仿真“艰难路况”给无人车驾驶测试“出难题” 南航博士研究成果

科学技术 2019-05-10111未知admin

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  交汇点讯 人工智能的飞速发展,让汽车的无人驾驶越来越成为一种可能。然而,无人车要真正实现“上路”的目标,首当其冲便是要通过安全这一关。怎样才能精准识别行人、自行车还有其他车辆?显然“场面”见得越逼真越好。南航博士李伟和他所在的技术团队,就更新升级了“自动驾驶仿真测试技术”,专门给无人车自动驾驶系统“出难题”。

  以车代步的读者,平日里开车时估计没少遇到这样的路况:堵车、加塞,甚至是突然横穿马路的电动车或是行人,都会分分钟让人火大。在“自动驾驶仿真测试系统”里,无人车驾驶系统要经受的考验,便汇集了平时让我们开车时“上火”的各种“艰难”路况。

  李伟向记者展示了测试的动画界面,看上去与真实的马路行车路况颇为相似,逼真程度极高。“技术和过往最大的不同,便在于场景的升级。”李伟介绍,现有的仿真系统在呈现真实的交通流、驾驶员与行人的互动等场景时与真实的环境存在较大的差异。“我们这个系统其实就是在弥补与现实环境的差异,现在我们的研究应该是最接近真实的。”

  如何真实还原马路上的种种路况,是整个测试技术的关键点。“这也是我们在研发的过程中攻克的最大难题。”李伟介绍,为了将道路的真实情况进行仿真合成,自己及研究团队用视频和照片来模拟真实世界的道路和动作,这种数据驱动的方法提供了一个更加现实和有益的交通仿真模型。”

  “这项技术可以自动创建逼真的道路场景,为自动驾驶车辆提供更为可靠且廉价的实验室模拟方法,可大规模用于训练和测试评估自动驾驶系统的路径规划和决策算法。”李伟介绍。李伟是南京航空航天大学应届毕业的博士,已经在百度担任技术要职。他告诉记者,“自动驾驶仿真测试技术”是自己在百度实习期间,和伙伴们一起完成的。

  面对千变万化的路况,怎样才能让无人车真正做到“随机应变”?万一出现测试技术中没有遇到过的路况,无人车应该如何处理?李伟告诉记者,系统是根据真实采集的路况,经过处理然后再合成的。“所以只要采集到这样的情况,就可能会在测试系统中生成这样的测试场景。”

  记者给李伟举了个例子,比如,一辆电动车忽然从车头前冲出来,啥信号都不给就毫无预兆地横穿马路,这种情况下无人车驾驶系统能在几秒内给出反应,及时刹车?李伟表示,这种场景从量上来说并不是最多的,从难度上来说,对现有自动驾驶系统也是比较有挑战的。

  “自动驾驶仿真测试技术”里的各种路况,就好比一张张的测试考卷,无人车驾驶系统必须在考卷中的每一次“答题”都至少“及格”,才能真正获得“毕业”。

  “毕业”的标准到底是“多少分”?李伟介绍,现在还没有统一的标准。但是在工业界和学术界达到了一个共识:一个自动驾驶汽车需要无障碍运行数亿公里这个级别才能确保其安全性,才能正式上路使用。当然,可以使用大量汽车进行同时测试,但完成几亿公里路测仍需要大量的时间。

  据悉,“自动驾驶仿真测试技术”目前还没有完全成熟。李伟表示,已经在日常道路上随意行驶的无人车。无人驾驶技术和配套的测试技术都还在发展和成熟的过程中。“我们的系统还在内部测试和使用中。”但关于无人车自动驾驶的未来,值得期待。

  李伟和他的伙伴们研发的这项研究成果,让自动驾驶仿真系统告别“五毛特效”,极大程度地实现真实路况的还原,使自动驾驶技术的安全性检测有了更有力的保障。3月27日,团队的论文AADS: Augmented autonomous driving simulation using data-driven algorithms》(基于数据驱动算法的增强自动驾驶仿真)登上美国杂志《科学》的子刊《科学?机器人学》,李伟以南京航空航天大学自动化学院的博士生的身份,成为论文的第一作者与通讯作者。

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