編者按：本文來(lái)源于硅谷洞察，作者Chelsea Yang，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
2019年末，自動(dòng)駕駛巨頭Waymo 宣布收購(gòu)英國(guó)公司Latent Logic，用于仿真模擬技術(shù)的提高。Latent Logic是一家從牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系分離出來(lái)的英國(guó)自動(dòng)駕駛汽車(chē)公司，其開(kāi)發(fā)的AI技術(shù)通過(guò)“模仿學(xué)習(xí)”來(lái)構(gòu)建逼真的人類駕駛行為仿真，從而開(kāi)發(fā)可擴(kuò)展且高效的自動(dòng)駕駛測(cè)試。
其實(shí)一直以來(lái)，Waymo都在致力于發(fā)展仿真技術(shù)，這也是它自動(dòng)駕駛的支柱項(xiàng)目之一。而收購(gòu)Latent Logic則可以幫助Waymo實(shí)現(xiàn)更加貼近現(xiàn)實(shí)的仿真技術(shù)，Latent擁有一種叫模仿學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以仿真人類的行為，如把開(kāi)車(chē)的人、騎摩托車(chē)的人和路人的行為通過(guò)將人類不完美的駕駛行為和駕駛錯(cuò)誤建模出來(lái)。該方針技術(shù)可以把這些行為模擬得更加真實(shí)，進(jìn)而更好地幫助Waymo做自動(dòng)駕駛的預(yù)測(cè)和規(guī)劃。
而幾乎在同一時(shí)間，Uber傳出正在收購(gòu)模擬軟件開(kāi)發(fā)公司Foresight。Foresight于2017年成立于硅谷，為智能出租車(chē)、送貨卡車(chē)和飛行汽車(chē)等新興移動(dòng)機(jī)器人提供供軟件和數(shù)據(jù)服務(wù)。如果收購(gòu)Foresight，Uber也能較快提升其在自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試環(huán)節(jié)上的實(shí)力。
（Uber路測(cè)出事車(chē)輛，圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)）
看起來(lái)，各大自動(dòng)駕駛企業(yè)都相繼在仿真技術(shù)上發(fā)力。那么，仿真技術(shù)到底是什么呢，它對(duì)于自動(dòng)駕駛的發(fā)展為什么如此重要？
（Waymo仿真圖像，圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)）
仿真技術(shù)是什么？
眾所周知，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的感知能力非常重要，需要在行駛過(guò)程中靈敏地識(shí)別道路上的物體，如其他的車(chē)輛、行人、路標(biāo)、紅綠燈、建筑物、樹(shù)木等等。但是，在天氣惡劣的時(shí)候，如下暴雨、暴雪、陽(yáng)光極其強(qiáng)烈、以及沒(méi)有燈光的夜晚，感知和識(shí)別能力都會(huì)大打折扣。比如當(dāng)強(qiáng)光照射在某個(gè)容易反光的物體上時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)安裝的攝像頭可能會(huì)被強(qiáng)光影響而錯(cuò)誤地識(shí)別該物體。
這些極端條件并不會(huì)經(jīng)常發(fā)生，但要想處理好這些情況，就需要讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)大量地被置于這些情景中，然后通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法不斷學(xué)習(xí)相關(guān)的處理能力，所以這時(shí)候，仿真環(huán)境就提供了完美的虛擬現(xiàn)實(shí)路測(cè)環(huán)境，能夠模擬極端情景，讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)能持續(xù)不斷地可以學(xué)習(xí)處理的技能。
那么仿真環(huán)境模擬都包括哪些具體的內(nèi)容呢？
1、駕駛情景仿真
自動(dòng)駕駛汽車(chē)從本質(zhì)上可以理解為一個(gè)控制環(huán)路，包含了四個(gè)基本要素，物理環(huán)境、傳感器、控制器和制動(dòng)器。當(dāng)汽車(chē)在真實(shí)環(huán)境中行駛時(shí)，傳感器會(huì)感應(yīng)識(shí)別到車(chē)輛周?chē)奈矬w（如靠Liar和Radar識(shí)別行人、其他車(chē)輛等），根據(jù)這些被感知的物體，控制器會(huì)控制汽車(chē)做出相應(yīng)的反應(yīng)指令（比如是行人的話，就會(huì)命令汽車(chē)停車(chē)），最后制動(dòng)器就會(huì)根據(jù)控制器發(fā)出的指令來(lái)做出對(duì)應(yīng)的驅(qū)動(dòng)汽車(chē)的反應(yīng)（如收到是行人該停車(chē)的信號(hào)后，就會(huì)控制汽車(chē)讓汽車(chē)停車(chē)）
