Waymo首次公布技術(shù)細節(jié),自動駕駛老司機的煉成
4、實驗結(jié)果
我們看到純模仿學習模型是如何在停著的車輛周圍無法移動,并在偏離軌道時卡住的。通過一系列的綜合例子和輔助例子,ChauffeurNet的模型現(xiàn)在可以成功地繞過停著的車輛(1),并從軌跡偏離中恢復過來,沿著彎曲的道路(2)平穩(wěn)地繼續(xù)前進。
1
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在下面的示例中,我們將在模擬器的閉環(huán)設置中演示ChauffeurNet對日志示例中正確的因果因素的響應。在3的動畫中,我們看到ChauffeurNet 代理在停車標志(紅色標記)前完全停止。在4的動畫中,我們從渲染的道路上移除stop-sign,并看到Agent不再完全停止,從而驗證網(wǎng)絡正在響應正確的因果因素。
3
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動圖5中,我們看到ChauffeurNet代理停在其他車輛(黃色框)后面,然后在其他車輛前進時繼續(xù)前進。動圖6,我們從呈現(xiàn)的輸入中移除其他車輛,看到代理自然地沿著路徑繼續(xù),因為它的路徑中沒有其他對象,驗證網(wǎng)絡對場景中其他車輛的響應。
動圖7中,ChauffeurNet代理停止等待交通燈從黃色變?yōu)榧t色(注意交通燈渲染的強度變化,以車道中心的曲線顯示),而不是盲目地跟在其他車輛后面。
在模擬測試之后,我們將主計劃模塊替換為ChauffeurNet,并使用它在我們的私人測試軌道上駕駛一輛克萊斯勒Pacifica小型貨車。這些視頻展示了車輛成功地沿著彎曲的車道行駛,處理停車標志和轉(zhuǎn)彎。
動圖8演示了一個日志示例上PerceptionRNN的預測。回想一下,PerceptionRNN可以預測其他動態(tài)對象的未來運動。紅色的軌跡表示場景中動態(tài)物體過去的軌跡;綠色的軌跡表示每個物體在未來兩秒鐘內(nèi)的預測軌跡。
備注:5、6、7、8的動圖都超過2M,壓縮了好久,剪輯都沒辦法達到微信要求的規(guī)格,所以請移步文后找到傳送門。后面的動圖是,越來越復雜,顯示出Waymo在這方面的思考和變量增加對技術(shù)要求的提升,從而訓練出更好的自動駕駛老司機。
5、總結(jié)
長尾理論、因果關(guān)系與終身學習
全自動駕駛系統(tǒng)需要能夠處理現(xiàn)實世界中出現(xiàn)的長尾情況。雖然深度學習在許多應用中取得了相當大的成功,但是如何處理缺乏培訓數(shù)據(jù)的情況仍然是一個懸而未決的問題。
此外,深度學習識別訓練數(shù)據(jù)中的相關(guān)性,但它不能通過純粹的觀察相關(guān)性建立因果模型,也不能在模擬中主動測試反應事實。了解“好司機”為什么會有這樣的行為,以及他們對什么做出了反應,這對于建立一個因果駕駛模型至關(guān)重要。
因此,僅僅有大量的“好司機”駕駛行為來模仿是不夠的,理解為什么可以更容易地了解如何改進這樣的系統(tǒng),這對于安全關(guān)鍵的應用程序尤其重要。此外,如果這些改進能夠以增量的和有針對性的方式執(zhí)行,那么系統(tǒng)就可以繼續(xù)學習和不斷改進,這種持續(xù)終生學習是機器學習社區(qū)中一個活躍的研究領域。
今天在Waymo車輛上運行的規(guī)劃器結(jié)合了機器學習和明確的推理,不斷評估大量的可能性,并在各種不同場景下做出最佳駕駛決策,這些場景已經(jīng)磨練了超過1000萬英里的公路測試仿真數(shù)十億英里。
因此,用于替換Waymo規(guī)劃器的完全機器學習系統(tǒng)的標準非常高,盡管來自這樣的系統(tǒng)的組件可以在Waymo規(guī)劃器中使用,或者可以用于在模擬測試期間創(chuàng)建更真實的“智能代理”規(guī)劃師。
Waymo這次公布的是軟件方面的細節(jié),我們希望Waymo在將來公布更多的細節(jié),除了技術(shù)上的軟件細節(jié),還包括硬件方案、成本以及Waymo One的運營細節(jié)。車智君將持續(xù)關(guān)注Waymo,這個自動駕駛領域最好的學習對象。

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