谷歌Waymo開始教自動駕駛汽車識別并禮讓警車了

jopen 7年前發布 | 15K 次閱讀 Waymo 自動駕駛

谷歌Waymo開始教自動駕駛汽車識別并禮讓警車了

谷歌 Waymo 和 Uber 的無人駕駛訴訟案最終以當事高管 Anthony Levandowski 被解雇,Uber 自動駕駛團隊分崩離析而告終。如今,大獲全勝的 Waymo 團隊終于將目光重新聚焦在技術研發上——這一次,Waymo 與監管部門合作開展了旗下自動駕駛汽車對警車的識別和應對策略測試。

Waymo 團隊在其官方 Medium 博客上表示,上個月,Waymo 與亞利桑那州錢德勒市的消防與警察當局合作,發起了業內第一個緊急車輛測試日。36 氪獲悉,有了新的傳感器套件加持,在第一個緊急車輛測試日里,無論白天還是黑夜,Waymo 自動駕駛汽車均成功感知到了火警、匪警、救護車及警用摩托車甚至是“臥底警車”等不同車型,讓這些車型先行通過并帶隊自動駕駛汽車做出決策。

當這些緊急車輛行駛在 Waymo 自動駕駛汽車周圍時,后者的傳感器套件會收集二者的相對速度、距離和角度,以便建立一個自動駕駛汽車“視覺”和“聽覺”的數據庫,幫助自動駕駛汽車更安全的對道路上的緊急車輛做出反饋。新的傳感器套件在感知能力上再獲提升:“(得益于新傳感器套件),Waymo 自動駕駛汽車的感知范圍達到了上一套傳感器套件的兩倍”。

人類駕駛員經常能夠感知到警報聲來自哪個方向,將之用于操控汽車做出更安全和明智的的決策。如此顯而易見的決策過程,對于機器來說并不那么容易。目前,Waymo 技術團隊正在“教”自動駕駛汽車識別警報來自哪個方向,例如,當自動駕駛汽車感知到警報聲是從后方傳來時,汽車就會自動靠邊停車,禮讓警車;當警報聲從車前方傳來時,汽車便會在交叉路口通行,穿過這里。

谷歌Waymo開始教自動駕駛汽車識別并禮讓警車了

為了提高感知精度和廣度,Waymo 技術團隊又一次定制了傳感器套件,重新設計了音頻檢測系統,這是為提高自動駕駛汽車“聽覺”所做的努力;在視覺方面,通過定制視覺系統、毫米波雷達和激光雷達的組合拳,Waymo 自動駕駛汽車可以更清晰的“看到”緊急車輛和警報燈,這些先進的傳感器套件使得 Waymo 自動駕駛汽車可以實時可靠的檢測緊急車輛;通過這些傳感器收集的數據庫,又可以訓練軟件不斷迭代優化。最終達到的效果是,即使是一輛從來沒碰到過緊急車輛(或者由于角度或者光線環境不同,難以識別)的自動駕駛汽車,仍然可以輕松識別緊急車輛。

這其實是 Waymo 的經典套路了,與發展 Android 操作系統的思路不同,在自動駕駛技術的研發上,Waymo 走的是軟硬件高度一體化的路線,今年年初的底特律車展上,Waymo CEO John Krafcik 宣布,公司已經完成了對整個自動駕駛硬件套件的自主研發工作,一個突破性進展是使得激光雷達的成本降低了 90% 以上,此外,官方博客介紹,為了提高安全冗余度,Waymo 自動駕駛汽車配備了短距、中距和長距三種不同類型的激光雷達。此外,Waymo 還是業內唯一一家自主研發并應用了 128 線激光雷達的技術廠商。

雖然 Waymo 的自動駕駛路測里程數也就 300 萬英里,但你是否還記得前不久百度 AI 開發者大會上的一幕?百度總裁兼 COO、智能汽車事業群總經理陸奇宣布了一個叫做“Apollo 仿真引擎”的軟件工具。

百度方面宣稱 Apollo 仿真引擎是“促進 Apollo 生態創新加速的核心,積累了海量場景數據,能用數據模擬物理世界。開發者和生態合作伙伴可以在仿真引擎中實現日行百萬公里的測試,大幅提升自動駕駛技術的開發進度和智能程度。”

大家都是搜索公司,有著龐大的計算機數據中心,百度想到了,谷歌會想不到?去年年底,谷歌已經公開表示,除去真實的美國各地 200 萬英里(截止目前已增長至 300 萬+)路測里程,谷歌在計算機數據中心已經跑出了 10 億英里的路測里程。在加州 DMV 的自動駕駛路測中人為干預頻率一騎絕塵領先眾多實力雄厚的自動駕駛技術廠商可不是鬧著玩的的。

此外,今年 3 月,Waymo 開始測試自動駕駛汽車在雪地極端環境下的表現。

雪地環境,被公認為自動駕駛汽車最具挑戰性的路況之一,自動駕駛汽車在雪地的環境感知能力甚至不如夜間,例如激光雷達是通過發射和接收激光束感知車輛周圍環境的,也就是說,激光雷達的性能在夜間不會有明顯下降。但雪地包含了兩大特點:低溫、周遭環境差異小。這意味著包括激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器不僅會出現性能下降,而且獲取的有效數據也嚴重下降。當地面上有雪時,攝像頭和激光雷達很難看到路面上的車道標記線,汽車需要依靠這些標記來防止車道漂移,實現安全導航。雪也使檢測意外的障礙物變得更加困難。

在那之前,Waymo 團隊已經相繼在華盛頓、亞利桑那州等多地完成了夜晚、大雨、濃霧、揚塵、沙塵暴等覆蓋幾乎所有極端天氣環境下的測試。

也可以這么說,谷歌在發展自動駕駛技術上的思路像極了蘋果,首先是軟硬件高度一體化,其次無論是對芯片、還是軟件系統的持續的升級和改進,都有著大幅領先業界的態勢。有趣的是,陸奇在百度 AI 開發者大會上毫不避諱的稱 Apollo 平臺是“汽車工業領域的 Android”。對于自動駕駛領域兩種生態的優劣之爭,你更看好谷歌的“iOS”還是百度的“Android”?

來自: 網易科技

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