据外媒报道，自动驾驶卡车技术初创公司Waabi推出了高保真闭环模拟器Waabi World，不仅可以虚拟测试Waabi的自动驾驶软件，还可以实时授课。
(来源:Waabi)
该公司创始人拉奎尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)表示:“我们的模拟器不仅真实、反应灵敏，因此它可以模仿真实世界的多样性、美丽和逼真度，自动创建场景，对Waabi驾驶员进行压力测试，还可以通过体验模拟器教会Waabi驾驶员学习。”
作为加速市场进入的一种方式，模拟对于自动驾驶汽车(AV)行业来说并不新鲜。Waymo、Cruise、Aurora、Tucson Future、Tesla都表示，使用真实世界的数据构建模拟测试AV系统有很多好处，尤其是系统从未见过，但在真实世界中发生过的场景。
Urtasun表示，目前行业中使用的模拟器不能显著减少真实驾驶所需的里程，以便测试、开发和部署该技术。Waabi声称，其模拟器可以从数据中自动构建世界的数字双胞胎，进行近实时的传感器模拟，创建场景来测试Waabi驾驶员的压力，并教会驾驶员在没有人为干预的情况下从错误中学习。
Urtasun表示，其他公司通过让艺术家创建真实世界的3D CAD模型并为每个对象(如树木和建筑物)分配材料属性来解决模拟问题。这些物体要么是人工组合而成的场景，要么是艺术家利用自动化技术(如程序生成)将人工生成的资产和算法结合起来，由小块创造出更大的人工世界。
乌尔塔松说:“瓦阿比的方法非常不同。通过人工智能，我们从我们经过的所有区域重建数字双胞胎。所以每次车辆行驶采集数据，我们都可以重现，而且可以超高保真重现，只需要观察一次。因此，这项技术的可扩展性更强。”换句话说，Waabi World包含一个AI系统，它获取原始传感器数据，并自动创建一个数字双胞胎，因此它不需要艺术家或程序来生成。
在为测试创建虚拟环境后，Waabi必须模拟卡车上的传感器观察现实世界场景的方式。Urtasun表示，Waabi将把AI与简单的物理结合起来，实现更快、更真实的传感器模拟，从而为Waabi驾驶员提供更具沉浸感的模拟器。
Urtasun说，Waabi World不需要标记所有的环境。模拟器使用一系列简单的物理原理来大致了解软件堆栈通过传感器和AI看到的内容，并使用新一代算法来完成画面。
Waabi World利用AI在闭环仿真中自动生成这些场景(也就是说它是被动的)，通过观察司机在现实世界中的行为来测试Waabi司机，知道系统故障的位置。
Urtasun表示:“Waabi世界可以生成非常有可能导致Waabi驱动程序失败的场景。所以，当自动驾驶系统表现良好的时候，我们需要几百万个场景来看自动驾驶系统可能出现的问题或者错误。这就像大海捞针。”
Urtasun表示:“Waabi World可以通过体验模拟，教会Waabi驾驶员自动驾驶。当Waabi驾驶员体验环境时，Waabi World可以告诉驾驶员系统所犯的错误，然后驾驶员可以获得信息并立即更新他的大脑，以更好地处理情况。通过这种方式，用户可以不断地自动改进软件堆栈。”
Urtasun与人类的学习方式非常相似。工程师可以决定他们想要使用哪些部分来学习和更新他们的大脑，而不必等待数据被收集并发送回服务器。而在经历了一些事情之后，大脑会立刻重新布线，以便更好地处理这种情况。
然而，在道路测试方面，Urtasun表示:“出于安全考虑，Waabi不会允许其驾驶员在驾驶时学习，即使它有能力这样做。如果这些新变化没有得到充分验证，很可能会带来危险。在软件落地之前，你需要知道它是否通过了所有的安全测试。”据外媒报道，自动驾驶卡车技术初创公司Waabi推出了高保真闭环模拟器Waabi World，不仅可以虚拟测试Waabi的自动驾驶软件，还可以实时授课。
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(来源:Waabi)
该公司创始人拉奎尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)表示:“我们的模拟器不仅真实、反应灵敏，因此它可以模仿真实世界的多样性、美丽和逼真度，自动创建场景，对Waabi驾驶员进行压力测试，还可以通过体验模拟器教会Waabi驾驶员学习。”
作为加速市场进入的一种方式，模拟对于自动驾驶汽车(AV)行业来说并不新鲜。Waymo、Cruise、Aurora、Tucson Future、Tesla都表示，使用真实世界的数据构建模拟测试AV系统有很多好处，尤其是系统从未见过，但在真实世界中发生过的场景。
Urtasun表示，目前行业中使用的模拟器不能显著减少真实驾驶所需的里程，以便测试、开发和部署该技术。Waabi声称，其模拟器可以从数据中自动构建世界的数字双胞胎，进行近实时的传感器模拟，创建场景来测试Waabi驾驶员的压力，并教会驾驶员在没有人为干预的情况下从错误中学习。
Urtasun表示，其他公司通过让艺术家创建真实世界的3D CAD模型并为每个对象(如树木和建筑物)分配材料属性来解决模拟问题。这些物体要么是人工组合而成的场景，要么是艺术家利用自动化技术(如程序生成)将人工生成的资产和算法结合起来，由小块创造出更大的人工世界。
乌尔塔松说:“瓦阿比的方法非常不同。通过人工智能，我们从我们经过的所有区域重建数字双胞胎。所以每次车辆行驶采集数据，我们都可以重现，而且可以超高保真重现，只需要观察一次。因此，这项技术的可扩展性更强。”换句话说，Waabi World包含一个AI系统，它获取原始传感器数据，并自动创建一个数字双胞胎，因此它不需要艺术家或程序来生成。
在为测试创建虚拟环境后，Waabi必须模拟卡车上的传感器观察现实世界场景的方式。Urtasun表示，Waabi将把AI与简单的物理结合起来，实现更快、更真实的传感器模拟，从而为Waabi驾驶员提供更具沉浸感的模拟器。
Urtasun说，Waabi World不需要标记所有的环境。模拟器使用一系列简单的物理原理来大致了解软件堆栈通过传感器和AI看到的内容，并使用新一代算法来完成画面。
Waabi World利用AI在闭环仿真中自动生成这些场景(也就是说它是被动的)，通过观察司机在现实世界中的行为来测试Waabi司机，知道系统故障的位置。
Urtasun表示:“Waabi世界可以生成非常有可能导致Waabi驱动程序失败的场景。所以，当自动驾驶系统表现良好的时候，我们需要几百万个场景来看自动驾驶系统可能出现的问题或者错误。这就像大海捞针。”
Urtasun表示:“Waabi World可以通过体验模拟，教会Waabi驾驶员自动驾驶。当Waabi驾驶员体验环境时，Waabi World可以告诉驾驶员系统所犯的错误，然后驾驶员可以获得信息并立即更新他的大脑，以更好地处理情况。通过这种方式，用户可以不断地自动改进软件堆栈。”
Urtasun与人类的学习方式非常相似。工程师可以决定他们想要使用哪些部分来学习和更新他们的大脑，而不必等待数据被收集并发送回服务器。而在经历了一些事情之后，大脑会立刻重新布线，以便更好地处理这种情况。
然而，在道路测试方面，Urtasun表示:“出于安全考虑，Waabi不会允许其驾驶员在驾驶时学习，即使它有能力这样做。如果这些新变化没有得到充分验证，很可能会带来危险。在软件落地之前，你需要知道它是否通过了所有的安全测试。”
标签：特斯拉
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