知道自動(dòng)駕駛汽車安全上路前需要進(jìn)行多少里程的測(cè)試嗎？特斯拉CEO馬斯克說至少要60億英里（約合96.5億公里），蘭德智庫(kù)認(rèn)為需要跑110億英里（約合177億公里），相當(dāng)于在地球和太陽間往返50多趟。

這么大的數(shù)據(jù)量，要是全靠道路測(cè)試還不把工程師“逼瘋”。于是Waymo、通用Cruise等公司都用仿真軟件來訓(xùn)練自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，也就是說讓汽車在模擬環(huán)境里“各種跑”，然后再到現(xiàn)實(shí)世界里使用。這種方式也有弊端，比如數(shù)據(jù)并非是真實(shí)世界的，訓(xùn)練出來的系統(tǒng)總是與真實(shí)世界存在一定差異。

近日，豐田汽車和麻省理工學(xué)院（MIT）人工智能實(shí)驗(yàn)室推出了一個(gè)新的自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)“VISTA”，該平臺(tái)采用了汽車在真實(shí)世界中行駛的數(shù)據(jù)集。MIT宣稱，該系統(tǒng)無需人工手動(dòng)標(biāo)記各類元素，如路標(biāo)、車道線、物理建筑物等信息，大幅優(yōu)化了自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試和部署時(shí)間。

VISTA 是一款自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)平臺(tái)，它可借助現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)集來合成車輛能夠用上的行駛軌跡。研究人員稱，VISTA是一款數(shù)字驅(qū)動(dòng)型平臺(tái)，其所用的數(shù)據(jù)與真實(shí)的路況、駕駛情境內(nèi)所涉及的目標(biāo)物無論在距離還是行為動(dòng)作上都保持一致。這防止了自動(dòng)駕駛汽車在仿真軟件里所學(xué)的駕駛技巧與真實(shí)環(huán)境下的車輛操控存在不匹配的情況。為了創(chuàng)建VISTA，人類駕駛員每行駛一段距離，研究人員就會(huì)采集相應(yīng)的視頻數(shù)據(jù)，逐幀地提取分析。

雖然 Waymo、Uber、Cruise 和 Aurora等自動(dòng)駕駛汽車公司都有自己用來訓(xùn)練 AI 的仿真環(huán)境，但 MIT 聲稱自家系統(tǒng)是少數(shù)不需要人工添加道路標(biāo)記、樹木和物理模型等的系統(tǒng)之一，而這樣的特性可以大大加快自動(dòng)駕駛汽車的測(cè)試與部署速度。

據(jù)研究人員介紹，如果虛擬車輛能保持不出事故，VISTA 會(huì)對(duì)其進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，從而使他們“有動(dòng)力”學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)各種路況，包括車輛突然偏離軌道后重新獲得控制權(quán)。VISTA 是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，這意味著它可以根據(jù)與道路外觀以及場(chǎng)景中所有對(duì)象的距離和運(yùn)動(dòng)一致的真實(shí)數(shù)據(jù)軌跡進(jìn)行合成。這樣可以防止在模擬中學(xué)到的知識(shí)與汽車在現(xiàn)實(shí)世界中的運(yùn)行方式之間出現(xiàn)錯(cuò)配。

為了訓(xùn)練 VISTA，研究人員從多條道路的路測(cè)中采集視頻數(shù)據(jù)。對(duì)于每幀畫面，VISTA 會(huì)在一種 3D 點(diǎn)云中預(yù)測(cè)每一個(gè)像素。隨后，他們將虛擬車輛放置在環(huán)境中并進(jìn)行測(cè)試，以便在發(fā)出轉(zhuǎn)向命令時(shí)，VISTA 根據(jù)轉(zhuǎn)向曲線以及車輛的方向和速度，通過點(diǎn)云合成一條新的軌跡。

接著，VISTA 使用上述軌跡繪制逼真的場(chǎng)景并編制深度地圖，其中包含從車輛視點(diǎn)到物體的距離有關(guān)的信息。 通過將深度地圖與估算 3D 場(chǎng)景中相機(jī)方向的技術(shù)相結(jié)合，引擎可精確定位車輛的位置及與虛擬模擬器中所有物體的相對(duì)距離，同時(shí)重新定位原始像素，從而從車輛的新視角中再現(xiàn)這個(gè)世界的景象。

