Lyft透露其自动驾驶汽车决策系统设计细节 学习人类驾驶模式

据国外媒体报道，Lyft自动驾驶汽车研发部门的L5团队披露了其自动驾驶汽车规划的一些细节和进展，并列举了其工程师面临的一些挑战。

(图片来源:Lyft)想象一下，一辆车在高速公路上行驶，遇到另一辆车横穿多条车道。如果你想防止碰撞，你必须减速，但是如何控制减速的速度呢？Lyft的自动驾驶原型利用“人类启发”的规划方法来确定减速率。最初，该公司使用了一个不考虑障碍物速度的基准AI模型，而最新的模型学习了人类在高速面临超车时驾驶并逐渐减速。Lyft Level 5团队表示，“这种混合动力方式可以适应人类的喜好，使驾驶体验更加舒适和自然。我们相信，结合基于规则的系统、基于学习的系统和人类驾驶数据，可以产生全面的系统级解决方案。”L5工程师表示，他们从马斯洛的需求层次理论和阿西莫夫的机器人三定律中获得灵感，设计了自动驾驶汽车决策系统的架构。这种金字塔模式的基础是安全性和合法性，即在执行运营前，Lyft车辆会验证其计划的行为是否安全，是否符合当地法律。此外，规划模型还考虑了感知安全的概念，即使实际安全风险较低，也会将乘客和其他驾驶员的不安全感降至最低。在实际驾驶中，可能需要增加与前方车辆的距离，或者保证自动驾驶车辆不会太靠近车道分隔带。该模型的倒数第二层是舒适性，如减少重力引起的恶心。模型的顶端是路线效率，比如尽快到达目的地。自动驾驶汽车系统的透明度将是提高公众接受度的关键。根据英特尔PSB研究所去年委托进行的一项调查，尽管约94%的车祸是由人为错误造成的，但只有21%的美国人愿意将汽车换成自动驾驶汽车，近一半(43%)的人在自动驾驶汽车附近感到不安全。Lyft Level 5团队由一群数据科学家、应用研究人员、产品经理、运营经理等人组成，致力于打造汽车共享服务的自动驾驶系统。自2017年7月成立以来，该部门开发了新的3D分割框架，评估车辆能效的新方法，以及使用众包地图跟踪车辆运动的技术。今年早些时候，Lyft在其位于加利福尼亚州帕洛阿尔托第5层的总部附近开设了一个新的道路测试场。工程师将在该中心模拟真实的驾驶场景，包括十字路口、交通灯、道路合并、行人通道和其他公共道路条件，其中的组件将是可重置的。一年前，Lyft扩大了其在帕洛阿尔托的员工自动驾驶服务，将配备人类安全驾驶员的自动驾驶汽车纳入了限制区域。今年，该公司表示，它可以驾驶的路线数量增加了两倍，并计划迅速扩大服务的覆盖范围。11月，Lyft透露，与半年前相比，其季度行驶里程增加了4倍，致力于自动驾驶汽车技术开发的员工人数从300人增加到400人。据该公司称，在试图通过Lyft应用程序使用自动驾驶汽车的人中，96%的人表示他们想再次使用它们。今年5月，Lyft与Waymo合作。凤凰城的用户可以通过Lyft应用程序调用Waymo的自动驾驶汽车。此外，Lyft还与Ambofu合作，后者向Lyft拉斯维加斯的客户提供少量自动驾驶汽车。最近，Lyft还开放了其自动驾驶汽车数据集nuScenes，其中有超过55000个人工标注的3D标注交通主题框架。

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