雨夜行车demo后,硅谷自动驾驶公司Drive.ai即将开始商业试运营

雨夜行车demo后,硅谷主动驾驶公司Drive.ai行将起头贸易试经营

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2017-03-29
L4级别的主动驾驶,最好的解决方案口角划定规矩深造。

今年2月,长期隐身的主动驾驶汽车技巧研发公司Drive.ai悄然上线,公布了一段长约四分钟的视频。视频中,一辆测试汽车在雨夜中穿行过美国加利福尼亚州山景城(Mountain View)的街道,全程驾驶员的双手都不碰过方向盘上,不任何干预动作。

咱们找到Drive.ai的联结创始人王弢,和他聊了聊Drive.ai背后的设计理念和中心技巧。

Drive.ai想为贸易车队提供包孕传感器组合、把持系统和车内外交互界面在内的后装套件,完成特定门路(如外卖、出租车等)的L4级别主动驾驶(即在任何情形下都不需要人工干预)。

感知方面,Drive.ai后装套件中的传感器包孕多个摄像头、雷达和激光雷达,这样的组合可以在某一传感器出现错误或妨碍的情形下提供一定冗余度,比方
摄像头和雷达可以在雨雪雾等极其天气中精度严重下降的激光雷达提供环境感知。值得一提的是,大局部主动驾驶技巧提供商采用高精度舆图来弥补传感器缺点
、为主动驾驶提供数据支持门路企图,而Drive.ai则想避免运用维护和经营本钱

撑持很高、且临时变量不成控的高精度舆图,目前运用的是本身搜集数据天生的、不包括
3D空间内物体信息的2D舆图,未来会和第三方舆图供应商合作。

决策方面,差别于一些起步较早、技巧门路基于传统机器人学的主动驾驶技巧提供商,Drive.ai运用的是基于非划定规矩深造的深度深造网络模子,这有三项上风。其一,场景泛化。划定规矩深造虽然可以快速建立起应对八九成场景的决策系统,面对新的和罕见的情形却很难牢靠应对;非划定规矩深造的泛化才能让它可以更好地立即理解数据并解决此类长尾问题。其二,庞杂决策。大量算例支持下的非划定规矩深造有庞杂决策方面的上风,这已经在AlphaGo等深度深造程序中体现出来。未来会有很长一段时间,路面上会有主动驾驶车辆和人工驾驶车辆共存,而主动驾驶所需的庞杂决策(是否超车、变道等等)与围棋类似
——基于对方的动作,举行本身的下一步动作,合理地取得路权。其三,硬件需要。主动驾驶进程中,传感器每小时会采集几十GB的数据流,存储和盘算都是很大的应战。利用非划定规矩深造而非现成的知识库举行决策,对盘算芯片的效能要求相对较低,在盘算才能相当于个人电脑的车载装备
上便可
完成中心数据处置。

非划定规矩深造的中心、也是进展难点,是海量标注的数据,以及海量的实行试错。Drive.ai的数据源包孕采集车搜集的真实数据,和模拟器天生的各种场景(包括
极其情形)的模拟数据。对这些场景中出现的物体(如车辆、行人、自行车等)举行标注,是个技巧瓶颈——每小时车程搜集的数据需要800个小时的人工标注,而王弢告诉36氪,Drive.ai利用本身的标注系统来举行半主动的识别和标注,比其余公司快20倍,能够在短时间内提取到更多有用的数据。在实行方面,Drive.ai的团队一样有较多积累。比方
在运用大规模显卡(CPU+GPU)集群举行大规模神经网络训练方面,Drive.ai就拥有市面上最快的大规模并行盘算软硬件基础架构。此前谷歌曾运用千余台机器完成了当时世界最大的深度深造神经网络,Drive.ai彼时在斯坦福的团队用16台机器、十分之一的本钱

撑持完成了重建。

非划定规矩深造的问题在于算法不成解释:“端到端”的训练中,策略企图有不透明的区域,原理和机制并不明白(“黑盒”)。针对这个问题,Drive.ai采用的是当下学界主流的天生式对抗网络(GANs),将完整的端到端系统拆分开来,在涵盖绝大多数场景的标准化测试机上,对决策机制的差别局部举行验证和测试。

在完成主动驾驶功能以外
,Drive.ai认为主动驾驶车辆与其余通勤者的沟通一样重要,因此设计了包孕LED显示屏和声音系统来向行人和自行车示意本身的行为。这些人车交互(HRI, human-robot interaction)局部的设计还在持续开发中。

雨夜行车demo后,硅谷主动驾驶公司Drive.ai行将起头贸易试经营

Drive.ai在车顶安装了一块LED显示屏,用于向行人和其余驾驶者传递笔墨信息和emoji心情。

已经取得美国加州无人驾驶路测执照的Drive.ai,现处于路测阶段。虽然demo中表现很好,但从样车测试到产物落地还有一段路要走。落地中常见的本钱

撑持过高和场景拓展性低档问题,Drive.ai应当能较好应对——Drive.ai的套件在本钱

撑持上把持严格,传感器以低价摄像头和雷达为主,高价的激光雷达运用较少,并躲避了运维本钱

撑持高的高精舆图;此外,非划定规矩深造算法也提升了L4技巧可运用场景的可拓展性。

公司还未正式进入贸易化经营,但今年会举行和一些第三方运输服务提供商的试经营(约数十至百辆车),在固定门路上举行L4级别的主动驾驶,时期会举行人为监督。这些预设行驶门路上的搭客和货物的运输,将初步证明其技巧的牢靠性。同时,Drive.ai也向一些车厂提供L2-L3级别的技巧,完成初步的贸易化。目前暂时不方便透露关于合作对象的更多信息。

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Drive.ai的团队

麦肯锡和彭博新能源经济资讯联结公布讲演称,2030年高级别主动驾驶汽车(L3和L4)将到达整体销量的50%,其中L4级别的市场规模到达5500万辆至6000万量。鉴于主动驾驶的发展方向将是toB主导——经营商统一管理主动驾驶汽车,提供去人力化的端到端运输解决方案——这五千多万辆车,等于面向商用车队的Drive.ai的上游市场。

这个市场上选手云集。想要向商用车和乘用车提供L4级别主动驾驶技巧Drive.ai的竞争对手,既有拥有造车教训的传统整车厂,又有财力人力和技巧皆储备雄厚的科技巨头,还有其余初创公司。这5500至6000万辆车中,去掉谷歌、特斯拉、百度、沃尔沃、宝马等自立研发的车,剩下的有若干会搭载Drive.ai的解决方案,取决于Drive.ai能否比通用收买的Cruise Automation、福特收买的Argo AI、专注出租车的nuTonomy、专注物流商用车的Otto和图森等等主动驾驶技巧提供商,更早推出低本钱

撑持且保险牢靠的整体解决方案。

公司共有大约50位员工,其中以技巧人员为主。Drive.ai的中心团队来自斯坦福大学人工智能实行室,对自然语言处置、盘算机视觉和主动驾驶等领域的深度深造有丰富教训。董事会还包孕前通用汽车高管Steve Girsky。

Drive.ai近期企图起头新一轮融资,暂不方便透露融资额,预计在数亿级人民币,主要用于技巧开发和车队拓展。去年五月,公司取得了来自Northern Light Venture Capital,Oriza Ventures和InnoSpring Seed Fund的1200万美圆投资。

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