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模拟器,会是自动驾驶的下一个刺激战场吗?

发布时间:2019-01-28 14:02:20   编辑:it技术教程网   阅读次数:

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模拟器,会是自动驾驶的下一个刺激战场吗?

南龙摩街梅萨,亚利桑那州和西南大道的角落留下了黄色的光,习惯在行业内起到自动驾驶者称之为“死亡之地”,因为这种类型的交叉点对人类和无人驾驶的它是非常困难的汽车。后五位车手进入路口方向找过那里的流量差距。左转太早可能是危险的,为时未晚可能会妨碍交通。

Waymo花了很大的力气培养自己的无人驾驶汽车通过这个路口。这种训练方法,在传统意义上不属于道路测试,但自动驾驶模拟试验。

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*东部山谷Waymo重建

Waymo建东谷定制的传感器套件的详细虚拟现实版本,所以没有人在车上连连模拟器通过路口如何训练。具有相同的大小,车道线,路缘石的现实和虚拟相交左转黄色。Waymo无人驾驶车辆可以在上千次的这个虚拟版本练习在拐角处找到合适的时间在交通中插入复杂。

黄灯的例子左转,经常提到Waymo,阐述自己的自主车如何提升算法模拟测试,征服一个个“死亡之地”。

今天,模拟测试已经成为Waymo无人机开展项目之前,在公共道路上进行路试必须做。Waymo高级软件工程师詹姆斯·斯托特最近透露的一些数据公司模拟器Carcraft的:在五年累计十亿英里的模拟测试里程25000台虚拟自主车,每天8000000英里里程超过2.5十亿英里的数据,一十亿的模拟行驶里程数,后面几,体现了模拟测试Waymo的重要性。

目前,行业模拟自动驾驶仪内越来越多的共识成为每一个玩家的技术储备。即使自动驾驶里程已达800哩,拥有10多年的经验Waymo自动驾驶仪仍然非常依赖于模拟; 百度太早阿波罗仿真平台作为其主要的核心技术; AutoX创始人萧奸雄也将仿真中的四大汽车生产技术储备的无人值守之一; ROADSTAR。AI,小马。AI自动驾驶仪和其他许多初创公司独立开发的模拟器。

为什么自动驾驶仪公司都在做自己的模拟器?

自动驾驶系统仿真试验的积极作用,贸易政策的规定,以及市场趋势的变化,促使自动驾驶模拟器成为必不可少的球员。整个自动驾驶仪行业的概况,创业公司,还是资深玩家也罢,都带有自动驾驶相关的公司几乎都开始了自己的模拟器的分布。

从自动驾驶技术,随着越来越多的公司将在自动驾驶汽车生产提上议事日程,在公路上无人驾驶汽车必须面对许多不明朗的环境。即使有许多湾区企业的道路上每天测试自动驾驶汽车,但是这些先进的自动驾驶技术限制只能在非常有限的条件和测试道路环境和有限的环境测试并不能保证安全相关的技术和稳定性。一些意想不到的情况,比如行人面对突入路,车子逆行,交通事故等突发性,自主车发生前不能保证做出正确的决定。否则,在今年三月份,尤伯杯行人致命的事件将不会出现在 。

仿真器提供了厂家无风险的环境下,测试和更新自动驾驶仪的软件算法,自动驾驶汽车加速生产周期,企业可以自动前进到试驾车的工具,确保它是安全上路了在现实世界在虚拟化环境。

功能虚拟环境模拟测试算法使自动驾驶仪是公司的基础设施的一部分,它紧密结合,它也“被迫”对相关公司的自动驾驶系统的议程无人系统提到的模拟测试。

虽然行业有英特尔卡拉,微软AirSim和其他开源平台自动驾驶模拟器,但很多开源平台的合作伙伴,而不是相同的硬件和软件设备,排气,进展缓慢的需求对接。由于各种不同的体系结构,不同的传感器的解决方案,用于模拟传感器开源平台难以真正普及。业内人士表示,各种自动驾驶系统解决方案,在硬件,软件,算法各不相同,为了进一步适应自己的自动驾驶系统,大多数企业选择自主研发模拟器。而开源模拟器目前还没有成熟的解决方案,修改开源的基础上,公司自动驾驶仪需要更多的能量。

