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自動駕駛誰更強?來看車和家郎咸朋眼中的特斯拉和Waymo

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時間:1900/1/1 0:00:00

關注自動駕駛的朋友應該知道,每次相關榜單出來,谷歌的兄弟公司Waymo總是名列前茅,而特斯拉有時排在最后,有時不被考慮在內。然而,作為特斯拉最大的賣點之一,自動駕駛真的那么弱嗎?像Waymo這樣的互聯網公司真的能比汽車工廠做得更好嗎?讓我們看看專業人士是怎么想的。

Tesla, found

以下內容來自汽車與家居自動駕駛負責人郎賢鵬微博:用一句話介紹汽車與家居的自動駕駛理念:同步三維環境,學習人類駕駛。1、同步三維環境,主要是指使用生產車輛采集數據后對數據結果進行處理。包括:高精度地圖、場景模型、駕駛實例等。這些數據不會涉及用戶的個人隱私,只涉及外部環境的恢復。數據收集足以拉開公司之間的差距。特斯拉聲稱擁有10億英里的數據,比Waymo的1000萬公里高出兩個數量級,而且差距仍在擴大。對于高水平的自動駕駛來說,數據是最有價值的,也是最難獲得的。因為此時,決策規劃算法的研發和測試需要大量真實的數據支持,不難想象鳳凰數據訓練的算法在望京會有什么樣的結果。數據的質量和數量一樣重要。相同里程的數據,包括各種道路等級、天氣狀況和駕駛員的駕駛習慣,顯然具有更高的價值。另一個不容忽視的事實是數據采集的成本。無論是用生產車還是實驗測試車,效果都是完全不同的。高精度地圖的更新也需要大量的數據,并且對實時性要求很高。根據一家大型外國OEM的說法,更新需要滿足三個“1”的基本原則(一天內發現,一小時內生產,一分鐘內發布)。在家中和車內,我們設計了一個自動數據處理流程,將生產車返回的數據轉化為場景模型,用于后續的算法開發和測試。先賣掉它,然后再介紹它。2.學習人類駕駛主要是指算法層面。首先,建立感知和環境模型非常重要,但我們的目標不是100%準確,而是容忍某些不確定性和錯誤。這實際上和開車一樣,而且駕駛決策是在信息不完整的情況下做出的,傳感器的覆蓋范圍遠大于人的覆蓋范圍。對于環境模型,我們的想法是將后續駕駛策略分為兩個層次。其中一些與安全駕駛有關,并將由常規專家系統進行評判,這與我們在駕校學習的基本駕駛規范類似;

另一部分與駕駛舒適性有關,將使用強化學習和模仿學習,使汽車更符合人們的駕駛習慣,更像一個“老司機”。該驅動策略被輸入到后續的PnC模塊中,以確保安全穩定地執行到位。這一切的前提是第一部分中的數據。有了真實的數據(不算模擬),就可以分析人們的駕駛策略,在上路前對彎道情況進行更多的模擬,實現人人真正喜歡的自動駕駛。關注自動駕駛的朋友應該知道,每次相關榜單出來,谷歌的兄弟公司Waymo總是名列前茅,而特斯拉有時排在最后,有時不被考慮在內。然而,作為特斯拉最大的賣點之一,自動駕駛真的那么弱嗎?像Waymo這樣的互聯網公司真的能比汽車工廠做得更好嗎?讓我們看看專業人士是怎么想的。

Tesla, found

以下內容來自汽車與家居自動駕駛負責人郎賢鵬微博:用一句話介紹汽車與家居的自動駕駛理念:同步三維環境,學習人類駕駛。1、同步三維環境,主要是指使用生產車輛采集數據后對數據結果進行處理。包括:高精度地圖、場景模型、駕駛實例等。這些數據不會涉及用戶的個人隱私,只涉及外部環境的恢復。數據收集足以拉開公司之間的差距。特斯拉聲稱擁有10億英里的數據,比Waymo的1000萬公里高出兩個數量級,而且差距仍在擴大。對于高水平的自動駕駛來說,數據是最有價值的,也是最難獲得的。因為此時,決策規劃算法的研發和測試需要大量真實的數據支持,不難想象鳳凰數據訓練的算法在望京會有什么樣的結果。數據的質量和數量一樣重要。相同里程的數據,包括各種道路等級、天氣狀況和駕駛員的駕駛習慣,顯然具有更高的價值。另一個不容忽視的事實是數據采集的成本。無論是用生產車還是實驗測試車,效果都是完全不同的。高精度地圖的更新也需要大量的數據,并且對實時性要求很高。根據一家大型外國OEM的說法,更新需要滿足三個“1”的基本原則(一天內發現,一小時內生產,一分鐘內發布)。在家中和車內,我們設計了一個自動數據處理流程,將生產車返回的數據轉化為場景模型,用于后續的算法開發和測試。先賣掉它,然后再介紹它。2.學習人類駕駛主要是指算法層面。首先,建立感知和環境模型非常重要,但我們的目標不是100%準確,而是容忍某些不確定性和錯誤。這實際上和開車一樣,而且駕駛決策是在信息不完整的情況下做出的,傳感器的覆蓋范圍遠大于人的覆蓋范圍。對于環境模型,我們的想法是將后續駕駛策略分為兩個層次。其中一些與安全駕駛有關,并將由常規專家系統進行評判,這與我們在駕校學習的基本駕駛規范類似;另一部分與駕駛舒適性有關,將使用強化學習和模仿學習,使汽車更符合人們的駕駛習慣,更像一個“老司機”。該驅動策略被輸入到后續的PnC模塊中,以確保安全穩定地執行到位。這一切的前提是第一部分中的數據。有了真實的數據(不算模擬),就可以分析人們的駕駛策略,在上路前對彎道情況進行更多的模擬,實現人人真正喜歡的自動駕駛。

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