无人驾驶汽车正在向侠盗猎车手学习

旧金山-在自动驾驶革命的竞赛中，开发人员已经意识到一天有足够的时间来记录汽车教自己如何驾驶所需的现实里程。这就是为什么《侠盗猎车手5》混在一起的原因。

这款轰动一时的视频游戏是仿真平台之一，研究人员和工程师越来越依赖于测试和培训准备用于控制家用轿车的机器。从福特汽车公司到Google关联公司Waymo的公司可能会吹嘘三年内将无人驾驶模型推向市场，但是仍有很多关于钻削算法的知识，例如当床垫从卡车上掉下来时如何应对。高速公路。

如果汽车制造商和科技企业希望在最后期限之前完成，则必须加快速度。测试车被激光，传感器和摄像头欺骗，无法在赛道和公共道路上步履蹒跚。模拟器永远不会用尽汽油-Waymo的模拟器可以模拟一天中超过300万英里的行驶。

加利福尼亚州圣何塞市负责Nio的仿真工作的Davide Bacchet表示：“仅仅依靠道路数据是不切实际的。”该公司旨在于2020年在美国推出自动驾驶汽车。“通过仿真，您可以无限期地反复运行相同的方案，然后再次进行测试。”

超现实的视频游戏对外行人来说似乎不太可能，但它能够生成的数据与人工智能代理在路上收集到的数据非常接近。从超级马里奥兄弟（Super Mario Bros.）到《愤怒的小鸟（Angry Birds）》，人工智能软件已经玩了一段时间，解决了受控环境中的问题并通过反复试验来学习。

去年，德国达姆施塔特理工大学和英特尔实验室的科学家们开发了一种从侠盗猎车手5中获取视觉信息的方法。现在，一些研究人员正在从GTAV软件中衍生出算法，这些算法已被调整以用于迅速发展的自动驾驶领域。

发行商Rockstar Games Inc.的最新特许经营权与现实状况差不多，拥有262种类型的车辆，1,000多种不同的行人和动物，14种天气状况以及无数的桥梁，交通信号灯，隧道和十字路口。（流氓，抢劫者和积累的尸体不是关键组成部分。）

这个想法并不意味着虚构的城市洛斯桑托斯（Los Santos）的高速公路和小路永远无法替代真正的沥青。普林斯顿大学运筹学和金融工程学教授阿兰·科恩豪舍（Alain Kornhauser）说，但游戏“是我们可以从中提取数据的最丰富的虚拟环境，”他为普林斯顿无人驾驶车辆工程团队提供建议。

Waymo使用其模拟器为工程师可以想到的每个变体创建一个令人困惑的驾驶情况：例如，让三辆汽车同时以不同的速度和方向改变车道。虚拟地学到的东西被物理地应用，并且在仿真中研究在道路上遇到的问题。

快速褐狐

每当有人由于自动驾驶软件未能正确响应而不得不抓住测试车的方向盘时，“能够回放确切的情况并通过模拟预测，如果让汽车自行驾驶会发生什么情况”，Waymo在自动驾驶项目报告中说。“如果需要模拟器显示更好的驾驶性能，我们的工程师可以对软件进行改进，并在仿真中运行这些更改，以测试修复程序。”

在加利福尼亚州丰田汽车公司的丰田研究院，工程师们试图通过所谓的“快速布朗福克斯”测试“破坏系​​统”：在最具挑战性的天气和交通条件下，一英里又一英里地行驶。

对于驾车者经常犯下的所有愚蠢错误，从坑洼到建筑区域，再到蹒跚学步的孩子向街上追球，人脑在感知和应对意外方面都远远优于计算机。这对所有竞争在自动驾驶领域率先的公司来说都是巨大的挑战：如何使车载系统比驾驶时的人更好，并使驾驶更安全。

一个迫在眉睫的问题是，州和联邦安全监管机构将要求什么样的证据来证明自动驾驶汽车应获得行驶许可。可能必须以一种或另一种方式堆积数千亿英里。当局可能会接受真实的和复制的组合，但尚需写出详细说明要求的规则。

丰田研究所首席执行官吉尔·普拉特（Gill Pratt）在2月告诉众议院能源和商业小组委员会说，模拟应该“可以接受，相当于真实单词测试”，并具有后续验证功能。那就是道路开发商越来越多的旅行。