专访百度荣国栋:用Unity为Apollo自动驾驶模拟将全城路况“浓缩”在四英里内

日期:2019-06-01 08:15 作者:澳门皇冠 来源:皇冠现金

  游戏引擎除了做游戏还有哪些跨界妙用?百度的工程师表示,还可以用来做自动驾驶模拟。

  5月11日,在Unite Shanghai 2019大会技术专场,百度美国首席工程师荣国栋进行了主题为基于Unity引擎的自动驾驶模拟的案例分享。在演讲中,他不仅介绍了百度Apollo的发展概况,同时分享了利用自动驾驶模拟系统,如何更高效地为自动驾驶获取数据。

  演讲之余,速途网还与其他媒体对荣国栋进行了专访,探讨了自动驾驶模拟与百度Apollo平台中发挥的重要作用进行了深入探讨。

  百度的Apollo平台,是百度基于核心AI技术,打造的可靠、安全、完整的自动驾驶开放平台,通过开放代码与开放能力,帮助自动驾驶领域合作伙伴快速建立完整的自动驾驶系统。

  说到百度Apollo自动驾驶平台,大多数人首先联想到的是2017年,百度董事长兼CEO李彦宏乘坐无人驾驶汽车上了五环;或是在去年AI开发者大会上,正式亮相的无人驾驶巴士阿波龙。

  今年CES最新发布的Apollo 3.5已经支持城市道路自动驾驶,未来会进一步支持量产限定区域自动驾驶,最终实现高速及城市环境的全自动驾驶。

  据荣国栋介绍,虽然百度Apollo发布于2017年4月,是一个很年轻的平台,但已经成为了世界上最活跃的开源自动驾驶平台,百度目前已公开了超过39万行代码,12000多个Github star。

  作为全栈式的平台,百度Apollo融合了从底层硬件感知器与操作系统,再到地图、定位、感知、规划、控制、人机交互各种模块,以及顶层的各种云端服务。

  而荣国栋主要负责的项目,便是通过模拟仿真的方式,为自动驾驶测试、评估提供一个高效的环境。

  荣国栋表示,之所以选择Unity引擎,是因为其拥有很好的生态系统与开发者社区,Asset Store内大量第三方很多工具,让百度无需从费时费力的引擎设计开始,就可以建立一个类似赛车游戏的模拟。

  在仿真环境中,开发者可以任意其中的三维环境,在三维环境里面模拟相机、激光雷达等信号。从演讲公布的画面可以看到,无论是街边的路灯和树木,还是柏油马路的材质,或是道路上的行人车辆,都可以高精度重构。同时,利用高动态途径渲染方式还可以达到逼真的光线渲染效果。

  据悉,通过自动驾驶模拟系统,可以大大节省测试的时间,并大幅提高安全性。例如几千平方米大城市、或是一条高速公路,大多数路段都是很简单的路况,利用模拟对真实世界做出简化,只需要把路口挑出来,用很短路把复杂路连接起来。

  硅谷山景城跑的路,这些路口是要用较短的路连接起来,4英里的路,就可以模拟几乎所有的信息荣国栋表示。

  此外,荣国栋还提到利用Unity引擎,还可以模拟一些少见的天气状况,例如百度美国在硅谷的研究员很难遇到下雪的情况。各种交通流不是说想碰就可以碰到的,我们都可以通过仿线;

  用Unity游戏引擎做自动驾驶平台的仿真,和我们玩赛车游戏有什么区别?

  在提到为何使用游戏引擎来进行Apollo平台做仿真时,荣国栋重点提到了游戏引擎可以产生大量的真值(ground truth)。现如今,自动驾驶在训练模型时,已经普遍利用深度学习和神经网络方法操作,而用于训练的数据并非原始的数据,而是带有标注的数据。现在的标注方法都是用手工标注的,耗时、耗力、耗钱,而游戏引擎做仿真有很多信息,可以输出最准确的真值来做。

  荣国栋还提到,在模拟自动驾驶的过程中,交通流模拟是无人驾驶仿真环境的一个重要环节,未来还可以利用百度自主AI引擎配合Unity机器学习代理ML-Agents,在Apollo无人驾驶平台中构建更加真实高效的交通流模拟,例如车流和行人,使仿真环境更加接近真实世界。

  除了用于人工智能的训练,Unity引擎构建三位场景的功能,还能用于感知模块的图像校正。目前,荣国栋的团队已经实现了相机传感器的仿真,对感知模块、感知结果进行实时评估和可视化,下一步还将为感知模块输出更多真值供感知算法进行训练,提高感知结果。

  在采访过程中,荣国栋还表示,百度Apollo项目的目标是将无人驾驶带向整个世界。我们在中国和美国的团队正在奋力研发推动无人驾驶技术继续向前。利用自动驾驶仿真模拟,可以大大促进无人驾驶领域的研发向前进展,从而推动整个汽车行业的发展。

  对于荣国栋和他的团队来说,通过Unity引擎模拟自动驾驶,既是无人驾驶技术研发的一个新思路,也是百度正在尝试运用各种技术,践行用科技让复杂的世界更简单的使命的一个缩影。

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