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花13年研发自动驾驶Google无人车之父:我要把不可

  花13年研发自动驾驶Google无人车之父:我要把不可能变可能!

  ▲Google 无人车之父Sebastian Thrun 在这次「2017 全球汽车人工智能大会」分享他这13 年研发自动驾驶的历程。

  

   8月24日,腾讯汽车与汽车 创新港在上海联合举办2017 全球汽车人工智能大会。

  

   Google 无人车之父、 Udacity 创始人Sebastian Thrun 在这次大会上分享了他自2004 年来开发自动驾驶汽车的经验;DARPA 是怎样培养了第一批的自动驾驶开发团队;Google 无人车的技术路线形成;未来自动驾驶会对生活产生什么样的影响。

  

  DARPA Grand Challenge 启蒙了自动驾驶汽车的开发

  

   我从事自动驾驶方面的研究已经超过10 年,将近15 年。

  

   当我还是小孩,那时候我会看一些电视,电视和电影里经常有这样一辆车,不需要人类驾驶就可以在路面上疾驰。少年时期,我的一个朋友开车与一辆卡车相撞了,当场死去了。

  

   我与自动驾驶真正结缘是从2004 年开始, 13 年前,美国政府和美国国防部先进研究项目局( DARPA )举办了一个关于汽车的挑战赛( DARPA Grand Challenge) 。

  

   这是2004 年的挑战赛,当时很多参赛队伍是都是来自大学的车队, DARPA Grand Challenge 的目标是让这些车辆在莫哈韦沙漠中行驶超过140 英里。当时最大的车重达15 吨,最小的车更像一个轮式机器人,来自加州伯克利大学。那一年,没有一辆车跑完全程。

  

   当时我还是斯坦福的教授,主要带领学校的人工智能研究。我觉得我们得做得更好,所以就在斯坦福建立了自己的车队,我们当时的目标是让车能在道路上行驶。

  

   我在斯坦福建立的第一个车队,当时的资金也不够,团队成员都是我的学生。那时候我没法给我的学生支付薪水,只能给他们讲课作为回报。当我们开发这些车的过程中,遇到了非常多困难。

  

   当时一些媒体采访了我们和其他的自动驾驶研发团队,这是CMU 翻车的照片,这是Anthony Levandowski 当时的参赛车,是一辆可以实现自平衡的摩托车,但当时它的性能表现都不太好。

   2005 年的时候,我们永远都不会想到无人车以后会这样成功,那时候只有极客会关心自动驾驶能不能实现。我们作为科研者,我们就是要把不可能变为可能。

  

   2005 年,斯坦福大学的参赛车Stanley 在自动驾驶状态下行驶了100 多英里,差不多在沙漠里行驶了6 个多小时。最后完成了挑战,也是第一辆完成DARPA Grand Challenge 的自动驾驶车。

  

  Google 无人车的技术演进

  

   完成比赛之后,我在矽谷和Larry Page 交流。他说他也看了当时的沙漠挑战赛,后来我也跟中国集团进行了合作,我们买了一辆二手的丰田普锐斯,然后把感测器和计算硬件都装到了这辆车上,比如说摄像头、雷射雷达,就成了Google 最早的自动驾驶样车。

   2010 年的Google 无人车是一辆丰田普锐斯, 2012 年我们把它换成了雷克萨斯的SUV ,再到2015 年,就变成了大家比较熟悉的,很萌的豌豆车。

  

   2010 年到2011 年之间,我们在三藩市做自动驾驶的测试,大家可以看到很多视频里都顶着64 线的雷射技术,它所捕捉到的画面可以将车周围的环境和障碍物描述得非常清楚,精确度是非常高的,而且我们也知道车子本身的车速,这是一个360 度的检测能力,没有任何盲点。所以那个时候我们有了雷射雷达。

  

   机器人拥有大象一般的记忆力,可以记下所有的东西,所以我们只要把所有的数据存进去,再进行数据的处理和分析,这样可以让整个的行驶变得安全。

  

   我们的工作还有一个核心重点,就是定位。我们跟美国政府合作,因为他们有30 多颗卫星,传统卫星的精度只能达到2 到3 米,这是远远不够的,我们希望更精确的定位。

  

   当你的定位精度达到厘米甚至毫米级,可以更好了解你身边的路况,而且还可以做到防患于未然。我们通过将雷射雷达、 3D 相机还有其他的技术数据融合,来描述周边自行车、行人、车辆的情况。

  

   我们还经过数年开发了专案来追踪所有的物体、行人、汽车、自行车来往穿梭的运动态势。如果出现绿灯,是按照这方向移动,不止汽车,公交车、行人、自行车都在移动,我们再去看交叉点是什么,我们知道所有路口整个的交通信号灯设置是什么样的,这样有更好的方法来理解和预测这个交通环境的变化。

  

   如果把上述这些放在一起,这是2013-2014 年自动驾驶技术的成熟度,通过这个方式可以数位化车辆周围的所有情况。

  

   2008 年我还在做人工智能和深度学习的研究,今天人工智能的技术已经发生了很大的变化,包括自动驾驶、 AlphaGo 等等,癌症的诊断、远端医疗也都是可以通过人工智能来进行的。其中有一项核心技术就是深度学习。

  

   上世纪八十年代就有了深度学习的概念,我们通过一些电脑的编码,可以让机器自行学习,甚至机器可以通过自己的错误来学习。

  

   当你教孩子的时候,你不可能告诉他各种各样的意外事故,不可能一条条地教给他。而是交给孩子一些规律之后,给他一个环境去学习、适应。

  

   对于电脑也是一样,你把主要的规则输入到电脑,电脑会通过深度学习的方式进行发散性的分析。但一个电脑学完之后,其他的电脑也会受益,这样学习速度当然要超过人类。

  

  自动驾驶对生活的改变

  

   我还在Google开发无人车的时候,这是湾区的一位盲人斯蒂夫,他觉得自动驾驶对他的生活有很大的影响。他是一位50多岁的盲人,因为疾病失去了视力。有很多像斯蒂夫这样的人,包括老年人和各种残疾人士。

   2014 年,我们还和Uber 合作了一个共用汽车的专案( EZGO )。共用汽车现在在中国也是非常流行了。实现自动驾驶之后,我们只要登入APP 预约这个车,它就可以自己开过来,当你想要开车的话,你也可以之后自己开车,有这两种模式可以选。

  

   还有就是卡车司机,因为全球有很多的卡车司机,这是一个危险而且劳累的工作,我们希望自动驾驶能够改善这种情况。

  

   我们希望大家可以去思考一下过去的历史,在过去历史的基础上再去思考一下未来。如果自动驾驶真的成为现实的话,差不多有10% 的工作将会发生改变。不管是几岁的小孩,还是年过半百的甚至百岁的老人都可以享受到自动驾驶。

  

   我们只需要等待时间,我希望在未来就能够把这种不可能变成可能。

  

  

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