百度出租现身北京,Waymo进入凤凰城,中美自动驾驶汽车开始试运营|海外头条

若卡 2020-10-13 11:50

创业邦

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编者按:本文为创业邦原创,作者若卡未经授权不得转载。

10月11日,百度宣布将在北京全面开放自动驾驶出租车服务。用户无需预约,直接下单就可免费试乘。

而就在前几天,2016年从谷歌分拆出来的无人驾驶汽车公司Waymo也终于实现了将真正的自动驾驶汽车带到城市街道上的承诺。

它向公众开放了Waymo One服务,在凤凰城正式推出了一批自动驾驶汽车,只要按一下按钮就可以。

本期推介OneZero的文章《真正的自动驾驶出租车进入城市街道》(Actual Self-Driving Taxis Are Hitting City Streets),作者Dave Gershgorn。

凤凰城所在的美国亚利桑那州可以说是自动驾驶汽车的故乡。

2015年,州长道格·杜西签署了一项行政命令,支持在该州进行自动驾驶测试。

Waymo自2016年以来一直在亚利桑那州推进,并于2019年11月首次推出了其无人驾驶公共面包车兜风项目。

要知道,自动驾驶是一个巨大的机遇。

该行业未来的现金流可达万亿美元,完全实现自动驾驶的汽车每英里花费0.25美元,是个人驾驶成本的一半。

不可否认,Waymo又迈出了一大步。

据Business Insider报道,此前Waymo只有5%到10%的乘客是完全无人驾驶的,这一数据来自于一些已经签署了保密协议的乘客。

其余90%到95%的自动驾驶都是在前座有一名安全司机的情况下完成的,因为他可以阻止汽车犯下可能危及人命的错误。

不过,这一重大进展伴随着一个限制,那就是Waymo的完全无人驾驶功能仅限于50英里专用范围内,还有人会远程监控车辆。

作者指出,该公司为此肯定已经在该范围内绘制了毫米级的地图。去年它发布了一个有关一辆汽车行驶5.5小时所收集的数据集,数据总量近2TB。

据TechCrunch,Waymo已经在凤凰城对300至400辆汽车进行了两年的测试,这意味着它可能已经记录了PB级别的城市景观信息,Waymo将继续扩大容量和地理覆盖。

Waymo去年9月在一篇博客文章中写道,就像人类的司机数百次通过相同的道路后会对路况非常熟悉,只需要关注环境变化的部分,比如其他车辆和行人通行的通行状况。

Waymo的自动驾驶功能也会从高度详细的地图中掌握不会变化的道路特征,从而使用其舰载系统准确地感知周围的世界,更多地关注移动对象。

不过,作为竞争对手,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克对此并不买账。

他在推特上批评Waymo的自动驾驶技术,认为这样依赖地图的技术很“脆弱”,马斯克称特斯拉的全自动驾驶系统能够在完全陌生的地方操作。

虽然目前它的功能仅限于辅助高速公路驾驶,以及通过智能手机应用以低速自驾通过停车场接车主的能力,但马斯克重申了之前的承诺,要在今年年底前增加更先进的功能。

作者表示,根据the Verge网站报道,Waymo这么快速推进完全无人驾驶,除了更接近其构建通用驾驶算法的目标,还是为了降低辅助安全驾驶司机的职业风险。

因为美国疫情仍然严峻,安全驾驶人员被迫在潜在不安全的条件下工作,但这种预防措施的影响可能微乎其微。

在可预见的未来,Waymo在凤凰城之外的其他地方测试汽车、绘制详尽的地图时,无论有没有乘客,安全驾驶员都将继续配置。

通过追踪Waymo人工智能研究实验室负责人Dragomir Anguelov今年发表的论文,作者认为制造自动驾驶汽车的最简单和最困难的问题显然还没有得到解决。

研究人员仍在研究如何更好地跟踪汽车周围的物体,如何预测这些物体的去向,以及如何获得更多的训练数据来向汽车解释世界。

无人驾驶汽车需要能够预测其他汽车、自行车、小型摩托车或行人的行驶方向。

Waymo想要为汽车周围的物体生成潜在轨迹,然后对它们发生的可能性进行排序,这样汽车就可以规划自己的路线而不撞到物体。

它还想将场景融入上下情境,以分析可能影响行人或其他车辆行驶方向的标志或灯光。

此外,为了预测行人或汽车将要去的地方,汽车需要能够跟踪周围所有其他车辆和行人。

研究人员表示,这个问题之所以如此困难,是因为汽车和行人在视觉上忽进忽出,并以复杂的方式相互作用。

Waymo的这项研究不仅关注于在杂乱的场景中识别行人和汽车,还关注于在他们离开和回到视野中时再次识别同一对象。

就连PB级的驾驶数据也不够。Waymo的研究人员正在探索提高现有数据有效性的方法,并通过这些数据生成新的合成数据。

他们使用来自汽车的数据建立一个场景的3D模型,然后从其他角度来看这个场景,就好像汽车在道路上的不同位置。

然后,这些新数据可以被输入到用于检测物体、预测行为和规划汽车自身运动的算法中。

以便当Waymo扩张到新的地点时,快速掌握新的地图数据,从而更快地扩大业务规模。

总之,能够在更广泛范围内行驶的自动驾驶汽车,不可能仅靠一项特定的突破就能实现。

相反,基本关键系统的缓慢改进,是实现万能驱动机器这一难以置信的大而复杂目标的一小步。

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