- 什么时候可以实现真正的自动驾驶?

   10年内? _创作 -

   我何时才能实现真正的自动驾驶? 10年内? _创建

  

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   编译/汽车的心脏

   来源:汽车之心(ID:Auto-Bit)

   作者:本文汇集了对麻省理工学院研究科学家Lex Fridman和Aurora首席执行官Chris Urmson的采访。

   学者们会与新企业家发生什么新的行业见解?

   在这个40分钟的采访视频中,他们谈到了以下主题:

   1。 卡内基梅隆大学和DARPA挑战赛

   2,团队领导

   3。 哪个部分的自动驾驶最难?

   4。 激光雷达没用吗?

   5,2级自动驾驶和无法控制的人为因素

   6,L4自动驾驶和安全

   7。 什么时候可以大规模部署自动驾驶?

   视频来源:Youtube

   1。 卡内基梅隆大学和DARPA挑战赛

   Lex Fridman:您参加了DARPA举办的自动驾驶挑战赛和城市挑战赛。 您在这些重大比赛中获得了哪些技术或哲学经验?

   Chris Urmson:在我看来,最重要的经验是我们有能力实现自动驾驶,这是DARPA挑战留下的最重要的资产。

   那时,我是卡内基梅隆大学机器人学的学生。 如此巨大的困难的游戏激起了每个人的兴奋,这真的很酷。

   选择加入几乎不可能成功的游戏确实是一种勇气。 幸运的是,经过多次尝试,我们取得了成功,这种感觉真的令人兴奋。

   Lex Fridman:当时,您认为哪一部分更有可能被实现? 作为总工程师,你肩上的负担并不轻。

   克里斯厄姆森:是的。 那时,我是技术总监,我和很多人做了很多工作。 至于我是否有信心实现自动驾驶? 当然,没有人会做任何看似幻想的事情。

   当时,我们只是认为这项技术很难实施。 我没想到它会如此困难。 第一次尝试被击败了。

   但是,我认为这是上帝给我们的福利。 当你不了解一件事的深度时,尝试几次总是好的。 这是高价顾问无法给您的体验。

   Lex Fridman:你认为球队最大的痛点是什么? 是机械吗? 传感器? 软硬件?算法? 车辆定位? 还是感知控制技术?

   Chris Urmson:说实话,这项技术的乐趣在于此,因为它很难做到,而且你不能拥有一块短板。

   以DARPA城市挑战赛为例。 如果从目前的角度来看,它应该很容易。 毕竟,我们有足够的城市数据,这不是沙漠。 GPS信号非常好,因此制作更准确的城市地图不是问题。

   当时,让所有的工程工作让我们控制并驾驶车辆已经是一个大问题(当然这也是一个问题)。

   然而,最困难的是游戏的不确定性。 我们甚至不知道游戏希望我们做什么。

   Lex Fridman:你的意思是,球队在赛前并不知道赛道,甚至连路上的工作都没有。

   克里斯厄姆森:是的。 我们根本不知道游戏线,我们只能依靠猜测。

   现在回想那场比赛,当每个人都觉得DARPA必须至少给出一些方法让赛车沿着他们开车。 事实证明,游戏中的参考对象都是自己发现的。 幸运的是,最终组委会提供了一些供我们参考的曲目。

   团队领导

   Lex Fridman:既然你是团队领导者,你对领导力有什么看法?

   克里斯厄姆森:这是几个问题。

   首先是敢于尝试艰难的项目,因为这对团队来说是一个很好的机会。

   另一个是知道如何使用人,而不仅仅是看他们是谁,找出他们是谁。

   这也是我从老领导人Red Whittaker(卡内基梅隆大学教授)那里学到的最有用的知识。

   他将逐一审视学校的学生,教他们成为领导者,并带头完成一些艰巨的任务。 如果你改变别人,你肯定会觉得这些学生太温柔,他们什么都不懂。

   因此,我觉得对他人充满信心是一种强有力的武器。

   Lex Fridman:您能简单介绍一下自动驾驶技术的发展吗? 从DARPA挑战到现在,技术是否经历了质的变化? 或者那年我们仍然玩同样的东西,但它变得更稳定了吗?

