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AI创业公司Drive.ai将推工具包 将普通汽车变为无人车

作者: Evan Ackerman

在自动驾驶研发领域都在专注于在自动驾驶的机制上开发时,创业公司 Drive.ai 另辟蹊径选择了与自动驾驶汽车与周围环境(主要是人类)进行通信的发展方向。今天,这家神秘的创业公司走出了隐身模式,发布了一款帮助将现有的汽车改装成自动驾驶汽车的套件。另外,本文还包含了 IEEE Spectrum 对 Drive.ai 联合创始人兼总裁 Carol Reiley 博士的专访。


 

大多数自动驾驶方面的研究者们都非常专注于使汽车免于碰撞之类的事情,这可以理解。而在一般情况下,这恰恰是自动驾驶汽车已经非常擅长做的事情——特别是在公路上以及其他一些区域中,驾驶员不必担心周围会出现突如其来的行人,从而不必进行更复杂和更困难的思考。

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Drive.ai 是一小部分正在推动自主驾驶技术快速商业化的创业公司之一。这家公司于今年四月走出了隐身状态,IEEE Spectrum 也曾写了有关其自上而下的深度学习(top-to-bottom deep learning)解决方法。如今,Drive.ai 是「正式出山」了,而我们已经了解到了有关该公司的更多内容。Drive.ai 正在兜售一种改装套件,一组为商业车提供的可以使现存车辆变身成为完全自动驾驶的工具。但与众不同的是,它含有一个 HRI(人机交互)组件,即一个能使汽车直接与人进行交流的超大显示器。乍一看这似乎是个全新的东西,但它却是自动驾驶汽车迫切需要的一个功能。

理解自动驾驶汽车被赋予这种交流能力的原因是非常重要的,试想一下当你试图走过一条无法被控制的人行横道的情况。一辆迎面而来的汽车可能会因为你而减速,但通常情况下,在你穿过道路之前会与司机进行眼神交流,确保他们已经看到你了并且会停止前进。现在想象同一情形下的一辆无人驾驶汽车。在无人控制的情况下,你如何知道汽车是否已经:1)完全检测到你;2)明白你想做什么;3)决定是否会为你停下?

无论是在行人、骑自行车或其他驾驶员之间,这样的交流发生得比你可能会意识到的更加频繁。它也可能没有实际上应该发生的那么频繁(我认为自己是一个这方面的专家,因为我上周末从纽约开车到了华盛顿。)。实际上自动驾驶汽车不仅会使用其转向信号,也会传达更复杂的概念,它们甚至可以礼貌地要求并道,提供诸如「减速防止前方事故」这样的有用信息,或者甚至是在超车占道时向你道歉,当然它们可能不会那么做。

在第一代商业化的自动驾驶汽车中聚焦 HRI 的基本必要性源自这样一个事实:大部分人类驾驶员与大部分自动驾驶汽车之间将有一个重要的过渡期。一旦道路上行驶的都是自动驾驶汽车,而且车辆之间可以进行无线通信,那么这就不是个大问题。

有时能感觉到自动驾驶汽车公司高度关注于那个终极目标。而由于过渡期将是混乱不堪的,常见的解决方案就是要么忽略它(「我们以后会处理它」),要么试图规避这个问题。回到人行横道的例子,与确实帮助人们安全过马路相反,区别在于能否确保你的自动驾驶汽车不会在人行横道上撞到别人。

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为了得到更多无人驾驶汽车应用 HRI 的细节,以及更多有关 Drive.ai 自动驾驶的全栈深度学习(full stack deep learning)方法,我们采访了 Drive.ai 的联合创始人兼总裁 Carol Reiley 博士:

IEEE Spectrum:Drive.ai 的自动驾驶技术有什么特别的地方?

Reiley:我把自动驾驶汽车看作大多数人将与之互动的第一个社会机器人。它不是人形的,而是一个通过人工智能实现的智能机器。(我们不得不问自己),一旦你解决了从 A 点到 B 点的问题,这些自动驾驶汽车如何与道路上的所有其他玩家互动?这种关系是什么样的?以及发生在人行横道上、路口或当你试图并道时的非语言之舞是什么?当你替代了方向盘后的人类时,这辆车会如何反应?它如何进行沟通才能让每个人都感到安全并信任它呢?我们觉得这是一个人们还没有太多谈论的话题。

Spectrum:在你谈到通过人工智能来实现一个更智能的机器人时,它是如何在自动驾驶背景下进行的?在 2007 DARPA Grand Challenge 中运用的人工智能与目前自动驾驶汽车所使用的有何不同?

