認和迭代的過程。
如今,Waymo 在軟件方面的升級和改進大多數(shù)都要依靠模擬。去年一年,Waymo 自動駕駛汽車在模擬器里奔跑了 25 億英里,經(jīng)歷了各種路況的考驗。
對 Waymo 來說,模擬器中的每一英里都讓它們的自動駕駛汽車離上路更進一步,同時反復的模擬也是未來自動駕駛安全行駛的基石。
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