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自動駕駛誰更強?來看車和家郎咸朋眼中的特斯拉和Waymo

不看車

關注自動駕駛的同伙應當都知道,每次有相關榜單出來的時間,谷歌的兄弟企業Waymo總是高居榜首,而有時排名倒數、有時不被推敲在內。可是,自動駕駛作為特斯拉汽車的最年夜賣點之一,真得有這么弱嗎?而Waymo這樣一個互聯網公司真的能比車廠做的好嗎?來看看專業人士的看法。

圖1

以下內容來自車和家自動駕駛擔任人郎咸朋微博:

一句話簡介車和家的自動駕駛思緒:同步三維情形,學習人類駕駛。

1、同步三維情形,主要指應用量產車群集的數據加工后的數據效果。包羅:高精輿圖,場景模子,駕駛實例等。這些數據不會觸及用戶小我隱私,僅僅是對外界情形的回復。

數據群集這一步足矣拉開各家公司的差距。Tesla曾經號稱具有10億英里數據,比Waymo的1000萬千米高了兩個數目級,而且差距還在賡續拉年夜。關于高等別的自動駕駛而言,數據是最值錢的,也是最難取得的。由于此時決議妄图妄图算法研發和測試都須要年夜量真實數據支持,我們不難想象應用鳳凰城數據訓練的算法放在望京跑會是一種怎樣的效果。

數據的質與量不合主要。異樣里程的數據,包羅種種蹊徑品級和氣象狀態和種種司機駕駛習氣的價值顯著會更高。尚有一個沒法忽視的現實,就是數據的獲得資源。用量產車還是用實驗測試車來做,效果截然不合。

高精輿圖的更新,也須要年夜量數據,而且對實時性請求很高,憑證某海内年夜型主機廠的說法,更新須要知足三“1”基泉源基础則(1天內發現,1小時內制造,1分鐘內宣布)。在車和家,我們設計了自動化的數據處置賞罰流程,將量產車回傳的數據釀成場景模子用于后續的算法研發和測試。先賣個關子,前面再睜開簡介。

2、學習人類駕駛,主要指算法層面。首先,感知和情形模子的建設很主要,但我們的目的不是做到100%準確,而是容忍一定的不愿定性和弱點。這著實跟人開車是一樣的,也是在信息不完全的情形上去做行車決議妄图的,而且傳感器的籠罩規模曾經比人要年夜許多了。

有了情形模子后,我們的思緒是將后續的駕駛戰略分為兩個層面。一部門跟安然行駛相關,會應用規則化的專家系統阻拦斷定,類似于我們在駕校學習的基礎行車尺度;此外一部門跟行駛溫馨度相關,會應用強化學習和模擬學習來做,讓車開的更切合人的駕駛習氣,更像“老司機”。

這個駕駛戰略輸入給后續的PnC模塊,確保平牢结实的推行到位。這一切的條件,是第一部門的數據。有了真實的數據(仿真的不算),才有能夠剖析出人開車的戰略,才有能夠在真正上路前對corner case做更多的模擬,才有能夠完成真正年夜家喜歡用的自動駕駛。

泉源:不看車

本文地址:http://exbida.com/news/qiye/87532

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