如何才能確定網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車可以在任何條件下都可安全運(yùn)行？

圖為在fPro 中為一個(gè)缺少道路標(biāo)記的交叉路口創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的復(fù)雜案例。(圖片來源：rFpro)

SAE 4 級(jí)和 5 級(jí)自動(dòng)駕駛汽車的驗(yàn)證挑戰(zhàn), 一直是駕駛模擬專家 rFpro 公司的主要關(guān)注點(diǎn)，fFpro技術(shù)總監(jiān) Chris Hoyle 表示，網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車的出現(xiàn)為汽車行業(yè)帶來了一系列新的未知數(shù)。未來，汽車制造商必將建立包含數(shù)千個(gè)模擬測(cè)試場(chǎng)景的數(shù)據(jù)庫，以應(yīng)對(duì)汽車驗(yàn)證的挑戰(zhàn)。

Hoyle 認(rèn)為，目前必須回答的關(guān)鍵問題包括：我們?nèi)绾尾拍艽_定網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車可以在任何條件下都可安全運(yùn)行？我們?cè)撊绾伪ＷC測(cè)試的全面性和嚴(yán)謹(jǐn)性，但又同時(shí)滿足對(duì)測(cè)試周期和成本要求？我們是否有方法在進(jìn)入驗(yàn)證階段前，加速自動(dòng)駕駛車輛的開發(fā)，但又同時(shí)避免給公共道路用戶帶來危險(xiǎn)？

Hoyle 表示自己經(jīng)常遇到相關(guān)討論。他認(rèn)為，與現(xiàn)實(shí)世界中的真實(shí)測(cè)試相比，模擬仿真測(cè)試具有覆蓋范圍大、測(cè)試周期短等優(yōu)勢(shì)，但前提是必須加以正確應(yīng)用。

rFpro 公司正在巴黎的一個(gè)十字路口進(jìn)行測(cè)試，可以看到這個(gè)十字路口的道路標(biāo)記比較模糊。（圖片來源：rFpro）

新的模擬仿真平臺(tái)

rFpro 公司聲稱已經(jīng)推出了世上首款針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車模擬仿真、訓(xùn)練及開發(fā)的商用平臺(tái)，可以在“各種可以想象到的環(huán)境下”對(duì)自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行測(cè)試。據(jù)稱，該平臺(tái)的一個(gè)關(guān)鍵特點(diǎn)是“以非常高的精度，精確復(fù)制現(xiàn)實(shí)世界的測(cè)試環(huán)境”。通過一項(xiàng)為期 3 年的項(xiàng)目，rFpro 公司已經(jīng)利用高精度掃描技術(shù)（更多信息，請(qǐng)點(diǎn)擊這里）將大量真實(shí)道路轉(zhuǎn)換為模擬測(cè)試場(chǎng)景，并最終創(chuàng)建了一個(gè)“模擬測(cè)試庫”。用戶可在庫中選擇各種不同的模擬測(cè)試場(chǎng)景，并控制從“天氣”到“行人”等各種變量輸入。目前，這項(xiàng)技術(shù)已被 2 家大型OEM、3 家自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)商及 1 條無人駕駛賽車產(chǎn)品線所采用，但出于商業(yè)機(jī)密方面的考慮，rFpro 公司并未透露更多細(xì)節(jié)。

憑借一組全天候工作的計(jì)算機(jī)，制造商每月可累計(jì)數(shù)百萬英里的模擬測(cè)試?yán)锍?。Hoyle 解釋說：“從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度而言，人類駕駛員平均每行駛 1 億英里，就會(huì)發(fā)生一起交通致死事故，但我們?cè)谧詣?dòng)駕駛汽車的模擬測(cè)試中很難真正累計(jì)到這種級(jí)別的測(cè)試?yán)锍虜?shù)。事實(shí)上，人類駕駛員的“數(shù)據(jù)”如此優(yōu)秀是因?yàn)椋涸谌粘ｑ{駛中，我們的絕大多數(shù)里程都是“無事發(fā)生”的。正因如此，我們可以消除這部分“無事故”里程，并通過模擬技術(shù)讓網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車每隔幾秒鐘即遇到一次“千年一遇”的事件，進(jìn)而大幅縮短模擬測(cè)試周期。未來，汽車制造商將建立包含數(shù)千個(gè)模擬測(cè)試場(chǎng)景的數(shù)據(jù)庫，而自動(dòng)駕駛汽車必須成功通過這些測(cè)試場(chǎng)景，才能通過驗(yàn)證?！?/p>

每次遇到測(cè)試失敗的情況，模擬測(cè)試場(chǎng)景庫中都會(huì)新增幾項(xiàng)針對(duì)這一場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試。此外，車輛不僅必須成功通過每一項(xiàng)測(cè)試，而且還必須保證性能的穩(wěn)定。