   克里斯·厄姆森:我们确实向前迈进了很多。

   在DARPA自动驾驶挑战赛中,我们唯一解锁的是高精度地图技术。

   有了它,那些越野车可以穿越沙漠,这绝对是一项重大创新。 否则,车辆将被前方道路的复杂环境困住,甚至更不可能保持一定的速度。

   至于城市挑战,我认为最大的技术创新是激光雷达,它可以生成高清3D模型,帮助车辆了解周围环境。 在我看来,这绝对是改变游戏规则的技术突破。

   除了激光雷达,我们在技术上取得了许多进步,例如视觉评估。

   那时,SLAM(即时定位和地图构造)是机器人行业中最受欢迎的概念。 这是展览的常客,每个人都会写一篇论文。

   因此,视觉评估技术的出现让每个人都非常兴奋。

   Lex Fridman:那么,那个时代的大部分技术突破是建立在激光雷达之上的?

   Chris Urmson:事实上,我们当时正在进行SLAM。

   随着激光雷达,相机,实时定位正式到位,每个人都可以摆脱GPS的迷信。

   总的来说,当时每个人都对SLAM做出了很多贡献。 激光雷达不是创新的决定性突破,但其实际应用确实向前迈出了一大步。

   Lex Fridman:也就是说,每个人都在城市挑战赛期间做了一张地图,所以每支球队都有自己的计划?你有没有在你之间分享“信息”?

   Chris Urmson:DARPA为每个团队提供了地图模型,但我们必须解决一个问题,即地图准确性。

   因此,尝试提出一套厘米级的地图是我们当时面临的最大挑战。

   Lex Fridman:当时的感知技术水平是多少?

   克里斯厄姆森:比现在糟糕得多。 然而,虽然时间不同,但它们的核心非常相似。

   我们的任务是跟踪车辆,甚至100米之外,毕竟,你必须改变道路上的车道。

   我们现在必须解决的问题也存在。 例如,如果我们预测其他车辆的运动,它们会继续直行还是向左转或向右转?

   不要忘记自动驾驶汽车的行为也会影响其他车辆。

   Lex Fridman:10年后呢?

   Chris Urmson:在我看来,最重要的一点是我们处在一个不可预测的世界里。 路上总有其他参与者,例如行人,例如自行车,例如其他车辆。

   他们大部分时间都遵守规则,但有时他们会飞行,而且这些变量很棘手。

   Lex Fridman:这些变量主要来自行为还是感知?

   克里斯厄姆森:两个。

   你知道,我们在10年前参加比赛时不必考虑自行车。 我们不必考虑行人,更不用说信号灯了,车辆的行驶区域要小得多。

   哪个部分的自动驾驶最难?

   Lex弗里德曼:从城市挑战到“现实世界”,你遇到过任何真正令人生畏的新挑战吗?

   克里斯·厄姆森:我认为两者之间的最大区别在于,现在我们才是真正的枪支。

   当然,和过去一样,我们还没有逃脱“可控环境”的魔力,但难度要高得多。 毕竟,这可能是一个60英里的胜利。

   从2006年的角度来看,60英里的距离是相当远的。 但现在它跑了500,000英里。 所以,他们不可能是一样的。

   激光雷达没用吗?

   Lex Fridman:激光雷达在自动驾驶方面有多重要?

   Chris Urmson:这真的是核心,但在我看来,相机和雷达也是核心。

   如果稳健性是目标,则必须使用不同传感器收集的数据。

   Lex Fridman:你怎么看待Elon Musk的激光雷达无用? 这是增长必须支付的价格吗? 或者大多数感知到的任务是否真的能够用于相机?

   克里斯·厄姆森:人类驾驶汽车是一种视觉能力,所以我同意相机的决定论。

   至于马斯克的激光雷达无用的理论,我认为这种表述没有问题。 许多年前,电动汽车并未得到业界的认可。 未来,任何技术最终都将被更强大的技术所取代。

   在我看来,这个问题的核心是我们目前的运输方式存在问题。 去年,许多美国人在路上丧生,这是不可接受的。

   无论自动驾驶技术的类型如何,我们都应该使用它,只要它能提高道路安全性。

   因此,使用激光雷达或相机是否完全没有意义是完全没有意义的。 它们只是两种技术。 能够更好地解决问题的人会选择谁。

   Lex Fridman:降低成本是汽车制造商的核心任务之一。 那么,在您看来,激光雷达的价格将来会急剧下降吗? 没有激光雷达我们能达到4级吗?

   克里斯·厄姆森:我认为这两个问题的答案都是“是”,只是时间问题。

   最便宜的传感器不是我们想要的。 我们需要的是经济上可行的自动驾驶仪解决方案,之后我们讨论利润和成本的降低。

   也就是说,对于500美元和50美元的系统,哪一个更有用,我们会选择哪一个。

   成本问题非常重要,它涉及业务是否可持续和未来。 所以,在激光雷达问题上,我认为没有价格基准。

   当然,激光雷达肯定比相机贵,因为它需要很多处理单元,但它肯定不能总是卖高价。

   我相信只要你有合适的商业模式,降低成本就不是问题。

   2级自动驾驶仪和无法控制的人为因素

   Lex Fridman:你说当前的2级技术充满了漏洞,因为人为因素太无法控制了。 您对此问题有哪些补充?

