因疫情暂停公共门路测试 Waymo仿真测试里程数增至150亿英里

盖世汽车讯 虽然由于新型冠状病毒疫情，Waymo上个月就已经暂停在公共门路上测试自动驾驶车辆，可是该公司却使用仿真，让支持此类车辆运行的人工智能技术继续运行，积累里程数。

（图片泉源：Waymo）

当地时间4月28日，Waymo分享了自动驾驶车辆仿真事情的最新希望，表现其自动驾驶套件Waymo Driver天天在虚拟门路上行驶了约2000万英里，相当于在真实世界中行驶了10年。Waymo使用此类虚拟门路旅程磨练Waymo Driver的导航能力，让该系统接触到未来在公共门路上运送搭客时可能不得不面临的新场景。

Waymo的Carcraft仿真平台在谷歌的数据中心上运行，能够让虚拟车队每周7天，天天24小时不停地行驶。该软件使用真实自动驾驶车辆收集的超2000万英里公共门路数据，装配了虚拟测试轨道。现在，Waymo已经模拟行驶了150亿英里。相比之下，去年6月的数据是100亿英里。

Waymo使用收集来的数据复制了拥挤的门路、十字路口以及其他具有挑战性的驾驶情况。工程师可以调整仿真场景，让Waymo Driver面临更难题的任务。例如，工程师可以让车流加速，或者在仿真车辆之间增加骑自行车的人。此外，该仿真平台还可生成新型门路场景，让AI对现实世界中尚未遇到的稀有场景做好准备。

随着时间推移，工程师们将使用大量的变量，增强仿真场景，以评估Waymo Driver的期望行为，从而提升其宁静性和性能。

除了构建由真实驾驶数据提供信息的场景外，Waymo还部署了从专用测试轨道捕捉的、从未经由测试的合成场景。Waymo表现，可以用于继续扩大自动驾驶车辆的仿真里程数。

除了仿真驾驶之外，Waymo

还评估“多种舒适度指标”，如人们对车辆种种驾驶行为的反映方式。Waymo将亚利桑那州自动驾驶网约车服务中的客户反馈整合至仿真测试中，找到影响搭客舒适度（如制动速度）的因素，并举行微调。

除了使用Carcraft仿真平台，Waymo的工程师还使用Content Search（内容搜索）、Progressive Population-Based Augmentation（基于群体渐进式增强，PPBA）和Population-Based Training（基于群体训练，PBT）等工具支持种种研发、测试和验证事情。内容搜索使用类似于谷歌照片（Google Photos）和谷歌图像搜索（Google Image Search）的技术，让数据科学家能够在Waymo行驶历史和日志中定位物体。PBT由Waymo与DeepMind互助设计，首先用于多种机械学习模型，再用之后的“产物”取代体现不佳的成员，在执行识别行人、骑车人和骑摩托车等任务时，可以淘汰24%的错误率。PPBA则可支持数据分类，同时能够降低成本，加速训练历程，因为只需要经由注释的激光雷达数据就可举行训练。