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百度大脑提出自动驾驶仿真系统,论文登上Science子刊

时间:2020-06-27 | 来源: | 作者: | 阅读:8932次 |

百度大脑提出自动驾驶仿真系统AADS,论文登上Science子刊

中新网4月3日电 自动驾驶发展进程有些受阻,会否是因仿真路况测试有点 鸡肋 ?或许百度将突破这一难关。

百度董事长兼首席执行官李彦宏

美国时间3月27日,百度论文《AADS: Augmented autonomous driving simulation using data-driven algorithms》登上《Science》杂志子刊 Science Robotics 。《Science》杂志是全球最权威的学术期刊之一,《Science Robotics》则聚集软体机器人、假肢、机器人垂直跳跃、神经外骨骼、自动驾驶等机器人科技最前沿的发展领域。该论文提出了一套全新的自动驾驶仿真系统:增强现实的自动驾驶仿真系统。这个AADS系统由百度研究院机器人与自动驾驶实验室开发,它不仅能大大降低仿真系统的测试成本,还在真实性和扩展性方面实现了质的飞跃。

近年来,通过仿真系统加速自动驾驶系统测试已经得到国内外企业和学术界认可,成为自动驾驶系统开发和验证的重要组成部分。现阶段,最先进的仿真系统,一般都通过游戏引擎渲染真实感的三维模型来生成测试驾驶场景,如NVIDIA Driver Constellation, Intel的CARLA、微软的AirSim等。但这些仿真系统正处于瓶颈期,其创建的虚拟模型和车流运动仍然需要手工修正与处理,将消耗大量时间、人力成本,而建立越精确越逼真的场景将越昂贵、越费时。此外,游戏引擎渲染得到的CG和实景拍摄图在丰富性和真实性上还有差距,导致通过CG图像训练的自动驾驶算法在实景上效果下降。

针对这一痛点,AADS系统可提供有效解决方案。AADS系统包含一套全新开发的基于数据驱动的交通流仿真框架和一套全新的基于图像渲染的场景图片合成框架。在获得真实感的车流移动和场景图像之后,系统利用增强现实技术可直接、全自动地创建逼真的仿真图像,完全消除了现有仿真系统中游戏引擎渲染图片与真实图片之间的差距。换言之,通过AADS系统,自动驾驶系统测试时可彻底告别 五毛 仿真环境,提升测试效果,不断精进自动驾驶算法。

此外AADS系统在操作方面也相当简便。在AADS系统中,使用一台安装了激光雷达和双目相机的汽车扫描街道,便可获得自动驾驶仿真的全部素材。AADS可自动将输入素材分解为背景、场景照明和前景对象。通过AADS中全新开发的视图合成技术,可以在静态背景上改变视点,生成任意视角的真实图片。比如,扫描街景图片后,AADS系统可以变换街景图片的视角,进而模仿车在不同环境里面行走的动作。

简言之,AADS拥有场景可扩展性和仿真真实性两大现有自动驾驶仿真系统不具备的 杀手级 优势。通过街道与场景扫描,AADS仿真系统即可快速、全自动地产生逼真的车流、行人等物体运动数据。此外,AADS系统可以进一步扩展,将虚拟元素的灵活性与真实世界的丰富性相结合,从而有效、真实的仿真任何位置、任何时间的驾驶场景。值得一提的是,AADS系统采集的仿真数据无需人工标注与处理且生产成本极低,真正为自动驾驶提供低成本、斗地主手游大全最全面、最多样的仿真测试保障。 (责任编辑:单机地主) 本文地址:/chuidiaomajia/20200627/7885.html