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Waymo如何打造自動駕駛機器人司機?

我快閉嘴 ? 來源:車智 ? 作者:車智 ? 2020-09-14 15:17 ? 次閱讀
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作為全球公認的自動駕駛一哥,Waymo如何打造自動駕駛機器人司機,一直為業內所關注。

在美國當地時間9月10日,Waymo首次公開了其為自動駕駛實際測試而打造的封閉測試基地Castle(翻譯:城堡)的情況,展示了如何通過結構化測試,也就是有組織、有目標的實際測試方式來驗證其自動駕駛技術。

位于加州默塞德的Waymo Castle,此前是一個空軍基地,Waymo花了數年的時間來專門設計,以滿足自動駕駛的測試需求,可以讓Waymo評估Waymo Driver的性能。

Castle就好像是一個小城市,為了測試Waymo Driver,Waymo可以控制街頭發生的一切:

1、道路參與者,如有多少輛汽車以什么樣的速度在行駛,轉彎處騎著自行車的人,他們是否遵守交通規則等;

2、天氣情況,車輛周邊的“天氣”可能多次變化,從前一秒的藍天白云到下一秒的傾盆大雨等。 就是這樣一個Castle,說Waymo開發過程的關鍵,可以在確保安全的情況下,測試Waymo Driver的最新版本,通過驗證后,才讓最新的Waymo Driver到公開道路去測試。

超過40000種場景的結構化測試

此前,Waymo的測試基地是復制了城市的交通道路,包括城市道路、郊區道路、鐵道口和環形交叉路口等,和車輛在實際世界中運行一樣。

在Castle里面,Waymo設置了復雜和罕見的場景(也就是處理長尾問題),例如:行人突然從遮擋的環境走進道路(俗稱:鬼探頭),一堆垃圾從前面的車掉下來(突然出現的障礙物,影響安全駕駛)等,在這些可控的場景進行測試,并且,可以改變不同的變量,確保Waymo Driver的自動駕駛技術可以處理可能遇到的各種情況。

目前,Waymo積累了超過40000種結構化測試的場景庫(并不包括每種情況下的變量控制),這些場景包括了在公開道路上從未見過但想象中可能會發展的場景,以及其他可能每億英里發生一次的場景。

同時,Waymo還會在Castle創建一些相對常見的測試,對無人駕駛車輛和人類司機而言,都是具有很大的挑戰性的場景,例如在一條狹窄的街道上,一輛大型垃圾車每隔100英尺左右就會停一次,把空垃圾桶扔得到處都是,跟在它后面行駛可能會很困難。

Waymoto通過國家數據庫來確定最常見的交通事故場景,重現駕駛員在公共道路上測試看到的情況,創建專門的用于測試工程師開發的新駕駛功能的場景,并且根據工程師的駕駛經驗提出現場建議。

通過讓Waymo Driver接觸到各種各樣的場景,并教會Waymo Driver的自動駕駛技術基本技能,而不僅僅是處理個別情況,使得Waymo的車輛變得更有能力處理道路上遇到的任何情況,即使它以前沒有見過這種特定的場景。

結構化測試和模擬仿真測試如何相互補充

測試不是一個可完成的任務,而是一個永不結束的反饋循環,包括結構化測試、模擬和公共道路操作。

當開發一個場景來測試新軟件時,可以使用其中一種工具或它們的組合。例如,在封閉道路上執行測試之后,在模擬測仿真試中創建并運行該場景的數百種變化場景。模擬仿真技術允許開發人員在辦公桌前,在幾秒鐘內完成這些變化場景的測試。

就像模擬仿真測試可以幫助擴展結構化測試的價值一樣,結構化測試補充了模擬仿真測試。當在模擬仿真測試中保持高水平的真實性時,結構化測試幫助評估自動駕駛的軟件和硬件堆棧。

通過重現自動駕駛車輛已經在模擬仿真中成功完成的場景,可以不斷驗證模擬器和評估可能影響車輛行為的細微差別。在開發周期中增加這一額外的測試和冗余幫助確保在自動駕駛車輛行駛在公共道路上之前,已經做了所有的上路準備。

驗證下一代自動駕駛平臺

結構測試不僅有助于驗證自動駕駛軟件更新,它還允許測試和驗證自動駕駛硬件。通過封閉式測試,可以評估綜合系統在車輛和傳感系統上的性能。

在過去的十年里,Waymo已經五次改變了測試和運行的車輛平臺和傳感器套件——從雷克薩斯RX450 SUV到定制的螢火蟲,從克萊斯勒Pacifica小型貨車到18輪卡車,現在是全電動的捷豹I-PACES。

所有這些車輛平臺都有不同的身體構造,需要不同的傳感器、感知、運動控制和規劃建模。結構化測試允許Waymo測試各種自動駕駛系統功能,比如Waymo設計的的傳感和計算機視覺系統如何協同工作,在長距離檢測和識別超速的摩托車。

通過結構化測試,還可以測量自動駕駛運動控制系統是否符合預期路徑,并通過在雨洞、熱室、減速帶和坑洞中的天氣測試,驗證Waymo的自動駕駛系統在不同操作場景的性能和可靠性。

與之前的平臺一樣,Waymo定制的第五代傳感器套件也在Castle進行了嚴格的測試,以確保其安全性和可在公共道路上使用的能力。

通過Castle和Carcraft的聯合測試,奠定了Waymo自動駕駛技術在全球范圍內的領先性。
責任編輯:tzh

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