自动驾驶汽车到达我们道路的时间比我们想象的要长。 汽车行业专家和科技公司预测,他们将在 2020 年到达这里,并且 到 2021 年成为主流. 但事实证明,让汽车在没有司机的情况下上路还很遥远 更复杂 努力比最初设想的要多,我们仍在缓慢地朝着自主个人交通的愿景迈进。
但延长的时间表并没有让研究人员和工程师气馁,他们正在努力研究如何制造 自驾车车 高效,负担得起,最重要的是,安全。 为此,密歇根大学的一个研究团队最近有了一个新颖的想法:将无人驾驶汽车暴露给糟糕的司机。 他们在上周发表的一篇论文中描述了他们的方法 自然.
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对于自动驾驶算法来说,了解驾驶车辆的基本知识可能并不难,但让它们(和人类)感到震惊的是其他司机的恶劣道路行为,以及随机的危险场景(骑自行车的人突然转向中间)路上;一个孩子跑到汽车前面去拿玩具;一只动物不知从哪里跑到你的车头灯里)。
幸运的是,这些并不太常见,这就是为什么它们被认为是边缘情况——在您没有预料到的情况下突然出现的罕见情况。 边缘情况占道路上的很多风险,但很难对它们进行分类或计划,因为司机不太可能遇到它们。 人类司机通常能够及时对这些情况做出反应以避免死亡,但教算法做同样的事情有点困难。
正如该论文的第一作者亨利·刘 (Henry Liu) 所说, 把它,“对于人类司机,我们可能……每 100 亿英里有一个人死亡。 因此,如果你想验证自动驾驶汽车的安全性能优于人类驾驶员,那么从统计学上讲,你确实需要数十亿英里。”
与其驾驶数十亿英里来建立足够的边缘案例样本,为什么不直接切入正题并构建一个充满边缘案例的虚拟环境呢?
这正是刘的团队所做的。 他们建立了一个充满汽车、卡车、鹿、骑自行车的人和行人的虚拟环境。 他们的测试跑道——包括高速公路和城市——使用增强现实技术将模拟背景车辆与物理道路基础设施和真正的自动驾驶测试车结合起来,将增强现实障碍物输入汽车的传感器,这样汽车就会像真的一样做出反应。
该团队将训练数据倾斜以专注于危险驾驶,称这种方法为“密集深度强化学习”。 汽车遇到的情况不是预先编程的,而是由人工智能生成的,所以随着它的发展,人工智能学习如何更好地测试车辆。
该系统学会识别危险(并过滤掉非危险)的速度比传统训练的自动驾驶算法快得多。 团队 写 他们的 AI 代理能够“将评估过程加速多个数量级,快 10^3 到 10^5 倍。”
训练自动驾驶算法 虚拟环境 这不是一个新概念,但密歇根团队对复杂场景的关注提供了一种将自动驾驶汽车暴露在危险情况下的安全方法。 该团队还建立了一个边缘案例的训练数据集,供其他“安全关键型自治系统”使用。
有了更多这样的工具,也许 自驾车车 会比我们现在预测的更快到来。
图片来源:Nature/Henry Liu 等。 阿尔。
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- Sumber: https://singularityhub.com/2023/03/31/to-make-self-driving-cars-safer-expose-them-to-terrible-drivers/
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