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端到端的自動駕駛系統(tǒng)只能做demo嗎？

2019-04-09 11:11

結合了圖像翻譯和行為克隆的端到端零鏡頭框架

大多數(shù)自駕車公司使用模擬來驗證他們的系統(tǒng)，而Wayve讓自動駕駛汽車在仿真中廣泛學習如何處理罕見的邊緣情況。Wayve訓練汽車進行模擬駕駛，并將學到的知識轉化到現(xiàn)實世界。

Wayve沒有將模擬和現(xiàn)實世界視為兩個不同的領域，而是設計了一個框架，將兩者結合起來，既可以在模擬中訓練轉向決策，又可以在現(xiàn)實世界中展現(xiàn)出類似的行為而無需進行真正的演示。

Wayve的模型由一對最初用于圖像轉換的卷積變分自動編碼器式的網絡組成，用于圖像翻譯，即無監(jiān)督圖像到圖像的翻譯網絡（Unsupervised Image－to－Image Translation Networks， UNIT））。在兩個域之間沒有任何已知的對齊或對應關系的情況下，模型能夠在它們之間進行轉換。下圖是一個捕捉場景主要布局的例子。值得注意的是，模擬器的視覺保真度在學習駕駛時并不是最重要的，他們的模擬世界就像卡通一樣，依舊可以很好的完成仿真模擬。Wayve研究稱，內容保真度比視覺保真度更重要。但是，有效地模擬其他交通參與者的行為仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)。

基于真實世界的駕駛數(shù)據(jù)和精心設計的邊緣案例來模擬場景

汽車由基于模型的深層強化學習系統(tǒng)驅動，該算法從離線收集的真實數(shù)據(jù)中學習預測模型。這讓模型學習并使用預測模型所想象的新場景數(shù)據(jù)來訓練駕駛。

Wayve致力于開發(fā)更豐富，更強大的時態(tài)預測模型，并相信這是構建智能安全自動駕駛汽車的關鍵。

目前，該系統(tǒng)已經部署在 JaguarI－PACE 車上。這輛車贏得了2019年度歐洲年度車型的稱號，未來將在整個英國和歐洲大陸收集數(shù)據(jù)。當下，讓數(shù)據(jù)逐漸積累，其驅動算法可能達到人類駕駛員質量的95％，能夠處理交通燈，環(huán)形交叉路口，十字路口等。

盡管有人會覺得端到端的自動駕駛系統(tǒng)，既不聰明也不靈活，發(fā)生問題難以解釋，然而Wayve在用其強大的算法證明這種深度學習的技術不只可以做demo，未來也可以保證安全，也可以商用。

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