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                                2. 出行
                                3. 自動駕駛

                                專訪百度榮國棟:用Unity為Apollo自動駕駛模擬,將全城路況“濃縮”在四英里內

                                游戲引擎除了做游戲還有哪些”跨界”妙用?百度的工程師表示,還可以用來做自動駕駛模擬。

                                5月11日,在Unite Shanghai 2019大會技術專場,百度美國首席工程師榮國棟進行了主題為”基于Unity引擎的自動駕駛模擬”的案例分享。在演講中,他不僅介紹了百度Apollo的發展概況,同時分享了利用自動駕駛模擬系統,如何更高效地為自動駕駛獲取數據。

                                百度榮國棟:Unity為Apollo自動駕駛模擬,全城路況濃縮四英里內

                                演講之余,速途網還與其他媒體對榮國棟進行了專訪,探討了自動駕駛模擬與百度Apollo平臺中發揮的重要作用進行了深入探討。

                                堅持開源開放的百度Apollo

                                百度的Apollo平臺,是百度基于核心AI技術,打造的可靠、安全、完整的自動駕駛開放平臺,通過開放代碼與開放能力,幫助自動駕駛領域合作伙伴快速建立完整的自動駕駛系統。

                                百度榮國棟:Unity為Apollo自動駕駛模擬,全城路況濃縮四英里內

                                圖片來源:百度官方微博

                                說到百度Apollo自動駕駛平臺,大多數人首先聯想到的是2017年,百度董事長兼CEO李彥宏乘坐無人駕駛汽車上了五環;或是在去年AI開發者大會上,正式亮相的無人駕駛巴士”阿波龍”。

                                今年CES最新發布的Apollo 3.5已經支持城市道路自動駕駛,未來會進一步支持量產限定區域自動駕駛,最終實現高速及城市環境的全自動駕駛。

                                據榮國棟介紹,雖然百度Apollo發布于2017年4月,是一個很年輕的平臺,但已經成為了世界上最活躍的開源自動駕駛平臺,百度目前已公開了超過39萬行代碼,12000多個Github star。

                                作為全棧式的平臺,百度Apollo融合了從底層硬件感知器與操作系統,再到地圖、定位、感知、規劃、控制、人機交互各種模塊,以及頂層的各種云端服務。

                                而榮國棟主要負責的項目,便是通過模擬仿真的方式,為自動駕駛測試、評估提供一個高效的環境。

                                用Unity打造自動駕駛全棧仿真

                                榮國棟表示,之所以選擇Unity引擎,是因為其擁有很好的生態系統與開發者社區,Asset Store內大量第三方很多工具,讓百度無需從費時費力的引擎設計開始,就可以建立一個類似賽車游戲的模擬。

                                在仿真環境中,開發者可以任意其中的三維環境,在三維環境里面模擬相機、激光雷達等信號。從演講公布的畫面可以看到,無論是街邊的路燈和樹木,還是柏油馬路的材質,或是道路上的行人車輛,都可以高精度重構。同時,利用高動態途徑渲染方式還可以達到逼真的光線渲染效果。

                                據悉,通過自動駕駛模擬系統,可以大大節省測試的時間,并大幅提高安全性。例如幾千平方米大城市、或是一條高速公路,大多數路段都是很簡單的路況,利用模擬對真實世界做出簡化,只需要把路口挑出來,用很短路把復雜路連接起來。

                                “硅谷山景城跑的路,這些路口是要用較短的路連接起來,4英里的路,就可以模擬幾乎所有的信息”榮國棟表示。

                                百度榮國棟:Unity為Apollo自動駕駛模擬,全城路況濃縮四英里內

                                圖為Unity模擬場景(左)與實景(右)對比

                                此外,榮國棟還提到利用Unity引擎,還可以模擬一些少見的天氣狀況,例如百度美國在硅谷的研究員很難遇到下雪的情況。”各種交通流不是說想碰就可以碰到的,我們都可以通過仿真來模擬這個情況。”

                                結合人工智能,提高訓練效率

                                “用Unity游戲引擎做自動駕駛平臺的仿真,和我們玩賽車游戲有什么區別?”

                                在提到為何使用游戲引擎來進行Apollo平臺做仿真時,榮國棟重點提到了”游戲引擎可以產生大量的真值(ground truth)”。現如今,自動駕駛在訓練模型時,已經普遍利用深度學習和神經網絡方法操作,而用于訓練的數據并非原始的數據,而是帶有標注的數據。現在的標注方法都是用手工標注的,耗時、耗力、耗錢,而游戲引擎做仿真有很多信息,可以輸出最準確的真值來做。

                                百度榮國棟:Unity為Apollo自動駕駛模擬,全城路況濃縮四英里內

                                榮國棟還提到,在模擬自動駕駛的過程中,交通流模擬是無人駕駛仿真環境的一個重要環節,未來還可以利用百度自主AI引擎配合Unity機器學習代理ML-Agents,在Apollo無人駕駛平臺中構建更加真實高效的交通流模擬,例如車流和行人,使仿真環境更加接近真實世界。

                                除了用于人工智能的訓練,Unity引擎構建三位場景的功能,還能用于感知模塊的圖像校正。目前,榮國棟的團隊已經實現了相機傳感器的仿真,對感知模塊、感知結果進行實時評估和可視化,下一步還將為感知模塊輸出更多真值供感知算法進行訓練,提高感知結果。

                                在采訪過程中,榮國棟還表示,百度Apollo項目的目標是將無人駕駛帶向整個世界。我們在中國和美國的團隊正在奮力研發推動無人駕駛技術繼續向前。利用自動駕駛仿真模擬,可以大大促進無人駕駛領域的研發向前進展,從而推動整個汽車行業的發展。

                                百度榮國棟:Unity為Apollo自動駕駛模擬,全城路況濃縮四英里內

                                圖片來源:Apollo阿波羅智能駕駛官方微博

                                對于榮國棟和他的團隊來說,通過Unity引擎模擬自動駕駛,既是無人駕駛技術研發的一個新思路,也是百度正在嘗試運用各種技術,踐行”用科技讓復雜的世界更簡單”的使命的一個縮影。

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