Reiley:这个问题有很多不同层面。我们正在从头运用深度学习来创建公司;在美国国防部高级研究计划局(DARPA)的那段时间进行的是前期的深度学习。 Sebastian(即 Thrun (http://robots.stanford.edu/),他在谷歌开发自动驾驶汽车之前,带领的是斯坦福大学的 DARPA Grand Challenge团队)曾说:「计算机视觉行不通,我支持高清地图和激光雷达。」而谷歌的自动驾驶汽车计划就是这样被建立的:在计算机视觉行不通的设想之上。

2012 年,Google Brain 彻底改变了计算机视觉与感知方面的人工智能,而现在这个行业都是由深度学习支撑的。在这一点上,谷歌已经在非深度学习方法上投资了数年,而他们正在一个模块一个模块地进行切换,但很难从根本上改变这个方法。这是我们创业的优势之一:我们是在从头创办一家深度学习自动驾驶汽车公司。而且我们不仅用它来进行感知,也将它用于决策。这是一个更加闭环的方法。这是我自从 DARPA Grand Challenge 时期以来对人工智能所发生的变化的一个看法。

Spectrum:你们的汽车用的是什么传感器?你觉得摄像头和激光雷达相比如何?

Reiley:这正是我们的深度学习流程所面临着的问题:什么样的传感器适合你的车,我到底要收集多少数据,以及到底需要驾驶多少英里才够。在深度学习方面,我们目前是希望把传感器的成本降得比以往任何时候都更低。摄像头是非常便宜的传感器,而且有了深度学习后,就可以对图像置于语境中处理。对于冗余的部分,我们有其他的传感器,但是比起其他团队,我们真的在推动摄像头要努力得多,而机器学习帮我们做到了。

某些团队把激光雷达安放在车的前面和中心位置,否则他们就会认为没有高清地图,你就不能解决这个问题。即便没有地图人也能在熟悉的附近开得很好,他们基本上有一个相当于(立体)相机的东西。我们的团队欢迎任何低成本的传感器;如果 Quanergy 能拿到 100 美元的传感器,那就太棒了,我们一定会用它的。我们并不是在炫耀我们能用摄像头做高难度的事情;我们只是尝试建立安全且人们能真正使用并能负担得起的系统。

Spectrum:为什么HRI 对于自动驾驶汽车来说如此重要?

Reiley:一个人开车时,他会观察周围环境中的所有相关线索。例如,你看见前面有辆车,如果它的车轮向右转,你就可以推测它下一个动作:它可能要右转。真实世界中有很多这种微妙的线索可以用来帮助我们导航,而且使[我们的汽车]看起来具有更多社会智能,因为你能在它们做出动作之前就能预测到会发生什么。

我们正在推动自动驾驶汽车在社会互动方面的技术。人类与人类的非语言交流有时可能会很让人困惑。当你把人移开,这些车就得智能到可以自己导航,而且能被这条道路上的所有人接受,同时要保证非常安全。所以,在一个四岔路口,路人与车之间会发生什么呢?我们正在探寻车该如何表达自己,我们用 LED 灯,像 R2-D2 这样的声音来传递信息,或者通过不同的移动方式来显示车的意图。我们正在考虑如何让我们的汽车与其他人沟通。

驾驶的一个有趣之处是它是动态的,涉及到很多人类,而人类是不可预测的。对于一辆必须进行实时决策的自动驾驶汽车而言,它需要在切换模式时保持非常透明,所以它不只是显得不稳定。我们如何向外部世界说明这辆汽车是自动的呢,以及我们如何表示我们的意图是什么呢?

Spectrum:这种对 HRI 的重视是否意味着汽车自动化的实际驾驶部分已经(几乎)得到解决了呢?

Reiley:我觉得这个行业的大部分都在关注驾驶的机制。这不是说 HRI 与那是完全不同的;我将其看作是高度的耦合,是应该并行发展的东西,而不是一样一样地做。这不只是某种实验室里面的机器人。存在许多与人类相关的问题需要考虑。我认为汽车行业在很多事情上采用了模块化的方法,但自动驾驶汽车并不是模块化的问题:它们是一种基于软件的、整体性的东西,你必须退后一步了解其整体面貌。

Spectrum:Drive.ai 在这方面有什么计划?

Reiley:我们不造汽车;我们的业务是创造改装套件。所以需要选择有兴趣交付货物或交付人的合作伙伴。已有的汽车进入 Drive.ai 的工厂,然后我们为其添加带有传感器和 HRI 组件和软件的车顶架,而且我们也在与这些合作伙伴合作做固定路线的驾驶。

我们将这看作是自动驾驶汽车的安全的、逻辑上的第一步。我认为自动驾驶汽车的全球部署将会带来大规模的混乱。我认为人们目前还没有将人类看作是其中的一环。即使我们解决了自动驾驶汽车的问题,更大的问题实际上是人类。人类会搞砸一切,而且你必须为人类使用自动驾驶汽车的情况进行设计,还有他们会怎样理解他们周围的事物。我们想要快速推出这项技术,我们将这种与我们合作伙伴的固定路线的策略看作是第一步。而且我们肯定有兴趣做一种 4 级的(完全自动)方法,因为 3 级的(其中人类还控制着一些事情)也是很混乱的。

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Drive.ai 有其自己的车队,它们将在加州山景城附近进行测试。该公司的愿景涉及到汽车「能够与我们透明地沟通,即使没有人类司机」。最后 Drive.ai 的业务将会扩展到公共和私人货运领域。有媒体报道称他们目前已经和一些重要的 OEM 和汽车供应商建立了合作关系。再加上他们已经获得了 1200 万美元的融资,也许一两年之内,我们就能在加州的道路上看到带有友好的大屏幕的汽车了吧。 转自机器之心

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