Waymo首席科學家在MIT自動駕駛課上開講:如何解決自動駕駛的長期挑戰(zhàn)
那我們如何來預判呢?
預測的影響因素有過去的動作、高度的場景語義、物體屬性和出現提示。我們考慮周圍的任何事物,比如有一個自行車想要通過,那么我們需要停下或者放慢速度讓它通過,這就需要提前計劃設計,做出安全的解決方案。同時,我們也要向周圍的人和物發(fā)出信號。
學校周圍的場景,這是一個非常復雜的問題。機器學習是一個非常好的工具用以應對復雜的情況。所以我們要學習出一個系統(tǒng),以此優(yōu)化現實存在的各種場景問題。
傳統(tǒng)的學習模式:用工具構建,改造和進化難以實現。
機器學習:更像是一個工廠,我們僅僅需要把數據輸入進去,就能得到正確的模型。
關于如何創(chuàng)建更智能的機器學習模型的周期如圖中所示。
因為Waymo隸屬于Google,有用強大的數據中心,所以他們用TensorFlow和TPU,做出準確的標注,而且分布均勻。
數據收集:這是一個非常重要的環(huán)節(jié),這是解決“長尾巴情況”的重要因素。數據收集是激發(fā)主動學習的重要環(huán)節(jié),也是是機器學習周期運行良好的重要基礎。
Google AI和DeepMind都在關注自動駕駛。機器學習自動化已經部署好,幾乎所有的事情都接近自動化。
NAS cell是一種小網絡,反復用作構建神經網絡體系結構的高級構件。
首先是用NAS cell進行激光雷達分割。在這一過程中,延遲也很重要。
穩(wěn)定平衡的體系結構本身也可以自動化,這是很靈捷并且很強大的。
這條藍色的線,延遲最小且分割情況最好。
解決機器學習限制問題。但是在某些情況下還是存在限制,需要我們增強魯棒性。
這幅圖片描述的問題是存在冗余和互補的傳感器和傳統(tǒng)的邏輯。
混合系統(tǒng):這是將傳統(tǒng)AI和機器學習相結合的系統(tǒng),這樣可以保證系統(tǒng)魯棒性,保證自動駕駛安全性。
隨著時間的推移,如上圖機器學習的范圍可能會擴大,甚至完全掌控。
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