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自动驾驶系统更好的智能测试

2015年,埃隆·马斯克(Elon Musk)猜测,汽车行业应在2018年实现全自动驾驶汽车的发展,但那从未实现。2014年,日产汽车承诺到2020年将有多种商用的无人驾驶汽车投放市场。尽管COVID-19大流行无助于此,但这是另一个未兑现的承诺。为什么汽车制造商必须不断移动无人驾驶汽车的球门柱?根据互联和自动运输中心(CCAT)在《自然通讯》上发表的研究论文,阻碍自动驾驶汽车发展的障碍之一归结为自动驾驶汽车测试和评估方式的严重低效。

围绕自动驾驶汽车(AVs)的嗡嗡声是多方面的,但主要可以归因于交通事故死亡人数的预计减少以及为服务欠佳的社区提供更多接受教育,医疗保健和工作机会的可能性。为了被广泛采用,自动驾驶技术必须通过一系列严格的测试来证明其安全性,以与人类驾驶员进行比较,以证明其安全性。不幸的是,目前尚无已知的标准测试来评估AV的准备情况。当前,最先进的测试结合了软件仿真,封闭轨道测试和道路测试。

大多数可用的仿真软件和测试轨道的问题在于,很少发生感兴趣的事件,包括事故。因此,系统可能需要行驶数亿(有时是数十亿)英里才能证明安全性能。迄今为止,Waymo总共仅模拟了150亿英里。在实践中已使用基于方案的测试,在这种情况下,极端情况由安全专家设计或从路测中收集,并进行重放以检查AV的响应。但是,这些方案截然不同,无法列出。通常,它们只涉及简单的操作,少量的车辆和较短的驾驶时间。刘博士及其小组进行的工作旨在构建自然主义和对抗性驾驶环境(NADE),

密歇根大学的土木和环境工程学教授Henry Liu博士利用密歇根大学交通研究所(UMTRI)收集的大规模自然驾驶数据构建了一个模拟驾驶环境。通过培训背景车辆来学习何时执行某些对抗性操作,同时保持大多数驾驶环境的自然性,新提出的测试方法消除了偏见并提高了效率。

与基于方案的方法相比,NADE是连续的,允许AV与多个背景车辆之间的交互不中断。例如,如果研究人员想在城市环境中测试其车辆,则该方法将允许测试AV连续驾驶并体验对抗性场景,包括更高频率的插电和硬制动事件。结果表明,这种环境消除了多个数量级的当前可用选项的无效性。预计这种方法可以加速自动驾驶汽车的部署。

本文提出的方法与刘博士的增强现实测试环境一起,将于2021年在美国移动中心(ACM)实施。美国移动中心成立于2016年,是位于城市中心的智能城市测试中心。密西根州伊普西兰蒂历史悠久的Willow Run遗址占地500英亩。ACM是由政府,行业和学术组织组成的合作组织,致力于通过研究,测试,标准制定和教育计划来加速移动行业。此次合作旨在使密歇根州东南部成为自动驾驶汽车测试和验证的绝佳场所。

“在ACM上使用叠加了NADE的增强现实仿真在ACM上行驶一英里,可能等于数百或数千条公共道路英里,从而大大降低了总体成本,缩短了在更安全,可控,可重复的测试环境中验证AV的交货时间。 ACM认为这是AV开发人员的重要产品开发资源和推动力。” ACM总裁兼首席执行官Reuben Sarkar说道。

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