前Uber高管成立公司 开发测试自动驾驶技术的虚拟世界

Urtasun说，她不希望依靠一支庞大的车队在公共道路上行驶数百万英里，并收集数据，以训练人工智能系统比人类开得更好、更安全。这很昂贵，很耗时，而且最终没有捕捉到似乎无穷无尽的边缘案例，这些案例可能会使自动驾驶车辆感到困惑。Urtasun声称，模拟比现实世界的测试更便宜、更有效。

但从目前的模拟器到这个最终的模拟器仍有很大的差距，这将真正使自动驾驶不依赖于在现实世界中驾驶数百万和数百万英里，以真正了解车辆是否真的在做正确的事情。仿真是自动驾驶车辆的一个关键部分。这些程序使Waabi的工程师能够大规模地测试常见的驾驶场景和对安全至关重要的边缘案例，然后将其中的经验反馈给其现实世界的车队。

Waabi World依赖于四个基本原则。"数字双胞胎"，或使用传感器数据在模拟中重现真实世界；"近乎实时的保真传感器模拟"，用于测试整个软件堆栈；还有"压力测试"场景以及教导自动驾驶汽车从其错误中学习的原则。大多数研究自动驾驶汽车的公司并不试图模拟传感器数据，包括摄像头、雷达和激光雷达。而且，如果他们这样做，通常需要昂贵的计算，这使他们无法在闭环模拟器中进行测试。

通常情况下，该行业会选择基于物理学的模拟器，这样做的问题是，你需要知道太多关于这个世界的信息，而这些信息是很难先验的，比如材料属性和类似的东西。而且你还需要非常昂贵的计算模拟，而这些模拟是无法扩展的。Waabi还在其模拟器中为其虚拟自主车辆建立了"AI对手"。这涉及到创建该公司工程师确信其"Waabi司机"无法解决的场景，就像真正了解你可能犯错的地方，然后创造所有这些场景。她把它比作一个驾驶指导，试图教一个学生司机如何平行停车，与他们一起不断尝试，直到他们得到正确的结果。