   Chris Urmson:关于2级,我的意图被误解了。

   在我看来,2级主动安全技术非常重要,我们应该推广它。 它可以在不久的将来降低事故率,同时挽救生命。

   目前的2级技术主要控制水平轴和垂直轴,即车辆的转向和加速和减速。 这对司机来说是一个好帮手,值得鼓励。

   但是,正如您所说,第2级也带来了一些挑战,例如人为因素的风险和公众的误解。

   我相信有几点。 首先,人们肯定会过分信任这项技术。 我们经常看到司机在特斯拉睡觉的消息。

   最近,我还在视频中看到一位名人,特斯拉是一辆自动驾驶汽车。 很多人对自动驾驶产生了深刻的误解,更不用说普通人了。

   事实上,特斯拉依靠自我驾驶并相信营销。 实际上你有一天可能会死在车里或者伤害其他行人。

   因此,制造商在推广和部署此类技术时必须注意方法和手段。

   在成本方面,2级也不同于真正的自动驾驶,它们生活在两个完全不同的世界中。

   Lex Fridman:在您看来,这不是一个逐步演变的过程。 2级和全自动驾驶的未来是两种方式吗?

   Chris Urmson:是的,Level 2专注于驾驶员辅助。 所有安全装置的设计都以驾驶员专注为前提,因此驾驶员的安全最终是驾驶员的责任。

   从成本的角度来看,2级可以成功完成几个主动制动,这是一个巨大的改进,即使成功率只有50%。

   但最终,它不是自动驾驶。

   Lex Fridman:世界上有这么多人很容易相信供应商的推广。 那么,我们可以制作不会过度信任驱动程序的2级系统吗?

   克里斯厄姆森:我不敢。 如果每个人都真正认识到所涉及的风险,那么您的假设将成立。

   不幸的是,人们总是喜欢从自己的经历开始。 如果2级系统一直安全工作,也许一个月后他们会放心。 然而,危险可能在第31天发生。

   当然,那些技术爱好者肯定会更加小心,但大多数人都没有这种意识,他们仍然相信自己的经验。

   因此,当2级被广泛使用时,由粗心引起的各种事故将迅速增加。

   L4自动驾驶和安全

   Lex Fridman:我还和别人谈过自动驾驶仪。 最后,每个人的观点是你是否应该为机器人献出生命,所以我们仍然要谈论安全问题。 你如何向全世界证明自动驾驶汽车是绝对安全的?

   克里斯厄姆森:这项工作真的很难,因为没有标准答案。

   首先,我们必须展示努力工作,例如功能安全流程,它是解决工作中问题的指南,以及建立初始信任的方式。

   然后有证据,例如向公众展示驾驶汽车的能力,包括模拟,部件测试,分解测试和一些驾驶测试数据。

   最后,让公众相信自动驾驶仍然取决于对话,这一步骤需要深度和时间。 目标很简单:让每个人都相信自动驾驶有利于保护公众利益,值得公众信任。

   这一步已经完成,我们离成功并不遥远。

   Lex Fridman:如果这种方法失败了,您认为我们能否提出一个衡量自动驾驶汽车安全性的指标或数字?

   克里斯厄姆森:当然,而不仅仅是一个数字。

   现在我们只在内部进行,我们将在未来披露更多信息,例如不同任务下的人员表现及其离职率。

   最后,结合航空业的相关经验,结合法律法规,我们可以提出一个数据模型进行比较,使数据成为自动驾驶汽车的名称。

   Lex Fridman:谈到自动驾驶汽车,公众首先会想到经典的“电车问题”。 那么你如何准备赢得每个人的“心脏”并让他们接受自动驾驶汽车是生活中不可分割的一部分?

   克里斯厄姆森:我会让他们体验一下。

   说实话,自动驾驶是一种新物种。 以前每个人都没有碰过它,毫无疑问这是不正常的。

   同时,用户对自动驾驶过程的熟悉程度也是我们不断改进和降低成本的好机会。 当你尝试并喜欢驾驶汽车时,你会将它作为生活中不可或缺的一部分。

   我见过更多这类事。 许多人在试驾自动驾驶汽车之前都很怀疑,但十分钟之后他们就消除了他们的顾虑。

   技术是这样的,你不需要完全理解原理,只需使用它。

   这也是我们对自动驾驶技术的期望,只要它在幕后提供完美的用户体验并安全地将每个人送到目的地。

   什么时候可以大规模部署自动驾驶仪?

