6 Августа 2018

Компании автомобилей с самостоятельным управлением буквально ломают симулированные мили

Опубликовал Н.А. Рыков

С помощью виртуальных поездок исследователи могут запускать сразу несколько сценариев и использовать ускоренное «sim time».

Автономные автомобили уже совершают круиз по улицам реального мира. Автомобили с автопилотом из Waymo, например, собирают гонщиков в Фениксе, штат Аризона, а компания под названием «Drive.ai» управляет автономной автомобильной системой, которая везёт людей вокруг части Фриско, штат Техас.
Время на реальной дороге ценно. Но у инженеров, которые работают на автономных автомобилях, есть еще один инструмент: они могут тестировать свое программное обеспечение, запуская симуляции, пробуя сценарии на своих автомобилях в цифровом мире, чтобы посмотреть, как они проявят себя на асфальте реального мира.


Например, Drive.ai недавно объявила, что имитировала путешествие в 1 000 000 миль с их маршрутом в Фриско, штат Техас. Миллион миль звучит как достаточно много, но эта цифра бледнеет по сравнению с Waymo, который является самостоятельным проектом Google. Всего было создано пять миллиардов симулированных миль. (Drive.ai не раскрыл своего общего количества.)

Но что такое симулированная миля, и что значит иметь миллион из них под вашим поясом?

Существует два типа симуляции, говорит Ках Сенг Тэй, вице-президент по технологиям на Drive.ai. Первая включает инженеров, которые создают свежий сценарий, который им требуется, чтобы управлять программным обеспечением. Подумайте, как сделать видеоигру, говорит Тэй. «По сути, вы можете использовать весь сценарий для моделирования», - говорит он. Это означает, что вы можете установить скорость автомобиля и добавить пешеходную прогулку по дороге под определенным углом. Затем они позволяют сценарию разыгрываться и смотрят, как управляющая система справляется с этим.
Эти симуляции не связаны с физическими машинами. Это происходит на ноутбуках, настольных компьютерах и с использованием облачных вычислений. Программное обеспечение, управляющее виртуальным автомобилем в симуляции, по сути, такое же, как и автомобили компании в реальном мире; "цифровая песочница" - идеальное место для тестирования новых версий этого программного обеспечения.
Для другого типа моделирования Drive.ai использует данные из реальных поездок, которые самоходные автомобили уже получили в физическом мире, используя свои датчики. «Мы просто берем зарегистрированные данные и преобразуем их в сценарий», - говорит он. Это позволяет исследователям тестировать несколько версий своих алгоритмов, чтобы увидеть, как они работают. Например, иногда в реальном мире самодельная автомобильная система отключается - человек должен взять на себя ответственность. В симуляции они могут воспроизвести этот сценарий, а затем попытаться настроить программное обеспечение с той целью, чтобы автономная система обрабатывала эту ситуацию без отключения.
Моделирование также означает, что исследователи могут «путать» систему, имея в виду, что они могут настраивать переменные и видеть, что происходит. Предположим, что сценарий, который они моделируют, включает в себя момент, когда самоходный автомобиль пытается обойти паркованный седан. Почему бы не изменить ситуацию и сделать эту ситуацию немного сложнее для автономной машины? ««Затем мы могли бы изменить длину седана и сделать его пикапом или автобусом», - говорит Тэй. Или, может быть, они могут просто переместить машину так, чтобы она больше входила в дорогу, представляя больше препятствия.
Моделирование имеет другие преимущества. Время гибкое. Автомобиль, едущий в реальном мире, занимает две минуты, чтобы проехать милю, если он постоянно движется со скоростью 30 миль в час. Но если путешествие на самом деле не происходит, они могут контролировать, сколько времени потребуется. Они называют это понятие «sim time».
«В конечном счете, мы стараемся сделать этот процесс как можно более быстрым», - говорит он. Или ребята могут замедлить его.

«Мы делаем все это, сгибая это время sim-time». Они также хотят убедиться, что то, что они видят в симуляции, является точным отражением того, что на самом деле произойдет в реальном мире.
И нет необходимости запускать одну симуляцию за раз; они могут делать тысячи. ««Мы можем преодолевать миллион миль в неделю», - говорит он. Это не означает, что симуляция важнее, чем реальный круизный курс, но движение по маршруту фактически позволяет программному обеспечению автомобиля испытывать то, что он может не встретить на маршруте длиной 2 мили в Фриско, штат Техас, где Drive .ai проводит своё испытание.
«Основная цель - убедиться, что мы можем протестировать краевые случаи и границы нашей системы, - говорит он, - и убедиться, что мы можем безопасно обрабатывать все эти сценарии, прежде чем появляться в реальном мире». автомобили, скорее всего, будут играть более значительную роль в нашей жизни, даже делая такие вещи, как доставка продуктов - для них важно получить весь свой опыт, будь то имитируемый или реальный.
Есть еще один способ проверить самоуправляемую машину: заставить ее столкнуться с чем-то в реальном мире, но контролируемым образом в непубличном месте. В Калифорнии Waymo, чьи автономные автомобили в целом собрали более 8 миллионов физических, не имитируемых миль, использует бывшую военно-воздушную базу для тестирования. «Там наша команда бросила стопки бумаги и сбросила тонны коробок на закрытую дорожку перед нашими машинами», - сказал представитель Waymo по электронной почте. «У нас даже были актеры, имитирующие несчастные случаи на скейтборде и выпрыгивающие на трассу, чтобы убедиться, что мы также отвечаем и за подобные крайне редкие происшествия».