Drive.ai总裁Carol Reiley专访:解决自动驾驶汽车交流问题 | 新智驾

2016-09-02 10:32:31     作者:Gavin.Z      来源:雷锋网

大多数致力于自动驾驶汽车的人都专注于避免汽车发生撞击之类的事情。

图片来自 Drive.ai

大多数致力于自动驾驶汽车的研究人员都在专注于避免汽车发生撞击之类的事情。这的确是自动驾驶汽车擅长的地方。

Drive.ai 是少有几个推动自动驾驶技术商品化的新创公司之一。现在Drive.ai正在向那些商业巨头们兜售设备,这套设备能使现在的汽车实现自动驾驶。令人感到称奇的是,该设备还包括人机互动部件(HRI),能够让汽车直接与人交流。

为什么自动驾驶汽车与人交流的能力这么重要?

我们来考虑这么一个问题。当你在没有红绿灯的人行横道上行走时,会发生什么?一辆朝你驶来的汽车可能会减速。当你在汽车前面走过时,你会与司机进行眼神交流以确定他们看到你了,司机会因此停车。现在,想象在上述情况下的无人驾驶汽车。没有人来控制,你怎么知道这辆车是否:

检测到了你?明白你要做什么?决定为你停车?

像这种情况的交流,发生的频率可能要比你想象的多,可能会涉及到行人,骑自行车的人或者其他司机。自动驾驶汽车需要进行更复杂的沟通。甚至包括注入这样的信息:“前方有事故,请慢行”。

第一代自动驾驶汽车上安装人际交流部件源于这样一个事实:从传统汽车到自动驾驶汽车有一个很长的过渡时期。但一旦公路上跑的都是自动驾驶汽车了,车车之间、人车之间的交流就不是什么大问题了。

不过正是由于过渡时期,通用的解决方案还是会被忽略。再次回到人行道的例子,与帮助人们安全通过人行道不一样的是,通用的解决方案是为了能够确保自动驾驶汽车不会在人行横道上撞到人。 

图片来自 Drive.ai

IEEE Spectrum近期就应用无人驾驶汽车人车交流技术和Drive.ai 针对自动驾驶一站式深度学习方式的细节采访了Drive.ai的联合创始人、董事长Carol Reiley博士。雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)摘编如下:

IEEE:Drive.ai 的自动驾驶汽车方法有什么独特之处?

Carol Reiley:我把自动驾驶汽车看作是大多数人都将与其交流的第一代社交机器人。这种机器人不像人,但是是可以通过人工智能激活的智能机器。

[我们必须问问自己],一旦你解决了从A点到B点的问题,那么你如何让无人驾驶汽车与在这条路上的其他人交流呢?这种关系看起来会是什么样?

在人行道,十字路口或者当你深入其中交流时,非语言性的交流会是什么?当司机被取代时,自动驾驶汽车该如何向外界表达?它应该如何交流才会让每个人都感觉安全并且相信它?我们认为这是人类现在还没有关注的一种交流方式。

IEEE: 说到通过人工智能激活智能机器人,它如何在自动驾驶领域获得发展的?与参加2007年无人驾驶汽车大赛的汽车相比,AI的无人驾驶汽车现在有什么不同?

Carol Reiley:我们是就有深度学习来建立我们的公司。Sebastian(谷歌无人车之父)在谷歌开发无人驾驶汽车之前曾说过:“计算机视觉没有作用,我打赌高清地图和激光雷达绝对有效。”谷歌无人驾驶汽车项目就是这么设立的:假设计算机视觉不起作用。

在2012年,谷歌彻底改革了计算机视觉和感知的人工智能。现在这一产业也是由深度学习提供动力。在这一点上来说,谷歌在几年前就已经投资深度学习,而且可以切换不同模式,但是很难根本改变这种方法。这就是我们新创公司的优势之一:我们正在建立从浅层到深层学习的无人驾驶汽车公司。而且我们不只是局限于感知,同时还能作出决定。这不仅是一段到另一端这么简单的方法,而是说明AI从2007年无人驾驶汽车大赛后发生了哪些变化。

IEEE:你们的无人驾驶汽车用的是哪种传感器?相比于激光雷达来说,你认为你们的摄像头怎么样?

