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自动驾驶谁更强?来看车和家郎咸朋眼中的特斯拉和Waymo

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时间:1900/1/1 0:00:00

关注自动驾驶的朋友应该知道,每次相关榜单出来,谷歌的兄弟公司Waymo总是名列前茅,而特斯拉有时排在最后,有时不被考虑在内。然而,作为特斯拉最大的卖点之一,自动驾驶真的那么弱吗?像Waymo这样的互联网公司真的能比汽车工厂做得更好吗?让我们看看专业人士是怎么想的。

Tesla, found

以下内容来自汽车与家居自动驾驶负责人郎贤鹏微博:用一句话介绍汽车与家居的自动驾驶理念:同步三维环境,学习人类驾驶。1、同步三维环境,主要是指使用生产车辆采集数据后对数据结果进行处理。包括:高精度地图、场景模型、驾驶实例等。这些数据不会涉及用户的个人隐私,只涉及外部环境的恢复。数据收集足以拉开公司之间的差距。特斯拉声称拥有10亿英里的数据,比Waymo的1000万公里高出两个数量级,而且差距仍在扩大。对于高水平的自动驾驶来说,数据是最有价值的,也是最难获得的。因为此时,决策规划算法的研发和测试需要大量真实的数据支持,不难想象凤凰数据训练的算法在望京会有什么样的结果。数据的质量和数量一样重要。相同里程的数据,包括各种道路等级、天气状况和驾驶员的驾驶习惯,显然具有更高的价值。另一个不容忽视的事实是数据采集的成本。无论是用生产车还是实验测试车,效果都是完全不同的。高精度地图的更新也需要大量的数据,并且对实时性要求很高。根据一家大型外国OEM的说法,更新需要满足三个“1”的基本原则(一天内发现,一小时内生产,一分钟内发布)。在家中和车内,我们设计了一个自动数据处理流程,将生产车返回的数据转化为场景模型,用于后续的算法开发和测试。先卖掉它,然后再介绍它。2.学习人类驾驶主要是指算法层面。首先,建立感知和环境模型非常重要,但我们的目标不是100%准确,而是容忍某些不确定性和错误。这实际上和开车一样,而且驾驶决策是在信息不完整的情况下做出的,传感器的覆盖范围远大于人的覆盖范围。对于环境模型,我们的想法是将后续驾驶策略分为两个层次。其中一些与安全驾驶有关,并将由常规专家系统进行评判,这与我们在驾校学习的基本驾驶规范类似;

另一部分与驾驶舒适性有关,将使用强化学习和模仿学习,使汽车更符合人们的驾驶习惯,更像一个“老司机”。该驱动策略被输入到后续的PnC模块中,以确保安全稳定地执行到位。这一切的前提是第一部分中的数据。有了真实的数据(不算模拟),就可以分析人们的驾驶策略,在上路前对弯道情况进行更多的模拟,实现人人真正喜欢的自动驾驶。关注自动驾驶的朋友应该知道,每次相关榜单出来,谷歌的兄弟公司Waymo总是名列前茅,而特斯拉有时排在最后,有时不被考虑在内。然而,作为特斯拉最大的卖点之一,自动驾驶真的那么弱吗?像Waymo这样的互联网公司真的能比汽车工厂做得更好吗?让我们看看专业人士是怎么想的。

Tesla, found

以下内容来自汽车与家居自动驾驶负责人郎贤鹏微博:用一句话介绍汽车与家居的自动驾驶理念:同步三维环境,学习人类驾驶。1、同步三维环境,主要是指使用生产车辆采集数据后对数据结果进行处理。包括:高精度地图、场景模型、驾驶实例等。这些数据不会涉及用户的个人隐私,只涉及外部环境的恢复。数据收集足以拉开公司之间的差距。特斯拉声称拥有10亿英里的数据,比Waymo的1000万公里高出两个数量级,而且差距仍在扩大。对于高水平的自动驾驶来说,数据是最有价值的,也是最难获得的。因为此时,决策规划算法的研发和测试需要大量真实的数据支持,不难想象凤凰数据训练的算法在望京会有什么样的结果。数据的质量和数量一样重要。相同里程的数据,包括各种道路等级、天气状况和驾驶员的驾驶习惯,显然具有更高的价值。另一个不容忽视的事实是数据采集的成本。无论是用生产车还是实验测试车,效果都是完全不同的。高精度地图的更新也需要大量的数据,并且对实时性要求很高。根据一家大型外国OEM的说法,更新需要满足三个“1”的基本原则(一天内发现,一小时内生产,一分钟内发布)。在家中和车内,我们设计了一个自动数据处理流程,将生产车返回的数据转化为场景模型,用于后续的算法开发和测试。先卖掉它,然后再介绍它。2.学习人类驾驶主要是指算法层面。首先,建立感知和环境模型非常重要,但我们的目标不是100%准确,而是容忍某些不确定性和错误。这实际上和开车一样,而且驾驶决策是在信息不完整的情况下做出的,传感器的覆盖范围远大于人的覆盖范围。对于环境模型,我们的想法是将后续驾驶策略分为两个层次。其中一些与安全驾驶有关,并将由常规专家系统进行评判,这与我们在驾校学习的基本驾驶规范类似;另一部分与驾驶舒适性有关,将使用强化学习和模仿学习,使汽车更符合人们的驾驶习惯,更像一个“老司机”。该驱动策略被输入到后续的PnC模块中,以确保安全稳定地执行到位。这一切的前提是第一部分中的数据。有了真实的数据(不算模拟),就可以分析人们的驾驶策略,在上路前对弯道情况进行更多的模拟,实现人人真正喜欢的自动驾驶。

标签:特斯拉发现

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