   Lex Fridman:我们不谈未来。 每个人都听取了预言并感到恼火。 公众只想知道什么时候可以大规模部署自动驾驶汽车? 至少需要10,000个单位吗?

   Chris Urmson:我可以在10年内实现它。 我相信我还有它。

   Lex Fridman:那么在您看来,自动驾驶汽车的部署何时会发生质的变化?

   克里斯厄姆森:答案很简单。 道路上的自动驾驶汽车何时取消安全驾驶员?

   之后,我们可以考虑如何扩展,如何构建用户体验以及如何创新业务模型。

   Lex Fridman:安全驾驶员首先从哪个自动驾驶汽车区域消失? 是高速还是城市? 或者其他具体领域是什么?

   克里斯厄姆森:我认为它应该是一个城市或郊区。

   大多数人认为高速路况最适合自动驾驶,因为每个人都朝一个方向行驶,没有行人或自行车。

   不幸的是,事实并非如此,因为在自动驾驶模式下,我们必须考虑100%,而不是考虑大多数情况。 一旦大卡车出现问题,以此速度造成的损坏太大。

   切换到城市,即使在较低速度下出现问题,也不会那么严重。

   在技术完全成熟之前很难避免意外事故,因此您肯定会选择风险较低的城市或郊区环境。 更多投资肯定意味着更快的进步

   Lex Fridman:部署自动驾驶汽车的时间表现已广泛。 有人说10年,有人说20年,有些人说30年。 在您看来,什么样的技术突破可以改变自动驾驶着陆的时间进程?

   克里斯厄姆森:我认为感知和预测能力更重要。 如果明天你能想出一个完美的模型,我们的研发将向前迈进一大步。

   Lex Fridman:目前的哪些道路参与者对您来说最麻烦? 车辆,行人或自行车?

   克里斯·厄姆森:我最担心的是自行车和行人,因为他们完全没有受到保护,带有安全气囊的汽车风险要小得多。

   因此,我们更加关注行人和自行车。

   Lex Fridman:为行人增加更多保护意味着汽车会减速,他们甚至会用它来解决自动驾驶汽车(如瓷器)的麻烦。 如果它是一个人类驾驶员,那么四处走动会很好,但是会自动驾驶汽车吗? 我们有什么好的技术解决方案吗?

   克里斯厄姆森:让我首先说,如果我看到人们过马路,我肯定会停下来放手而不是四处走动。

   现在,有些人用这个来过马路,但面对自动驾驶汽车,他们不得不测量金额,毕竟没有人想要发生车祸。

   机器的心思可能比人更难猜,所以我并不担心行人造成的道路混乱。算法上很简单,探测到有人接近就停下来,所以基本没什么风险。

   Lex Fridman:所以这不是算法问题,而是体验问题。再问最后一个问题,当下Aurora的主要竞争对手是谁?你准备如何击败它们?

   克里斯厄姆森:眼下,我们还是更关心自己。

   之前我也多次提到,自动驾驶是个非常复杂的难题,很多公司都在着手解决。我们没时间去找假想敌以及击败它们的战略,要想走得更快,就得先对整个行业有深入了解,尽量躲开前进路上的陷阱。

   其次,吸引认同我们使命的员工。

   除此之外,对基础设施和架构的持续投资也相当重要,它们是公司未来的加速器。

   我们不会把时间都花在演示上。相反,机器学习,数据提取及应用等基础建设更为

   重要。

   对这些领域的持续投资,才是Aurora未来能否继续走下去的关键。

   注:【1】Chris Urmson,曾是谷歌自动驾驶项目二号人物。

   在2006年美国国防部高级研究计划局(DARPA)挑战赛中,他是卡内基梅隆大学(CMU)自动驾驶团队的关键工程师。

   在2007年DARPA城市挑战赛(Urban Challenge)中,他是冠军组CMU团队的核心领导者之一。

   随后,Urmson加入谷歌,成为谷歌自动驾驶软件部门的负责人。正是他,将谷歌自动驾驶从概念车变成现实,帮助团队将这项技术从研究阶段转向工程阶段。

   如今,他是自动驾驶新创公司Aurora的创始人兼CEO。

   Aurora成立于2017年初。今年2月,奥罗拉敲定5。 3亿美元B轮投资,由红杉资本领投,亚马逊,壳牌等巨头跟投。拿到这笔投资后,Aurora估值达到25亿美元。今年6月,它又获得现代/起亚的投资。

   可以说,在Urmson的带领下,Aurora已成为全球范围内备受关注的自动驾驶公司之一。