如今,驾驶模拟器的控制的一些地区已上升到政策。如加州,要求前立法机关批准的公共道路测试自动驾驶汽车的公司,必须证明它的设计已经通过模拟环境中测试。

行人死亡事件在今年三月尤伯杯无人驾驶汽车造成许多企业开始觉醒,这也成为玩家模拟器超重保险丝的一部分。关于这个悲剧,尤伯杯透露出一个信息,里面是令人印象深刻:只关心路试,忽略在模拟器上测试。谷歌负责人表示,“如果模拟器能够更好地满足自动化测试的驾驶汽车的需求,因此工程师可以在软件市场上打响,升级软件,然后在模拟器中运行。“Waymo强调模拟器,以及Carcraft强,吸引了业界众多围观者再次面对自动驾驶模拟试验。

意义和发展的困难模拟器

仿真测试已经成为一剂良药,以确保自动驾驶的安全性。如果图形处理软件,算法,云存储系统是足够强大,事情完全可以在理论研究的实验室测试,该数据也可能会更准确。

模拟器能够重建真实的世界,使自主车前核实其技术的成熟度的实路测试。工程师们可以在虚拟环境中构建更复杂的情况,自主车,以帮助测试算法在不确定的环境中享受,不用担心碰撞的危险。

自动驾驶仪模拟测试,其大多离不开几个过程做的:打造一个场景,设置了传感器,加入算法,模拟试验。

模拟场景:路线图的建设,包括地面,车道标线,信号灯,标志性建筑的类型,并增加交通参与者(人,车,运动路径)

模拟传感器:根据车辆设备的实际路试的传感器,所述车辆被添加到相同的模拟照相机,激光雷达传感器,设置参数和实际使用它尽可能相似

加入算法:算法开发人员要导入的模拟环境,控制模拟车辆驾驶

模拟试验:建立一个良好的场景,测试正式开始,检测算法的成熟度后,

其中,构建模拟场景包括真实环境和繁殖环境,人工设计。

1,复制现实,像Carcraft重建梅萨黄色左转场景Waymo。测试工程师复制遇到现实到虚拟环境中的场景,我们已经确保了自动驾驶汽车变成现实,可以通过路口是安全的。

2,人工设计的场景,在测试的过程中,工程师可以利用先进的图形处理技术,仿真场景的设计因素,并随时作出调整。例如风暴,炫目的阳光,坑坑洼洼的驾驶环境。这是最大极限,然后建立一个人工环境,增加道路环境的复杂性,以测试算法。当然,这些模拟环境中的现实场景尽可能才可以保证高效率和着陆自动驾驶模拟测试。

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系统仿真环境建设是一个重要的步骤。无论是真实的场景再现,或人工环境设计,构建环境合理性,真实性和减少的现实世界方面的精度要求。更现实的,有较高的准确性可以是传感器,更翔实的测试结果的更自然的反应。

道路建筑都有很多真实的数据来支持虚拟环境,这需要背着照相机和传感器收集信息映射车辆的道路上,这是自动驾驶仪和难以建立仿真环境中。在信息收集方面的道路仅仅谈论,Waymo,高德,四维图新,Deepmap在测绘和其他方面的业务更适合引入自动驾驶模拟器体验。Waymo具有高精度的地面测绘的庞大车队。一位业内人士表示,在2016年,模拟情景Waymo在实际环境中再现的场景约80%,人工环境设计,约20%的构建。这也反映了真实环境的重要性,建立在模拟场景中,路试为自动驾驶模拟器制造商的重要性。

