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本報(bào)訊(記者陳彬)清華大學(xué)自動(dòng)化系智能交通研究團(tuán)隊(duì)助理教授封碩與美國(guó)密歇根大學(xué)科研人員合作,研發(fā)出一套全新的安全測(cè)試系統(tǒng),為“人工智能(AI)司機(jī)”量身定制出一套“駕考試題”。日前,該成果發(fā)表于《自然》并登上當(dāng)期封面。
目前,無(wú)人駕駛汽車的安全性能測(cè)試亟須解決“百億公里”難題,即在自動(dòng)駕駛汽車投入大規(guī)模應(yīng)用前,需要開(kāi)展大規(guī)模的道路測(cè)試,從統(tǒng)計(jì)學(xué)上驗(yàn)證自動(dòng)駕駛汽車的安全性。據(jù)估算,這個(gè)測(cè)試規(guī)模至少要達(dá)到百億公里。從時(shí)間、資源與成本上看,在實(shí)際道路上進(jìn)行測(cè)試顯然難以實(shí)現(xiàn)。
如何以最小成本、最高效地找出自動(dòng)駕駛汽車的安全問(wèn)題?封碩帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)從統(tǒng)計(jì)學(xué)的視角尋找研究切入點(diǎn)?!斑@本質(zhì)上是一個(gè)超高維空間小概率事件的期望估計(jì)問(wèn)題。”封碩說(shuō)。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的視角將實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)化為學(xué)術(shù)問(wèn)題后,他們從理論層面創(chuàng)造性地提出了密集強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法(D2RL),通過(guò)識(shí)別和刪除非安全關(guān)鍵狀態(tài)、連接安全關(guān)鍵狀態(tài),并在編輯后的馬爾科夫過(guò)程中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),解決了“稀疏度災(zāi)難”。同時(shí),他們利用D2RL訓(xùn)練交通環(huán)境中的背景車輛,構(gòu)建出一個(gè)由自動(dòng)駕駛汽車和背景車輛組成的智能測(cè)試環(huán)境,從而實(shí)現(xiàn)模擬環(huán)境替代實(shí)際道路環(huán)境。
“通俗地說(shuō),我們的智能測(cè)試系統(tǒng)將自動(dòng)駕駛汽車周圍的背景車輛模擬成智能體,大家有著不同的駕駛目的。自動(dòng)駕駛汽車希望更安全地行駛,背景車輛希望更好地幫助自動(dòng)駕駛汽車發(fā)現(xiàn)安全問(wèn)題。這樣我們就可以通過(guò)改變背景車輛的行為實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車安全性能的測(cè)試,讓測(cè)試?yán)锍檀蠓鶞p少,讓測(cè)試過(guò)程變得更高效?!狈獯T將這一過(guò)程比喻為“AI司機(jī)”尋找“陪練”。
為了讓“陪練”更精準(zhǔn)、有效地提供幫助,研究團(tuán)隊(duì)收集了海量的人類駕駛數(shù)據(jù)對(duì)“陪練”進(jìn)行擬人化訓(xùn)練,并通過(guò)技術(shù)手段增加“陪練”的“危險(xiǎn)系數(shù)”,從而增強(qiáng)測(cè)試環(huán)境的挑戰(zhàn)性。
基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)測(cè)試平臺(tái),研究團(tuán)隊(duì)對(duì)L4級(jí)自動(dòng)駕駛汽車開(kāi)展了安全性測(cè)試。結(jié)果表明,這種方法不僅可以有效學(xué)習(xí)生成智能測(cè)試環(huán)境,而且與在自然駕駛環(huán)境中測(cè)試自動(dòng)駕駛汽車相比,智能測(cè)試環(huán)境可以使評(píng)估加快多個(gè)數(shù)量級(jí)(約103至105)。這意味著實(shí)驗(yàn)中每1公里的測(cè)試,近似等價(jià)于實(shí)際道路測(cè)試中1000到1萬(wàn)公里的測(cè)試,極大加速了安全測(cè)試流程。
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https://doi.org/10.1038/s41586-023-05732-2
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