[導讀]Google 母公司 Alphabet 旗下的無人駕駛汽車公司 Waymo，已經(jīng)在真實的城市道路上行駛了數(shù)百萬公里。此外，Waymo 開發(fā)人員還借助深度學習技術，在虛擬世界中對自動駕駛汽車的 AI 進行了大量的培訓。模擬中包含了許多高度復雜的場景，比如多巷路口和不遵守秩序亂開的汽車。值得一提的是，他們不僅對單輛車進行培訓，還允許多車數(shù)據(jù)組網(wǎng)合作，從而將行駛安全性又提升了一層。
Google 母公司 Alphabet 旗下的無人駕駛汽車公司 Waymo，已經(jīng)在真實的城市道路上行駛了數(shù)百萬公里。此外，Waymo 開發(fā)人員還借助深度學習技術，在虛擬世界中對自動駕駛汽車的 AI 進行了大量的培訓。模擬中包含了許多高度復雜的場景，比如多巷路口和不遵守秩序亂開的汽車。值得一提的是，他們不僅對單輛車進行培訓，還允許多車數(shù)據(jù)組網(wǎng)合作，從而將行駛安全性又提升了一層。
Waymo 首席軟件工程師 James Stout 在官方博客上表示：“模擬的一大好處是，你可以專注于最有趣的那部分交互 —— 閃爍著的黃色信號燈、開錯路的司機、亂竄的行人和自行車等”。
在訓練自動駕駛 AI 的時候，它們并不介意數(shù)據(jù)來自真實世界或模擬輸入。大多數(shù)專家都認為，在不遠的將來，自動駕駛汽車可以讓道路更加安全。但在最終實現(xiàn)之前，需要喂給它們足夠多的訓練數(shù)據(jù)，畢竟經(jīng)驗在于積累。
我們可以重建一個極其詳細、高度仿真的虛擬城市(比如 East Valley)
模擬狀態(tài)下，可以駕駛虛擬小車頻繁通過同一路段，將同一流程重復成千上萬次。
為了增加復雜度，我們可以在原始場景中添加更多車輛、行人、以及騎行者。
通過“模糊過程”，我們可以修改虛擬場景下的速度、軌跡、以及物體的位置。
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