Hoyle 表示，這種采用回歸邏輯不斷重復(fù)運(yùn)行的測(cè)試庫，可以確保任何對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的新改進(jìn)均不會(huì)影響現(xiàn)有功能。“為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的，rFpro 不僅可以在一組設(shè)備上并行運(yùn)行多個(gè)實(shí)驗(yàn)，而且還可在多個(gè) CPU 和 GPU 上對(duì)一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行擴(kuò)展，從而應(yīng)對(duì)由于自動(dòng)駕駛汽車數(shù)據(jù)來源多樣（包括多部攝像頭、激光雷達(dá)、雷達(dá)傳感器等）而引入的復(fù)雜性?！?/p>

每一幀用于監(jiān)控學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)均包括語義段、實(shí)例段、光流算法、深度和標(biāo)記目標(biāo)數(shù)據(jù)，圖為一個(gè)語義分割的例子。（圖片來源：rFpro）

標(biāo)準(zhǔn)化模擬

程度如此密集的測(cè)試需要一定時(shí)間才能達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。但 Hoyle 預(yù)計(jì)，未來五年中，新測(cè)試場(chǎng)景的增加速度將降至在統(tǒng)計(jì)學(xué)角度低于人類駕駛員出錯(cuò)率的程度。這時(shí)，現(xiàn)實(shí)世界中的真實(shí)物理驗(yàn)證流程就可以啟動(dòng)了。

Hoyle 認(rèn)為，如果進(jìn)展理想，汽車行業(yè)將開發(fā)一套全球性的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試場(chǎng)景庫，任何自動(dòng)駕駛車型一旦通過該標(biāo)準(zhǔn)庫的驗(yàn)證，即可進(jìn)入下一階段測(cè)試——即從庫里抽樣選擇一部分場(chǎng)景，進(jìn)行現(xiàn)實(shí)世界中的真實(shí)測(cè)試。

但這就帶來了另一個(gè)問題：我們?nèi)绾尾拍鼙ＷC這個(gè)場(chǎng)景庫的全面性和嚴(yán)謹(jǐn)性？ Hoyle 表示，諷刺的是，人類非常善于測(cè)試自動(dòng)駕駛汽車，“因?yàn)槿祟惥哂须S機(jī)且不可預(yù)知的特點(diǎn)，從來不會(huì)重復(fù)；人類會(huì)犯錯(cuò)，而且表現(xiàn)也會(huì)隨著情緒和疲勞程度的不同而改變?！蹦壳埃瑔蝹€(gè)模擬測(cè)試中可以支持的人類駕駛員數(shù)量已經(jīng)增加至 50 個(gè)。我們可以測(cè)試自動(dòng)駕駛汽車在人口或道路用戶密集的城市中心地區(qū)的表現(xiàn)，而且無需承擔(dān)人員傷亡的風(fēng)險(xiǎn)。

rFpro 公司預(yù)計(jì)，到今年晚些時(shí)候，加入單獨(dú)測(cè)試的人類駕駛員數(shù)量將增加至 250 名，負(fù)責(zé)對(duì)一輛或多輛網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車的測(cè)試。

人工智能 (AI) 系統(tǒng)的高效開發(fā)，離不開在啟動(dòng)重新測(cè)試前從失敗中進(jìn)行學(xué)習(xí)、總結(jié)、改進(jìn)的能力。Hoyle 強(qiáng)調(diào)說，我們還會(huì)將頻繁遇到的邊緣案例（其中一個(gè)參數(shù)超過系統(tǒng)限制）或極端案例（其中兩個(gè)或兩個(gè)以上參數(shù)超過系統(tǒng)限制）反饋至系統(tǒng)中，從而不斷豐富系統(tǒng)的知識(shí)庫。

我們可以建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，用以展示失敗測(cè)試中本應(yīng)表現(xiàn)出來的正確行為，且每個(gè)數(shù)據(jù)庫均應(yīng)包含來自所有傳感器模型的數(shù)據(jù)，包括虛擬攝像頭、激光雷達(dá)和雷達(dá)。Hoyle 表示，每一幀訓(xùn)練數(shù)據(jù)均應(yīng)與“地面實(shí)況”數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，包括語義段、實(shí)例段、光流算法、深度和標(biāo)記目標(biāo)數(shù)據(jù)，“在這種邏輯下，我們的模型可以通過監(jiān)控下的學(xué)習(xí)，針對(duì)每一種新的失敗模型，進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)和適應(yīng)。”

然而Hoyle 也補(bǔ)充道，盡管如此，我們還有一個(gè)至關(guān)重要的因素必須始終銘記于心， “人類是無偏差輸入的最佳來源，因?yàn)榧词乖谙嗤鞖鈼l件下的同一條道路上，人類駕駛員也不會(huì)以完全相同的方式駕駛。此外，他們可以發(fā)現(xiàn)一些異常、激怒或意外事件，并有可能因?yàn)槠渌缆酚脩舻男袨槎鞒霾划?dāng)反應(yīng)！”