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汽車制造

谷歌無人汽車地圖如何制成 激光掃描全城市

星之球科技 來源:車聯網2014-05-19 我要評論(0 )   

谷歌的無人駕駛汽車現在能夠帶你在美國加利福尼亞州山景城的大街小巷里兜風了。 本周,筆者有幸坐谷歌的無人駕駛汽車體驗了一把。我看到汽車駕駛員將手從方向盤上拿開,...

          谷歌的無人駕駛汽車現在能夠帶你在美國加利福尼亞州山景城的大街小巷里兜風了。

本周,筆者有幸坐谷歌的無人駕駛汽車體驗了一把。我看到汽車駕駛員將手從方向盤上拿開,電腦就自動挑起了駕駛的重任。“現在開始自動駕駛。”電腦里傳出一名女性的聲音。變道、遵守紅綠燈指示、監(jiān)測路邊騎自行車的人和步行者、轉彎,汽車自己完成了所有這些任務。

它運行得如此順暢,以至于《紐約時報》的一名試乘記者不禁感嘆,“坐在上面太無聊了。”他的言外之意就是谷歌無人駕駛汽車的表現太贊了,幾近完美!

機器人司機可以減少交通事故、提高全美道路網絡的承載能力以及解放上班族,讓他們在上下班途中可以盯著自己的手機屏幕,隨心所欲地使用谷歌的各種服務。

但是,你現在還不能將谷歌無人駕駛汽車放到奧蘭多或奧克蘭或阿克倫的街道上,并期待它像在硅谷一樣具有出色的表現。

其原因在于,谷歌已建立了虛擬的山景城路況地圖,而其他地方的虛擬地圖尚未建立。

無人駕駛汽車成功的關鍵

谷歌無人駕駛汽車成功的關鍵是,這些汽車并不需要從零開始處理所有道路交通情況。相反,它的團隊早已走過了該汽車將要走的各條道路,并繪制了詳細的虛擬地圖。這可不是普通的地圖,甚至也不是詳盡的消費者版谷歌地圖。

 

 

谷歌無人汽車地圖如何制成 激光掃描全城市

 

谷歌繪制了灣區(qū)的虛擬地形圖

它是描繪現實路況的極其精確的數字化地圖,它精確到了每一個人行道鑲邊的位置和高度。一般的數字地圖僅會大致顯示道路交叉口的位置,而這種虛擬地圖展示的路況精確到了英寸。

這種虛擬地圖也超過了我們通常對地圖的概念。“我們的虛擬地圖一覽無遺地展示出了各種地理位置信息,從而能夠提前告知汽車,為其自動行駛提供幫助。”谷歌無人駕駛汽車地圖繪制主管安德魯-查塔姆(Andrew Chatham)說。

“我們會告訴它交通信號燈距離地面多高、人行道鑲邊的準確位置,從而讓汽車清楚地知道哪些地方不能走。”他說,“我們甚至還納入了你看不到的信息,例如速度限制。”

谷歌工程師們駕車實地考察路況,并據此繪制出了虛擬的城市地圖。他們會在汽車啟動前將路線數據上傳到汽車中,從而在汽車行駛過程中,不斷地給予指引。

“汽車軟件不用每次從零開始分析現實路況,并做出判斷。相反,它在出發(fā)前就已明了前方的路況是怎樣的。”查塔姆說,“現在,汽車軟件的工作只是分析現實情況與預期數據的差別。這就使得汽車自動駕駛的問題大大簡化了。”

“爬地球”收集數據

雖然它簡化了汽車駕駛的問題,但是它需要處理的數據卻并沒有減少。要知道,它可是要基于整個道路網絡來開發(fā)虛擬地圖。

很少有公司——也許只有谷歌——會想到讓美國路面交通的數字化成為無人駕駛汽車的解決方案之一。汽車公司會想到用這種數據收集和整合的方法提高其核心競爭力嗎?

在談及谷歌為其汽車繪制每一條街道的做法時,卡內基梅隆大學前教授、谷歌無人駕駛汽車項目負責人克里斯-厄姆森(Chris Urmson)流露出了無比的信心。“這是谷歌利用地圖和街景服務嘗試的眾多新鮮事之一。”厄姆森說,“我們到處行走,并收集非常詳實的數據,這為無人駕駛汽車提供了強大的導航信息。”

迄今為止,谷歌已繪制了2000英里的道路地圖。美國的全部道路網絡約有400萬英里。

“這就是我們的工作。”他說著,聳了聳肩。“但這并不是令人望而卻步的工作。”這就是谷歌考慮的這個項目的規(guī)模。

事實上,我們最好別把谷歌正在做的這件事稱之為“繪制地圖”,而應該想出一個新的動詞來顯示它與傳統地圖概念的差別。要我說,他們就是在“爬地球”,他們獲得的數據才是真正有效的、適合電腦讀取的。

除了無人駕駛汽車,谷歌還推出了Tango項目,旨在“讓移動設備對空間和運動建立人類級別的理解力。”此外,谷歌最近還掀起了收購機器人公司的狂歡。Tango項目是為了讓機器人理解人類的世界,而機器人公司則是為了讓機器人在人類世界中行動自如。#p#分頁標題#e#

卓爾不凡的谷歌

你越想就會越覺得谷歌的卓爾不凡:他們的遠大夢想、大手筆運作以及解決這個棘手問題的解決方案都令人稱奇。由于谷歌這樣大規(guī)模的、史無前例的、難以想象的數據收集工作,曾經十分棘手的“機器視覺”問題變得簡單多了。

去年秋季,另一位研制無人駕駛汽車的谷歌員工安東尼-萊萬多斯基(Anthony Levandowski)到硅谷日產汽車公司做演講。在問答階段,日產汽車公司的工程師們不停地拋出汽車之間互動的概念,他們似乎認為這就是無人駕駛汽車解決方案的重要組成部分。