在經(jīng)過 10 到 15 個(gè)小時(shí)的訓(xùn)練后，研究人員搞了對(duì)比測(cè)試。結(jié)果顯示在 10000 公里的測(cè)試?yán)锍讨?，?jīng)過 VISTA 訓(xùn)練的虛擬汽車能夠在從未見過的街道上行駛。即使將其放置在模仿各種接近碰撞情況的路況上（例如只有一半車身還留在路上或進(jìn)入另一個(gè)車道），汽車也能在幾秒內(nèi)成功恢復(fù)到安全的行駛軌跡。

將來，研究團(tuán)隊(duì)希望 VISTA 能從單一駕駛軌跡仿真進(jìn)化到模擬所有類型的路況，例如白天和黑夜以及晴天和陰雨天氣。此外，他們還希望模擬一些有很多車輛參與的復(fù)雜交叉路口。

在自動(dòng)駕駛方面，關(guān)于豐田的公開信息并不多。此前，豐田曾與英偉達(dá)建立合作，利用英偉達(dá)的全套生產(chǎn)套件來開發(fā)、培訓(xùn)和驗(yàn)證自動(dòng)駕駛技術(shù)。2019年，豐田推出了基于雷克薩斯LS 500h改裝的自動(dòng)駕駛測(cè)試車。不久前，豐田又以4億美元（約合人民幣28億元）投資國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司小馬智行，加速自動(dòng)駕駛的研發(fā)和商用進(jìn)程。不僅如此，豐田還和另一家初創(chuàng)公司Momenta就自動(dòng)駕駛高精度地圖展開了合作。越發(fā)激進(jìn)的舉措表明，豐田正在提速在中國(guó)的自動(dòng)駕駛布局。

自動(dòng)駕駛車輛仿真模擬軟件盤點(diǎn)

無人駕駛汽車真實(shí)上路后所要面臨的外部環(huán)境是復(fù)雜多變的。通過利用仿真模擬軟件可以檢查算法，也可以訓(xùn)練無人車面對(duì)不同場(chǎng)景下的感知、決策等算法。

模擬平臺(tái)有很多種，如果分類的話，可以分為兩種：開源和收費(fèi)的。從技術(shù)上分，也主要有兩種：第一種是基于合成數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境、感知以及車輛進(jìn)行模擬，這種模擬器主要用于控制與規(guī)劃算法的初步開發(fā)上；第二種是基于真實(shí)數(shù)據(jù)的回放以測(cè)試無人駕駛不同部件的功能及性能。

開源模擬平臺(tái)

Gazebo

Gazebo平臺(tái)可以提供在復(fù)雜的室內(nèi)和室外環(huán)境中準(zhǔn)確有效地模擬訓(xùn)練機(jī)器人的能力。它擁有一個(gè)強(qiáng)大的物理引擎，高品質(zhì)的圖形，方便的編程和圖形界面。最重要的是，Gazebo是一個(gè)充滿活力的社區(qū)免費(fèi)。三維機(jī)器人模擬器Gazebo一般結(jié)合機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS來測(cè)試。

