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阿里发布首个自动驾驶仿真路测平台一天可测800万公里

2020-04-22 15:11:06 整理发布   转载来源:网易科技报道  

4月22日消息,阿里达摩院对外发布全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”,该平台采用虚拟与现实结合的仿真技术,引进真实路测场景和云端训练师,模拟一次极端场景只需30秒,系统每日虚拟测试里程可超过800万公里,大幅提升自动驾驶AI模型训练效率。该技术将推动自动驾驶加速迈向L5阶段...《阿里发布首个自动驾驶仿真路测平台一天可测800万公里

4月22日消息,阿里达摩院对外发布全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”,该平台采用虚拟与现实结合的仿真技术,引进真实路测场景和云端训练师,模拟一次极端场景只需30秒,系统每日虚拟测试里程可超过800万公里,大幅提升自动驾驶AI模型训练效率。该技术将推动自动驾驶加速迈向L5阶段。

路测是自动驾驶落地的核心环节。研究显示,自动驾驶汽车需要积累177亿公里的测试数据,才能保证自动驾驶感知、决策、控制整个链路的安全性。传统纯虚拟仿真测试平台能快速跑完自动驾驶路测里程,但仍然面临极端场景训练效率低下的关键问题:极端场景数据不足,就无法还原真实路况的不确定性,系统就无法精准应对真实路况的突发情况,自动驾驶就难以实现进一步突破。

达摩院首创自动驾驶混合式仿真测试平台解决了这一难题。该平台打通了线上虚拟固定环境与线下真实路况不确定性的鸿沟。传统仿真平台难以通过算法模拟人类的随机干预,但在达摩院的平台上,不仅可以使用真实路测数据自动生成仿真场景,还可通过人为随机干预,实时模拟前后车辆加速、急转弯、紧急停车等场景,加大自动驾驶车辆的避障训练难度。

针对极端场景数据不足的问题,该平台可以任意增加极端路测场景变量。在实际路测中,复现一次极端场景的接管可能需要1个月的时间,但该平台可在30秒内即完成雨雪天气、夜间照明不良条件等特殊场景的构建和测试,每日可支持的场景构建数量达百万级。

行业专家指出,这一平台规模化地解决了极端场景的复现难题,使得这些关键场景的训练效率提高上百万倍,将推动自动驾驶加速迈向L5阶段。(彭丽慧)


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