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        Momenta:可能是無人車安全問題破局者基于深度學(xué)習(xí),讓無人駕駛更安全

        2017-01-04 10:28:20李莉
        創(chuàng)業(yè)邦 2016年12期
        關(guān)鍵詞:旭東造車無人駕駛

        李莉

        “我

        相信未來世界的生產(chǎn)力和自由將來自大數(shù)據(jù)和智能。而深度學(xué)習(xí)的無人駕駛技術(shù)本身是一個較為年輕的領(lǐng)域,更新?lián)Q代的速度非???,對自己技術(shù)的實踐應(yīng)用是一個機(jī)會,這也是我選擇無人駕駛方向的原因?!盡omenta創(chuàng)始人兼CEO曹旭東說道。

        Momenta是一家剛成立不久的專注做無人車大腦的公司,核心技術(shù)是基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)境感知、高精地圖、駕駛決策算法,產(chǎn)品包括不同級別的自動駕駛方案,以及衍生出的大數(shù)據(jù)服務(wù)。

        放棄學(xué)業(yè)、放棄高薪,一心只為AI

        曹旭東2008年畢業(yè)于清華大學(xué),本科專業(yè)是工程力學(xué),但對統(tǒng)計學(xué)有著濃厚的興趣。

        本科畢業(yè)后,他順利成為清華大學(xué)的直博生。在博一期間,他對人工智能尤為感興趣?!爱?dāng)時我一心扎入人工智能計算機(jī)相關(guān)的課程,哪怕要自己上課、看書、查文獻(xiàn)都樂在其中?!辈苄駯|回憶說。

        對于人工智能,曹旭東可以用癡迷來形容,博一過后為在這一領(lǐng)域出國深造申請了退學(xué),即使導(dǎo)師三次挽留也沒能改變他的主意。

        離開清華后,曹旭東來到微軟亞洲研究院,因微軟的技術(shù)和學(xué)術(shù)氛圍留在了那里,如愿做了與人工智能相關(guān)的研究,他所研發(fā)的視覺識別技術(shù)被用在了Xbox、Bing、How-Old等知名產(chǎn)品中。

        2014年底,深度學(xué)習(xí)還似煉丹術(shù),其中的原理人們無法講清楚。在理論研究上,曹旭東已經(jīng)有了自己的一套研究方法并發(fā)表了很多學(xué)術(shù)文章,但終不能令他滿意,他認(rèn)為理論需要解決實際問。

        為讓自己的研究成果能在實踐中得到驗證,曹旭東曾參加National Data Science Bowl(全美數(shù)據(jù)科學(xué)碗)比賽,與1000多支來自世界各地團(tuán)隊的選手角逐,并拿到了全球第二的好成績。

        2015年,曹旭東將創(chuàng)業(yè)目標(biāo)鎖定在了無人駕駛領(lǐng)域。之后,基于對“個人和環(huán)境的交互能激發(fā)智能”的執(zhí)著追求,曹旭東開始了對無人駕駛的技術(shù)路徑和商業(yè)路徑的探索,并創(chuàng)辦Momenta,專注做無人車的“大腦”。

        如何解決無人駕駛最重要的安全問題?

        據(jù)統(tǒng)計,全球人類司機(jī)駕駛1億公里可能發(fā)生致命事故一至三起。無人駕駛需要做到更安全,安全意味著低事故率。一個系統(tǒng)要實現(xiàn)低事故率,通常要做到兩點:一是發(fā)現(xiàn)問題,二是解決問題。

        而解決這些問題則需要對無人車進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)收集和測試,這一方面需要海量的測試車輛,另一方面也意味著高昂的單車成本。

        Momenta的做法是用兩種互補的解決方案降低無人駕駛的事故率:無人駕駛模擬,以及眾包數(shù)據(jù)收集和測試。

        具體來講,無人駕駛模擬可以通過算法生成感知和決策數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)收集和測試車輛數(shù)量,降低研發(fā)成本。

        但曹旭東坦言,無人駕駛模擬也存在不足。

        第一,模擬生成的感知數(shù)據(jù)和真實的數(shù)據(jù)存在差異,實際中還是以真實數(shù)據(jù)為主,生成數(shù)據(jù)為輔。

        第二,模擬的規(guī)則是人制定的,而很多失敗的場景恰恰是人思考的盲點,單純通過模擬并不能發(fā)現(xiàn)。

        曹旭東告訴創(chuàng)業(yè)邦(微信搜索:ichuangyebang):“雖然模擬可以降低數(shù)據(jù)收集和測試車輛的數(shù)量,但是我們?nèi)匀恍枰占鎸崝?shù)據(jù),用大量的車做真實測試?!?/p>

