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雪和冰构成无人驾驶汽车测试的令人讨厌的障碍

发布日期:2020-04-26

GRCC自动驾驶测试验证技术创新论坛

2020-04-26 15:57:31

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迄今为止,大多数自动驾驶汽车的测试都是在晴朗干燥的气候中进行的。在该技术将在任何地方都有用之前,这将必须改变。


(* 当一位加拿大教授使用标准数据集来测试自动驾驶汽车时,它成为了一场灾难。摄影:R. TSUBIN / GETTY IMAGES)


2018年底,加拿大滑铁卢大学教授Krzysztof Czarnecki造了一辆自动驾驶汽车,并用来自德国研究人员的带注释的驾驶数据集对其进行了训练,以在周围的社区中导航。


该车辆起步时表现良好,可以识别加拿大的汽车和行人以及德国的汽车。但是随后,沙尔内奇(Czarnecki)驾驶自动驾驶汽车在安大略大雪中旋转。它很快就变成了车轮上的灾难,安全驾驶员被迫反复抓住车轮以免发生灾难。


该事件凸显了自动驾驶汽车的发展差距:在恶劣天气下进行机动。为了解决这个问题,Czarnecki和多伦多大学教授史蒂芬·瓦斯兰德(Steven Waslander)整理了加拿大下雪和多雨道路的图像数据集。它包括在两个冬天捕获的有雾的照相机视图,暴风雪情况和滑行的汽车的镜头。标注了各个框架,以便机器可以解释场景传达的内容。自主驾驶系统通常使用带注释的图像来通知跟踪汽车位置并计划其路线的算法。


加拿大的数据应有助于研究人员针对具有挑战性的条件开发和测试算法。但车队还希望,它将促使汽车制造商和初创公司对恶劣天气驾驶进行更多思考。Czarnecki说:“考虑到每个人的利益。”


(* 加拿大的驾驶数据集包括车道标志和积雪覆盖的车辆。)


由福特和大众汽车公司支持的包括Alphabet的Waymo和Argo在内的一些公司正在冬季条件下测试自动驾驶汽车。但总的来说,该行业更加专注于在天气晴朗的地方(例如加利福尼亚,亚利桑那州,德克萨斯州和佛罗里达州)演示和部署车辆。


甚至对于自动驾驶汽车的乐观主义者都对到达时的预测感到不安,在阳光明媚的气候下进行测试被视为使该技术脱离一线档的一种方法。但是温暖的天气偏见可能会限制自动驾驶汽车的部署位置,如果在较冷的气候中过快推出自动驾驶汽车,则会造成问题。


Scale AI**执行官亚历山大·王(Alexander Wang)说:“这是一个非常明显的盲点。”他为Czarnecki的数据加注并与其他自动驾驶公司合作。“在恶劣的条件下部署自动驾驶汽车并没有真正解决,也没有真正讨论过。”


(* 即使自动驾驶汽车的传感器被雪或雨水损坏,也需要识别障碍物。)


对于自动驾驶汽车来说,恶劣条件具有挑战性,原因有几个。雪和雨会遮挡传感器并使传感器混淆,隐藏道路上的标记,并使汽车的性能有所不同。除此之外,恶劣天气对人工智能算法来说是一个困难的测试。受过训练的在明亮的阳光下挑选汽车和行人的程序将难以理解堆满雪的车辆和被捆扎在衣服下的人。


Czarnecki谈到典型的无人驾驶汽车遇到积雪时说:“您的AI会不稳定。” “它会看到不存在的东西,也会错过东西。”


密歇根大学的教授马修·约翰逊·罗伯森(Matthew Johnson-Roberson)正在开发一种针对恶劣天气条件进行了优化的送货机器人,他认为应对恶劣天气可能会提供一种获得竞争优势的方法。他说,令人不安的状况是事故的主要根源,因此可以说,应将其列为优先事项。


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(* 来自恶劣天气数据集的繁忙路口图片由JEFF HILNBRAND提供)


约翰逊·罗伯森(Johnson-Roberson)说:“真正的大公司并不专注于此。” “一般来说,自动驾驶汽车仍有很多工作要做,但是[在恶劣天气下驾驶]将是一个很大的差异,并且对于扩大这一范围也很重要。”


Waymo拒绝置评,但一位发言人指出,该公司*新的传感器和软件更适合应对恶劣的天气。Argo的发言人表示,该公司技术的初始部署应该能够处理小雨,但是“对于更大的雨雪,硬件和软件仍然需要改进。”


当行业参与者决定应对恶劣天气时,他们将收集许多自己的培训数据。但与此同时,Czarnecki的数据应有助于该领域的发展。


麻省理工学院的教授约翰·伦纳德(John Leonard)说:“恶劣的天气给自动驾驶技术提出了巨大的挑战,我为这些研究人员发布具有挑战性的天气数据集而鼓掌。” “公开可用的数据集可以对该领域的研究产生巨大的积极影响。”


麻省理工学院专注于自动驾驶的研究科学家布莱恩·赖默尔(Bryan Reimer)表示:“冬季天气的复杂性将使自动化技术需要进行大量工作。” “冰冻天气非常困难。”


至于要应对*恶劣的条件,例如穿越落基山脉的70号州际公路,需要24小时的雪场乘务员,赖默(Reimer)认为,自动驾驶汽车将暂时停在那里。他说:“唯一要自动驾驶的方法就是加热道路。”



作者:


威尔·奈特(Will Knight)是《连线》杂志的高级撰稿人,内容涉及人工智能。他以前是《麻省理工学院技术评论》的高级编辑,他在其中撰写了有关AI和中国AI繁荣的基本进展的文章。在此之前,他是《新科学家》的编辑兼作家。在将注意力转向机器之前,他在英国学习了人类学和新闻学。


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