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Cruise每周两次更新其自动驾驶汽车背后的AI大脑

发布时间:2019/11/15 要闻 浏览次数:180

 
通用汽车公司的游轮公司在今年6月宣布,它将推迟无人驾驶出租车服务的计划,该公司此前曾表示将在2019年首次亮相。但是,这次挫折并没有阻止其1000多名员工迭代进行公开发布。实际上,根据Cruise的AI和机器学习部门负责人侯赛因·梅汉纳(Hussein Mehanna)的说法,在接下来的几个月中,底层系统和基础架构的工作正在加速。
“我们继续展示进展。我目睹的过去六个月中的热情和动力表明,Cruise的人们……希望提供有史以来最安全,最舒适的车辆,”曾担任Snap主管的Microsoft,Google和Facebook的资深人士Mehanna说。工程。 “我们更新驾驶员座椅中的[这些系统]的速度越快,我们越快可以放开汽车。”
为此,该公司详细介绍了其制图小组进行的工作,该小组创建了高清地图,使汽车能够在道路上自行定向。所涉及的地图包含两种资产类型-从短距离和远程激光雷达数据和数据编码标签渲染的3D瓷砖-提供有关车道边界,交通信号灯(及其位置)和路缘边沿等特征的信息。这些信息减轻了汽车的处理负担,使他们可以专注于导航。
Cruise还使用地图根据给定区域中的“数千”互动对其他车辆的预期行为进行编码。其工程师使用内部生产系统测试假设,并迭代不同版本的要素,以评估其对汽车性能的影响,然后在整个地图上扩展新要素。
这些地图很快就会过时,但要使用“复杂的”产品和运营解决方案。他们可以检测现实世界中的变化,例如建设和再开发项目,并在几分钟内将更新发送给Cruise机队中的每辆车。
持续学习和姿势检测
克鲁斯的另一项举措被称为“持续学习机器”,旨在将通用汽车子公司的汽车(即AI“驾驶员”)的控制政策更新为每周两次。目标是自动检测驾驶时遇到的边缘情况,并将这些示例播种到AI驱动程序,以便其算法可以自我完善。
梅汉娜说:“一年的巡航可能比人类一生要行驶的里程远得多,而且如果我们的人工智能……以及我们的系统处于可以从所有这些东西中学到东西的地步,”
克鲁斯的汽车在路上遇到无数障碍,其中包括笨拙的行人。为了追求冗余,分析视觉传感器数据的系统缩小了人们的视线,以区分他们何时与驾驶员进行目光接触。
这些视觉算法还考虑姿势,通过这些姿势,他们可以预测视野中的人在过马路之前或之后可能采取的动作。例如,他们能够检测到某人何时在看他们的电话,并推断他们不太可能马上走过去或可能分心。
梅汉娜说,它们甚至足以察觉到打扮成巨型棕榈树的人,这是克鲁斯的汽车在公共道路上行驶的几年中遇到的许多不寻常的情况之一。他补充说:“这是一个谈判过程。” “我们认为,了解[人类]的姿势对于在旧金山这样的城市中安全驾驶极为重要,而我认为人们并不需要对此进行太多思考。”
一年前,Uber的一辆自动驾驶汽车导致行人死亡的最新消息强调了姿势检测的重要性。美国国家运输安全委员会(National Transportation Safety Board)上周发布的文件显示,Uber的自动驾驶SUV无法识别在人行横道外行走的人。
Mehanna断言,从广义上讲,最新的环境对于真正的自动驾驶场景至关重要。 Cruise于今年早些时候透露,它正在测试计算机视觉和声音检测AI,以帮助其汽车对通过的紧急车辆做出反应,这是旨在增强其汽车的态势感知能力的多项努力之一。
“机器学习和应用它的挑战之一,以及自动驾驶汽车是地球上最令人兴奋和最困难的AI问题之一的原因之一,就是解决了长尾问题。还有一个事实是,我们期望自动驾驶汽车及其底层模型具有极高的性能水平,” Mehanna说。 “与大多数机器学习应用程序不同,这些应用程序既可以是电影或亚马逊的广告或推荐,如果向他们显示不好的电影推荐或自然搜索结果,也不会有人受到伤害。对于自动驾驶汽车,门槛要高得多。”
克鲁斯继续在亚利桑那州的斯科茨代尔和底特律市区测试其汽车,大部分部署集中在旧金山。它的规模迅速扩大,到2017年6月,其初始车队由30辆无人驾驶汽车增加到大约130辆。Cruise尚未公开披露确切的总数,但该公司拥有180辆在加利福尼亚州DMV注册的自动驾驶汽车,三年前,文件IEEE Spectrum获得的建议表明该公司计划在全国部署多达300辆测试车。

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