優(yōu)點(diǎn)：

1.動(dòng)力學(xué)仿真

可以連接多個(gè)高性能物理引擎，包括ODE，Bullet，Simbody和DART。

2.先進(jìn)的3D圖形

Gazebo利用OGRE提供逼真的渲染環(huán)境，包括高質(zhì)量的照明，陰影和紋理。

3.傳感器和噪音

從激光測(cè)距儀，2D / 3D攝像機(jī)，Kinect風(fēng)格的傳感器，接觸式傳感器，力矩等等生成傳感器數(shù)據(jù)，可選的噪音。

4.插件

可開發(fā)機(jī)器人，傳感器和環(huán)境控制的自定義插件。插件可直接訪問Gazebo的API。

5.機(jī)器人模型

提供了許多機(jī)器人，包括PR2，Pioneer2 DX，iRobotCreate和TurtleBot。 或者使用SDF構(gòu)建你自己的。

6.命令行工具

廣泛的命令行工具有利于模擬內(nèi)省和控制。

7.云模擬

通過運(yùn)用Gazebo的功能來整合現(xiàn)有的模型和傳感器。

應(yīng)用：

在無人駕駛車輛測(cè)試方面，github上有人用ROS動(dòng)能和Gazebo 8做過一個(gè)Car Demo，車輛的油門、剎車、轉(zhuǎn)向和傳動(dòng)都是通過一個(gè)ROS系統(tǒng)去控制。所有傳感器數(shù)據(jù)都是通過ROS發(fā)布，并且可以用RVIZ可視化。利用Gazebo功能整合現(xiàn)有的模型和傳感器，構(gòu)建城市模型和一個(gè)高速公路交互場(chǎng)景，垃圾箱、交通錐和加油站等都來自Gazebo模型庫(kù)。在車頂處搭載一個(gè)16線激光雷達(dá)，8個(gè)超聲波傳感器，4個(gè)攝像頭和2個(gè)平面激光雷達(dá)。代碼可以從Github 網(wǎng)址得到。通過Nvidia-docker并從Docker Hub中提取osrt/car_demo進(jìn)行嘗試。該平臺(tái)基于C++開發(fā)，系統(tǒng)要求ROS+Ubuntu環(huán)境。

EuroTruck Simulator 2

Euro Truck Simulator 2 本身是一個(gè)卡車模擬經(jīng)營(yíng)類游戲，可以通過代碼訓(xùn)練和運(yùn)行自動(dòng)駕駛汽車，。通過AI輸出的結(jié)果實(shí)現(xiàn)自動(dòng)轉(zhuǎn)向、加速和剎車，可以用來強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練車輛算法。它的缺點(diǎn)是只能控制上下左右四個(gè)方向鍵，不能設(shè)置方向盤的角度。

除了Euro Truck Simulator 2，還有The Open Racing Car Simulator游戲也可以被用來進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車的訓(xùn)練。

應(yīng)用：gibbgub上有人做了Self-driving-truck項(xiàng)目，基本訓(xùn)練方法遵循接近原始的 Atri 論文中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)，此外該模型還試圖未來的狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)。訓(xùn)練中還使用了一些手工創(chuàng)建的模型和自動(dòng)生成的模型。

Torcs

The Open Racing Car Simulator（TORCS）是一款開源3D賽車模擬游戲。是在Linux操作系統(tǒng)上廣受歡迎的賽車游戲。有50種車輛和20條賽道，簡(jiǎn)單的視覺效果。用C和C++寫成，釋放在GPL協(xié)議下。

應(yīng)用：有人用深度學(xué)習(xí)框架Keras和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法DDPG去訓(xùn)練Torcs汽車。也有人使用gym_torcs庫(kù)，在python中直接調(diào)用torcs，接口類似于OpenAI的Gym。還有人做了基于DRL和TORCS的自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)，

Unity

自動(dòng)駕駛汽車需要自動(dòng)駕駛軟件來驅(qū)動(dòng)，而在線教育公司Udacity（優(yōu)達(dá)學(xué)城）推出了面向自動(dòng)駕駛開發(fā)的納米學(xué)位，來滿足目前汽車行業(yè)對(duì)自動(dòng)駕駛軟件工程師旺盛的需求。近日，Udacity通過開源協(xié)議授權(quán)公開了它的自動(dòng)駕駛汽車模擬器，有 Unity 技術(shù)背景的任何人都可以利用此模擬器的資源，載入軟件內(nèi)置場(chǎng)景或創(chuàng)建自己的虛擬測(cè)試路線。

該模擬器是為優(yōu)達(dá)自動(dòng)駕駛，旨在教學(xué)生如何使用深度學(xué)習(xí)駕駛汽車，支持Linux、Mac、Windows環(huán)境，只需將數(shù)據(jù)庫(kù)復(fù)制到本地目錄，確保使用Git LFS 帶動(dòng)大量的紋理和模型資源。

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