业界知名的以色列自动驾驶仿真平台公司--Cognata,数据通过配备在汽车传感器和摄像机,通过专有的算法,在虚拟环境中的实际道路数据的应用程序,模拟系统和现实世界的路上收集情况足够体力。

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rFpro英国初创公司创造了世界第一个商用自动驾驶模拟器是更通用的准确度优势。匹配阶段(阶段为基础的)激光扫描测量数据以创建模型,三维精度已达到约1mm。

传感器模拟是艰难的行业共识。对于自动驾驶车辆,照相机,激光雷达等传感器继续改变,没有完全完成。新兴传感器更换产品,通常是一个迭代算法的软件更新,这也影响模拟传感器。每当传感器或软件更新,自动驾驶仪公司需要重新模拟传感器和算法测试,升级。这要求模拟器能够适应传感器,软件算法的变化。

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* Metamoto模拟软件

硅谷创业metamoto推出了全新的自动驾驶仪的模拟服务,可以通过工具如吉拉和詹金斯适应点播的工作流程和版本控制自动驾驶仪迭代升级,回归测试可以无缝,灵活。

过程模拟器是自动驾驶仪精确:测试,升级,然后进行测试。在演习中,以增强算法,自动驾驶仪公司将有自己的一套自动化的标准,系统会自动确定车辆是否违章,无需人工干预。

可以在出生模拟器业务?

汽车驾驶模拟器在这个细分市场正在悄然兴起,很多玩家开始自主研发的自动驾驶模拟器,还有一些特殊的优惠自动模拟驾驶服务公司应运而生,并受到投资者青睐。

除了Waymo,ROADSTAR。AI,小马。AI,驱动器。AI自动驾驶仪和许多其他的创业是在布局模拟器,自动X独立开发的仿真器产品是三维仿真基于多传感器,并建立高度准确的地图基于仿真数据,无人操作环境的完整仿真。也AImotive与实时仿真的深度学习算法训练。

雷锋的网络驱动器的新学问,驱动器。既定的3D“大场面库”的AI,通过自动驾驶模拟器在虚拟世界中,以评估该公司的自动驾驶系统工程师。近日,驱动器。AI旅游服务自动驾驶降落在得克萨斯州,该公司表示,其自主车完成了从模拟式弗里斯科道路百万英里。驾驶。艾模拟数据采集的帮助下自主车可以很快适应周围的场景。工程师不写不同的形状和光大小的识别特定的程序,但通过训练路口成千上万,让车辆计算机视觉算法,学会鉴别不同的独立的交通灯信号。

尤伯杯行人致命事件后,强调了自动驾驶模拟器的作用,NVIDIA推出了全新的自动驾驶仿真平台“驱动星座”,这个节目由两个服务器,运行NVIDIA驱动SIM软件的第一个服务器使用模拟传感器的自动驾驶汽车; 第二台服务器配备了NVIDIA驱动飞马计算平台,运行一个完整的软件堆栈自主车,以及模拟数据的快速处理。雷锋网(公开号:雷锋网)新智慧学习的驾驶,车辆可能五个小时内访问被测试完成约48000000公里的道路试验。也就是说,在两天之内完成所有的美国道路测试。

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百度仿真平台作为其主要的现金阿波罗的方式来产生由阿波罗伙伴效仿云服务收入。Cognata也是去年上调500万$,Maniv移动,法雷奥,空中客车集团的合资公司(空中客车企业)和Emerge是投资者的背后,该公司还与奥迪合作,后者提供了自动驾驶仪平台。雷锋的网络驱动器的新学问,Metamoto也在2017年共有资金500万$募集+。

REACH是成为标准模拟自动驾驶仪的一个行业,目前内部的共识,成为系统开发周期的一部分。从激光雷达,芯片,算法,因为公共道路测试中,它的发展相对较晚的标准的自动驾驶模拟器环境不同,公司拥有成熟的产品形态少。

然而,可以预见的是,与在公共道路上开启的日子临近自主车型,这一细分市场的模拟器“战争”也越烧越旺。

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