Carol Reiley:在我们用深层学习传递途径之前面临这些问题:汽车上该放那种传感器,我搜集到多少数据,及我需要驾驶多少英里等等。就深度学习而言,我们采用这一方法是因为我们想进一步推动低成本的传感器。便宜的传感器就是摄像头,加上深度学习,足够分析图像。我们也有其他传感器以备不时之需,但是我们真的要比其他大多数团队更加推崇摄像头,而深度学习法能有助于此。

我们的团队使用各种低成本的传感器;如果Quanergy可以得到100美元的激光雷达,那就太好了,我们会用它。我们不是在炫耀我们用摄像头可以做到什么,我们只是在努力打造人们可以真正使用的安全的、便宜的系统。

IEEE:人车交流对于无人驾驶汽车为什么这么重要?

Carol Reiley: 当人类驾驶的时候,他会寻找所有的社交线索。比如说,你看着面前的一辆车,如果它的车轮是向右拐,那么你可以推断它接下来的动向:汽车可能向右转。人们还会努力寻找其他细微线索来帮助他们驾驶。这些线索会使我们的汽车看起来有社交智能,因为你可以在汽车在形式变化前预判出来。

我们实际上就是推动无人驾驶的社交功能。当驾驶员之间不用语言交流时,有时会让人感到疑惑。当你把人移开,那么这些汽车就需要智能驾驶,并且能够被路上的其他人理解,以及还要确保安全。因此,在十字路口,汽车和行人之间会发生什么?

我们正在观察我们的汽车在如何表达自己:通过LED灯、R2-D2 声音及转向灯指示。我们也正在考虑,如何让我们的汽车与所有人交流。

驾驶是动态的,周围有很多人,而这些人将去哪里无法预测。对于一辆需要做出即时决定的自动驾驶汽车来说,当它切换模式时,它需要非常易懂,我们需要向外界表明这辆车是自动驾驶汽车,表明我们的意图。

IEEE:这么强调人车交流是不是意味着自动驾驶汽车的驾驶部分的问题大部分已经解决了?

Carol Reiley: 我认为,这个产业大部分精力都是放在这里驾驶技术上。这并不是说人车交流是和它完全分开的;我认为它们是紧密相联的,而且两者需要共同进步。这不是在实验室的机器人。我们需要考虑很多与人有关的问题。

我认为,汽车产业采用了模块化的方法,但是无人驾驶却不是模块化的问题。

IEEE:Drive.ai的计划是什么呢?

Carol Reiley: 我们不是在生产汽车;我们是为企业提供新的设备。因此,我们会选择对运货或拉客感兴趣的合作伙伴。现在汽车来到Drive.ai工厂,我们给它加上车顶行李架,行李架上有传感器和人车交流部件及软件。

在逻辑上,我们将此视为自动驾驶汽车安全驾驶的第一步。我认为,全球自动驾驶汽车的发展会带来巨大的混乱。人们现在根本没有考虑到与汽车相关的人。即使我们解决了自动驾驶汽车的问题,那么更大的问题会是人类。你(汽车厂商)必须要真的为了人类使用而去设计自动驾驶汽车。

我们想快速安全的推广这一技术。我们将路况策略视为我们和合作伙伴的第一步。而且我们也非常有兴趣开发 L4(全自动驾驶),因为 L3(有时人们可以驾驶)会带来混乱。

图片来自 Drive.ai

Drive.ai有自己的车队,我们将会在加州进行测试。最后,Drive.ai将从运送货物发展到人货共乘及公共交通和私家车都能满足的程度。

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