駕駛情景仿真指的就是，擁有完整控制環(huán)路的自動(dòng)駕駛車(chē)輛被放置在包含了道路、隨意行走的行人、路標(biāo)、建筑物等虛擬現(xiàn)實(shí)的駕駛環(huán)境中。通過(guò)構(gòu)建出成千上萬(wàn)、各種各樣的駕駛環(huán)境，仿真就可以測(cè)試出汽車(chē)的控制環(huán)路是否按照預(yù)期工作了。
2、傳感器性能仿真
自動(dòng)駕駛汽車(chē)的傳感器主要包括Radar、Lidar等，通過(guò)電磁波等來(lái)檢測(cè)物體，能夠與攝像頭互補(bǔ)，如陽(yáng)光太刺眼影響攝像頭拍攝時(shí)，Radar、Lidar的穩(wěn)定性能就能派上用場(chǎng)了。
對(duì)傳感器的性能仿真分析是自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)中最重要的環(huán)節(jié)，主要是通過(guò)高保真的物理分析來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)傳感器性能的變化，比如，能夠通過(guò)雷達(dá)方向圖和增益來(lái)實(shí)現(xiàn)。并且傳感器仿真還能預(yù)測(cè)在極端天氣下，雷達(dá)等傳感器在真實(shí)情況中的性能變化，相比于現(xiàn)場(chǎng)去測(cè)雷達(dá)的實(shí)際變化情況，仿真預(yù)測(cè)成本相對(duì)低很多，且時(shí)耗小。
（Waymo傳感器系統(tǒng)，圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)）
此外，自動(dòng)化的功能安全分析，電子硬件、半導(dǎo)體、軟件算法都可以用仿真技術(shù)來(lái)模擬。仿真的主要模型包括傳感器模型、車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型、行人模型、靜態(tài)虛擬場(chǎng)景模型、動(dòng)態(tài)交通流模型、天氣氣候模型、駕駛行為模型等。
3、Waymo的仿真實(shí)操
Waymo此前向美國(guó)交通部門(mén)提交了一份有43頁(yè)的安全報(bào)告，在報(bào)告的第三部分，測(cè)試和驗(yàn)證方法中也描述了Waymo的仿真技術(shù)是如何幫助其實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的現(xiàn)實(shí)世界駕駛技巧。每天，都約有2.5萬(wàn)輛虛擬的Waymo自動(dòng)駕駛汽車(chē)在仿真軟件中測(cè)試，它們的里程數(shù)高達(dá)800萬(wàn)英里。
Waymo的仿真技術(shù)已經(jīng)非常成熟，且仿真種類繁多，在這里給大家舉一個(gè)小例子來(lái)看看Waymo是怎么對(duì)車(chē)輛在十字路口左轉(zhuǎn)做仿真的。
在Waymo路測(cè)的主戰(zhàn)場(chǎng)亞利桑那州的街道上有一個(gè)十字路口，自動(dòng)駕駛車(chē)輛想要左轉(zhuǎn)，此時(shí)面前的圓形綠燈亮起，對(duì)于人類駕駛員來(lái)說(shuō)，在這種交通燈面前都需要非常小心、謹(jǐn)慎，需要判斷對(duì)向車(chē)是不是有很多、是否在緩慢行駛，判斷看是否能夠在車(chē)流中找到縫隙通過(guò)，或者是否對(duì)向車(chē)很少、在很快地行駛，那就需要停下來(lái)等待等對(duì)向車(chē)通過(guò)后再左轉(zhuǎn)。如果左轉(zhuǎn)過(guò)早可能會(huì)和對(duì)面車(chē)相撞，如果左轉(zhuǎn)過(guò)晚又有可能引起后方交通堵塞。
而仿真模擬器在這種情況下，能給自動(dòng)駕駛車(chē)輛提供很多的練習(xí)機(jī)會(huì)，讓汽車(chē)在每種情況下反復(fù)學(xué)習(xí)，來(lái)實(shí)現(xiàn)學(xué)會(huì)轉(zhuǎn)彎的技能。
具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：
首先Waymo需要不斷測(cè)試，測(cè)試數(shù)量高達(dá)數(shù)千次。在同一路口模擬不同的駕駛場(chǎng)景測(cè)試，并且在不同路口反復(fù)練習(xí)，直到新學(xué)會(huì)的這個(gè)轉(zhuǎn)彎技能，以此提高通用時(shí)的運(yùn)行速度。
接著是創(chuàng)建眾多變量，來(lái)實(shí)現(xiàn)改變駕駛場(chǎng)景，這個(gè)改變駕駛場(chǎng)景的過(guò)程被Waymo取名為fuzzing（模糊）?？梢愿淖冘?chē)流的速度、交通信號(hào)燈的時(shí)間，以及增加等待過(guò)馬路的行人、自行車(chē)道等，來(lái)讓駕駛場(chǎng)景更加復(fù)雜、貼近現(xiàn)實(shí)，然后觀察這些變化的因素是怎么影響Waymo的車(chē)駕駛的。
（Fuzzing模型建立，圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)）