        在單車成本方面,其主要由三部分構(gòu)成:設(shè)備成本,造車成本,運營成本。后兩者已經(jīng)優(yōu)化了上百年,很難再降低,但在設(shè)備成本方面,Momenta發(fā)揮算法優(yōu)勢,可以通過多攝像頭等廉價設(shè)備實現(xiàn)無人駕駛。

        “攝像頭是所有感知設(shè)備中信息(獲?。┝孔畲蟮?,需要人腦水平的強人工智能才能從間接視頻數(shù)據(jù)中提取出無人駕駛所需要的直接數(shù)據(jù)?!辈苄駯|稱。

        要降低造車成本和運營成本,目前最好的辦法是通過眾包模式讓其他人承擔(dān)這部分成本。這種模式,其實代表性的公司已經(jīng)有特斯拉這些大佬在嘗試,但遺憾的是他們需要造車、讀取和控制車輛行為,這需要很大的時間成本,顯著慢于算法的研究節(jié)奏。

        “我們的想法是直接利用已有的運營車輛,避開造車、改車、控制車等過程,通過眾包獲得海量環(huán)境和行為數(shù)據(jù),并構(gòu)建高精度地圖,再通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式學(xué)習(xí)無人駕駛決策?!辈苄駯|這樣告訴創(chuàng)業(yè)邦(微信搜索:ichuangyebang)。

        高精度地圖方面,Momenta根據(jù)多張圖像存在的視差,利用點的對應(yīng)關(guān)系將圖像中的2D點恢復(fù)到真實世界中的3D點。從基本原理出發(fā),建立高精地圖,Momenta用不一樣的方式嘗試解決三個難題:

        一、 圖像部分:檢測識別語義點。

        不同于傳統(tǒng)的SLAM或者SFM算法所用的SIFT、ORB等人工設(shè)計的特征點,Momenta的方法是定義道路標(biāo)線、標(biāo)牌等地標(biāo)上的點為語義點,通過深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動的監(jiān)督訓(xùn)練得到模型,從而準(zhǔn)確檢測和識別語義點,解決檢測不到、匹配錯誤的問題。

        二、 幾何部分:通過眾包間接實現(xiàn)海量攝像頭測量效果。

        不同車輛,不同時間,經(jīng)過同一地標(biāo),即使光照視角不同,通過語義點模型把所有車輛拍攝到的同一語義點關(guān)聯(lián)起來,這相當(dāng)于間接實現(xiàn)了多攝像頭測量的效果。

        眾所周知,視覺測量中,攝像頭越多、視差覆蓋越全,測量精度就越高。Momenta經(jīng)實驗驗證,隨著眾包車次的增加,真實3D點位置估計的準(zhǔn)確性有量級上的提升。

        三、 GPS部分:給每個語義點精確的GPS坐標(biāo)。

        Momenta的考量是:

        1.讓高精地圖通用。GPS坐標(biāo)是地圖的通用語言,給每個語義點賦予GPS坐標(biāo)可方便他人使用。

        2.消除累積誤差。單純使用幾何方法構(gòu)建局部地圖會有累積誤差,結(jié)合GPS可以解決這個問題。

        3.消除局部地圖歧義性。當(dāng)局部地圖有重合或者語義點缺失的時候,確定局部地圖坐標(biāo)系很麻煩,但全局GPS坐標(biāo)系沒有這個問題。

        任重而道遠(yuǎn)

        無人駕駛技術(shù)是一個非常龐大的知識體系,定位、感知、決策、控制是其亟待解決的四大問題,且在這四個方向上都有很多子問題。

        對于初期的Momenta而言,團(tuán)隊成員來自清華大學(xué)、麻省理工學(xué)院、微軟亞洲研究院等,有深厚的技術(shù)積累和很強的技術(shù)原創(chuàng)力,這將是其布局駕駛的技術(shù)和團(tuán)隊優(yōu)勢。

        但創(chuàng)業(yè)邦(微信搜索:ichuangyebang)認(rèn)為,如何緊跟時代潮流,盡快將不同級別的無人駕駛技術(shù)落地,以及對行業(yè)大數(shù)據(jù)的快速積累,將是Momenta的當(dāng)務(wù)之急。而在瞬息萬變的人工智能領(lǐng)域,面對競爭對手和行業(yè)巨頭們,Momenta任重而道遠(yuǎn)。

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