萊萬多斯基自信地、敏捷地回應了所有這些問題。“我們用其他汽車的感應器能夠看到前方道路的更多信息嗎?我需要明確說明的是,汽車之間共享信息是可能的,但這不是我們優(yōu)先考慮的事項。”

汽車公司的員工們無法理解或不愿理解的是,谷歌認為,汽車之間的交流互動是可能的,但是無法做到實時互動。

畢竟,每輛汽車的數據都來自于地圖。有了這些地圖數據,所有汽車要做的就是根據超級精確的虛擬地圖明確自己的準確位置。這樣一來,它們就可以省下所有數據分析和計算(以及汽車之間互動)的時間。

有趣的是,谷歌無人駕駛汽車的做法與風投公司Andreesen Horowitz支持的創(chuàng)業(yè)公司Anki對其玩具賽車游戲的做法具有驚人的相似性。在你購買Anki Drive的時候,他們還會附帶銷售這些賽車比賽的跑道。這些跑道內置有很多地理位置數據,實際上是虛擬賽車地圖的物理形式。

去年,Anki CEO鮑里斯-索夫曼(Boris Sofman)(他與厄姆森一樣,也是卡內基梅隆大學的高材生)說,提前了解賽道更有助于他們同步軟件所運行的虛擬世界和汽車飛馳的物理世界。

“我們能夠將物理世界變成虛擬世界。”索夫曼說,“我們能夠將這些真實的人物進行抽象處理,把他們當成是手機視頻游戲中的虛擬人物。”

機器學習算法

當然,在有步行者和騎行者的情況下,要在虛擬和現實結合的山景城道路上行駛就不是那么容易的事了:汽車需要在道路上不斷地規(guī)劃路線,避免發(fā)生交通事故。

 

 

谷歌無人汽車地圖如何制成 激光掃描全城市

 

無人駕駛汽車頂上的攝像頭和激光記錄儀

谷歌汽車并不是傻瓜。它們有自己的感應設備:雷達、雷克薩斯SUV車頂的激光旋轉裝置以及一系列攝像頭。它們的車載系統會分析數據并決定采取哪條路線,以避免撞車。

這是一個非常棘手的問題,但是谷歌使用了“臺式電腦”級別的計算能力。(大型計算和數據處理工作由谷歌服務器中心團隊完成。)

車載電腦首先要做的事情就是整合傳感器數據。它會從激光裝置、攝像頭那里收集數據,并將它們整合形成周圍環(huán)境的實況圖,并據此在虛擬山景城地圖中確定自己的位置。

“我們能夠將我們看到的周圍景象與地圖中說明的路況進行對比,從而精確地確定我們在地圖中的位置——精確到幾厘米。”無人駕駛汽車的軟件主管迪米特里-多爾戈夫(Dmitri Dolgov)說,“一旦我們知道自己的確切位置,我們就會把地圖中存儲的相關路況信息提供給汽車。”

一旦了解自己的位置所在,無人駕駛汽車就能夠監(jiān)測和模擬周圍動態(tài)物體(如其他車輛、自行車和行人)的行為。

這里,谷歌用到了另一個方法。多爾戈夫的團隊利用機器學習算法來創(chuàng)造路上行人的模型。無人駕駛汽車行駛的每一英里路程的情況都會被記錄下來,汽車電腦就會保持這些數據,并分析各種不同的對象在不同的環(huán)境中如何表現。有些司機的行為可能會被設置為固定變量(如“綠燈亮,汽車行”),但是汽車電腦不會死搬硬套這種邏輯,而是從實際的司機行為中進行學習。

這樣一來,跟在一輛垃圾運輸卡車后面行駛的汽車,如果卡車停止行進,那么汽車可能會選擇變道繞過去,而不是也跟著停下來。谷歌已建立了70萬英里的行駛數據,這有助于谷歌汽車根據自己的學習經驗來調整自己的行為。#p#分頁標題#e#

非理性效用

大多數駕駛情況并不難理解,但是如果出現少數棘手的或意外的情況如何處置呢?在當前的情況下,谷歌會讓人類司機代勞,以確保汽車行駛安全。但有意思的是,在人類司機代勞的情況下,無人駕駛汽車也會記下自己自動處置這種棘手情況的可能做法。這樣一來,工程師們就可以測試在極端情況下汽車需要怎么做才不會傷及無辜。

每一輛谷歌汽車既記錄有以前駕駛的數據——在真實道路上行駛獲得的數據,又記錄有電腦輸出的駕駛數據——主要是其他汽車司機如何處置各種情況的模型。

通過這種方式,谷歌汽車的工作方式與我們人腦反應的方式之間就建立了聯系和類比。我們大腦的反應方式是接受來自感官傳來的信息,并采取相應的行動。事實上,我們的大腦無時無刻不在進行各種預測,它引導著我們的認知。實際駕駛過程中的感官輸入信息——燈光映照在我們的視網膜細胞上——會與我們大腦多年來在現實世界中習得的經驗相互印證。

谷歌的無人駕駛汽車也運用了這一原理,這不足為奇;他們通過這種方法已取得了很大的成功,這也不足為奇。

谷歌人工智能主管彼得-諾維格(Peter Norvig)及其兩名同事,在一篇論文中用“數據的非理性效用”來描述龐大數據對于極端復雜人工智能問題的影響。一幅漫畫中的話可以用來總結諾維格的論文觀點,“走出去,收集數據,看看它能做什么。”

即使這意味著要持續(xù)不斷地、永無止境地行駛完400萬英里的路程,并錄入和整合這些龐大的數據,谷歌也會堅持不懈地做下去。

這就是谷歌的非理性效用。

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