VISTA平台登場!原來麻省理工學院也是自動駕駛模擬高手
大壯旅 / 鄭寧編譯
2020-03-30 17:40

(示意圖/來源為Pixabay)

在最近的一項研究中,麻省理工學院(MIT)電腦科學與人工智慧實驗室和豐田研究所的研究人員,共同介紹了VISTA平台(虛擬影像自動合成與轉換)。

VISTA是一款自動駕駛汽車開發平台,它可借助現實世界的資料庫,來合成車輛能夠用上的行駛軌跡。

雖然Waymo、Uber、Cruise和Aurora等自動駕駛汽車公司,都有自己用來訓練AI的模擬環境,但MIT聲稱,自家系統是少數不需要人工添加道路標記、樹木和物理模型等的系統之一。而這樣的特性,可以大大加快自動駕駛汽車的測試與部署速度。

據研究人員介紹,如果虛擬車輛能保持不出事故,VISTA會對其進行獎勵,從而使他們「有動力」學習應對各種路況,包括車輛突然偏離軌道後重新獲得控制權。VISTA是資料驅動的,這意味著它可以根據與道路外觀以及場景中所有物件的距離和運動一致的真實資料軌跡進行合成。這樣可以防止在模擬中學到的知識與汽車在現實世界中的運行方式之間出現錯誤匹配。

為了訓練 VISTA,研究人員從多條道路的路測中採集影片資料。對於每幀畫面,VISTA會在一種3D點雲中預測每一個像素。隨後,他們將虛擬車輛放置在環境中並進行測試,以便在發出轉向指令時,VISTA根據轉向曲線以及車輛的方向和速度,透過點雲合成一條新的軌跡。

接著,VISTA使用上述軌跡繪製逼真的場景並編制深度地圖,其中包含從車輛視點到物體的距離有關的資訊。透過將深度地圖與估算3D場景中相機方向的技術相結合,引擎可精確定位車輛的位置及與虛擬模擬器中所有物體的相對距離,同時重新定位原始像素,從而從車輛的新視角中再現這個世界的景象。

在經過10到15個小時的訓練後,研究人員做了對比測試。結果顯示在10000公里的測試里程中,經過VISTA訓練的虛擬汽車能夠在從未見過的街道上行駛。即使將其放置在模仿各種接近碰撞情況的路況上(例如只有一半車身還留在路上或進入另一個車道),汽車也能在幾秒內成功恢復到安全的行駛軌跡。

將來,研究團隊希望VISTA能從單一駕駛軌跡模擬進化到模擬所有類型的路況,例如白天和黑夜以及晴天和陰雨天氣。此外,他們還希望模擬一些有很多車輛參與的複雜交叉路口。

本文為雷鋒網授權刊登,原文標題為「VISTA平臺登場!原來麻省理工學院也是自動駕駛模擬高手」