最后是檢測(cè)驗(yàn)證和不斷迭代，當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)在仿真環(huán)境中學(xué)習(xí)到了左轉(zhuǎn)后，這種技能就會(huì)被錄入知識(shí)庫(kù)，然后與其他車(chē)輛共享。這種在仿真中學(xué)習(xí)到的技能又會(huì)被反哺運(yùn)用到現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中去驗(yàn)證，然后循環(huán)整個(gè)過(guò)程來(lái)改進(jìn)，最終要能確保在現(xiàn)實(shí)道路上、長(zhǎng)達(dá)數(shù)百萬(wàn)英里路測(cè)時(shí)的安全性。
為了實(shí)現(xiàn)全集成式的自動(dòng)駕駛車(chē)輛檢測(cè)，Waymo在加州花重金打造了一個(gè)完全密閉的測(cè)試場(chǎng)地，叫Castle，占地91公頃，非相關(guān)人員都無(wú)法進(jìn)入。
（Castle道具倉(cāng)庫(kù)，圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)）
這個(gè)地方更像是一個(gè)封閉的小城鎮(zhèn)，里面各種道路情景應(yīng)有盡有，如高速公路、鐵路道口等，還有眾多的塑料道具，如行人、路障等，為了幫助仿真建模和驗(yàn)證，Waymo在Castle設(shè)置的交通模擬場(chǎng)景高達(dá)2萬(wàn)多個(gè)，比如玩滑板的人躺在滑板上，停在路邊的車(chē)上突然有人下來(lái)，不管后面的車(chē)輛急速變道的汽車(chē)等。
仿真技術(shù)的重要性
目前市場(chǎng)上自動(dòng)駕駛仿真軟件主要有三類，第一類是專門(mén)的自動(dòng)駕駛模擬仿真軟件，第二類是基于游戲引擎做的仿真軟件，所有很多做仿真的工程師都有做游戲的背景，第三類是基于機(jī)器人仿真軟件做的仿真器。
仿真軟件能夠重枸各種極端、突發(fā)情況的情景，通過(guò)對(duì)參數(shù)的微調(diào)、修改，又能重組出各式各樣新的突發(fā)情景。而實(shí)際的路測(cè)場(chǎng)景中很難遇到這么多的突發(fā)情況，且很多極端情況都非常的危險(xiǎn)，比如一個(gè)小孩突然沖出馬路，再比如在冰天雪地的高速公路上，這些路測(cè)的情況發(fā)生時(shí)，都需要承擔(dān)很大的風(fēng)險(xiǎn)。而通過(guò)仿真技術(shù)，這些極端情況就可以輕易重現(xiàn)，省時(shí)又省錢(qián)。
仿真還有一個(gè)好處在于，在仿真環(huán)境中，自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)規(guī)模龐大的路測(cè)。Nvidia的CEO黃仁勛在歐洲Nvidia GPU開(kāi)發(fā)者大會(huì)上稱，利用Nvidia的DGX和Tensor RT 3做駕駛仿真，工程師可以在5小時(shí)內(nèi)完成48萬(wàn)公里的路測(cè)，按照這個(gè)速度計(jì)算，要測(cè)試完美國(guó)所有的道路，僅僅需要2天。
所以，眾多自動(dòng)駕駛公司都在斥重金，抑或發(fā)展自己的仿真技術(shù)，抑或是收購(gòu)一些專門(mén)研究仿真技術(shù)的公司，目前也有很多專門(mén)做仿真技術(shù)的公司像雨后春筍拔地而起，如成立于2015年的谷歌系公司Drive.ai，目前在4輪融資中已經(jīng)獲得了7700萬(wàn)美元。
（Drive.ai仿真圖，圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)）
當(dāng)然，仿真技術(shù)也存在著眾多局限。仿真所需要建立的模型都是非常難的，比如目前對(duì)電磁場(chǎng)的仿真一般僅限于天線設(shè)計(jì)，很少被用到情景仿真中，導(dǎo)致了仿真軟件對(duì)Radar和Lidar的建模都比較簡(jiǎn)單，而且無(wú)法對(duì)環(huán)境電磁學(xué)進(jìn)行仿真。并且，對(duì)傳感器仿真的時(shí)候，要想建立一個(gè)完全符合電磁學(xué)原理（電磁信號(hào)反射特性、強(qiáng)度等）都困難重重。
要想突破自動(dòng)駕駛汽車(chē)目前在客服情況時(shí)“一驚一乍”的反應(yīng)、加快機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)進(jìn)程，還需要各家自動(dòng)駕駛公司快速地實(shí)現(xiàn)仿真技術(shù)地不斷更新?lián)Q代。時(shí)間、資本和人才對(duì)于這場(chǎng)戰(zhàn)役來(lái)說(shuō)都成了至關(guān)重要的因素。
對(duì)于自動(dòng)駕駛仿真技術(shù)，你們看好哪家公司呢？你們認(rèn)為誰(shuí)會(huì)率先在自動(dòng)駕駛上取得里程碑式突破？歡迎大家留言討論！
參考文章：
https://xw.qq.com/cmsid/20190404A02PS200?f=newdc
https://www.google.com/amp/s/amp.theatlantic.com/amp/article/537648/
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https://www.therobotreport.com/drive-ai-self-driving-simulation/
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