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社区首页 >专栏 >【CES深度】10张图看懂百度开源自动驾驶平台Road Hacker

【CES深度】10张图看懂百度开源自动驾驶平台Road Hacker

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新智元
发布2018-03-27 10:02:40
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发布2018-03-27 10:02:40
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文章被收录于专栏:新智元

【新智元导读】百度智能汽车前几日在CES上发布了高级自动驾驶平台Road Hackers,并表示将基于此模型的百度自动驾驶训练数据对外开放。Road Hackers具体包括什么内容?包含的1万公里数据都有什么特点?百度为什么选择开源这一平台和数据?新智元带来了百度总裁张亚勤的专访以及百度智能汽车事业部 HMI&生态总经理张辉介绍 Road Hacker 的现场演讲及PPT,看他们怎么说。

2017的 CES上,百度智能汽车宣布推出高级自动驾驶平台Road Hackers,并表示将基于此模型的百度自动驾驶训练数据对外开放

百度总裁张亚勤与百度智能汽车事业部 HMI&生态总经理张辉在现场均强调了自动驾驶研发中数据的重要性。所以,平台上的自动驾驶数据会首先开源,涉及一万公里的自动驾驶数据,其中包括百度采集的中国路况数据。

百度总裁张亚勤在CES 接受媒体专访。他对新智元表示,整体来讲,智能驾驶是产业的大趋势,也是百度的一个重要的战略。这其中有两个不同的路径,一个是ADAS 和L3,这是相对比较渐进式的,其中使用了百度的很多数据,自定位、决策、路况分析、POI 和高精地图等技术。那么另外一个L4是更跳跃式的,这里边用了很多和L3 相似的技术,所以对于百度来讲,有一个大战略——同时拥有两个互补的路径,这里边有很多互补的东西,比如说,在三个方面来共享L3/L4:

1.数据;

2.高精地图的采集、分析,生产,这在目前很多是一致的,虽然精度可能不一样;

3.道路规划、感知决策和汽车行业的接口合作,都是一致的。

L3的数据也可以用到L4,当你收集了足够多公路的数据、场景的数据、用户的数据、车的数据,这个数据本身和激光雷达的数据去结合起来,可以让L4更快的实现,所以对于百度来讲,这两个路径并不矛盾。对于许多车企来说,也是一样的。

RoadHackers 实现原理

10张图看懂 Road Hacker

百度智能汽车事业部 HMI&生态总经理张辉介绍 Road Hacker 的现场演讲及PPT。新智元整体报道,有删减。

张辉:女士们先生们,大家好,我们今天的主题是 Road Hackers。

Road Hackers 这样一个平台,我把它定义为百度的一个自动驾驶的开放平台,这里面包含了几个关键词:

  • 第1个,End to End;
  • 第2个,自动驾驶;
  • 第3个,开放平台。

自动驾驶是人工智能的一个很重要的落脚点,谈到任何人工智能,都有三个要素:第1个是硬件,第2个是算法,第3个是数据。自动驾驶也不例外。这里面我们只是关注两件事情,一个是算法,一个是数据。

前段时间大家被 Master 刷屏,我记得有一个文章讲的挺有意思,说最初其实阿尔法狗输过一次给李世石,但李世石在睡觉、发愁,干其他事儿的时候,阿尔法狗不停的在自我训练。它训练什么呢?它就是不断的用人类的棋手的算法去算。前段时间罗振宇说到,需要用数据去喂养人工智能这头怪兽。这里面其实强调一件事情:在人工智能里面最重要的不是算法,而是数据。为什么?因为只有拥有数据,才能让你的算法变得越来越好,越来越精确,所以我们今天讲的首先其实就是数据开放。

大家可以看一下,谈到自动驾驶,其实是有两个流派:第一个流派就是基本上所有的公司,包括百度的两个部门、Google、特斯拉都在做这件事情,就是基于规则的自动驾驶。基于规则很简单,就是把我们的自动驾驶分为很多场景,比如高速公路,普通的道路,城市的道路,然后又分为很多的情景,包括类似于天气,包括像停车这样一些事情,遇到什么情况该怎么做这样一个事情。这叫基于规则的一种自动驾驶。

另外一种是端到端的自动驾驶,端到端大家不用管这边如何描述,其实蛮简单,你可以把自己想象成一个老司机,你会开车,但可能开了十万公里,你的车依然不知道你的驾驶行为和驾驶习惯是什么。我们在想,是不是有一个人他能在你的车后面,它可以是一个机器人,它在不断的学习你的开车习惯,有一天在你累的时候它可以帮助你去开车,而且是以你的习惯去开车,这种方法就是End to End(端到端 )。端到端可以认为是黑箱子,我们只关心输入跟输出,不关心里面到底是不是能做决策。

我们打造 Road Hackers 的初心,我们最大的想法是想加速全球自动驾驶技术的发展。很多人不理解,为什么我们要去培养整个竞争对手,或者为什么让大家变得更强。我们认为:自动驾驶不应该只是少数人的专利,不应该只是少数高端者的专利,应该是每一辆车的标配功能。就像今天,我们每个人的手机上如果没有相机,你会觉得无法接受。但是在十年之前谁的手机上有相机呢,是没有人手机上有相机的,即使有也可能是很差的那种,对吧。

所以我们希望能让自动驾驶尽快地普及、让算法变得更好,所以我们希望能加速这个进程。

第二,中国的道路其实非常复杂。我记得很有意思一件事情,所有人来美国,首先要倒时差,倒完时差之后有一个词叫倒误差,为什么?在美国有一个stop sign(音),如果不停住,你被撞飞是你的全责。但是在中国,如果看到slow sigh 你一停,永远过不去,这就是国情不同,带来大的驾驶习惯不同。所以我们会开放中国海量的路情,它不单纯是道路,而是在道路上人们开车的习惯,这种习惯是非常宝贵的数据。

第三,我们希望能把这个东西开放出来,能跟很多公司,很多大学一块儿联合开发。

第四,我们想做一件事情,这件事情是说既然我们有一个中国最大的数据站的开放,我们能不能基于一定的数据开放做很多算法。百度来做,清华大学来做,北大等大学也可以来做。不同的车辆去比,大家一块儿来比说谁的算法更好,互相去促进这样一个事情。所以我们想做一个Benchmark的平台,可以共享数据。

最后,我们想做一个生态,基于这个生态我们想把End to End的这种自动驾驶在中国发扬光大。

这边讲一下为什么我们有信心开放这个数据?我想讲的是,百度其实是中国整个地图测试车位里面是最大的,我们拥有 200 辆以上的采集车,其中有的车具有高精地图的采集能力。这里想强调一件事情,我们的采集车除了车是别人造的,cameras(音)和小雷达是别人造的,其他里面整个东西是怎么装起来,后面的算法是怎么弄的都是我们自己做的。我们的竞争对手大家需要一两千万的价格造一辆车,我们只需要提供100万的价钱去生产这样一辆车,所以我们成本非常低。然后,我们这里数据量是PD量级的,PD是什么概念呢,PD就是非常非常多,真的是非常多。

然后这个数据覆盖中国所有城市,全中国有30万公里的高速公路,环路,还有其他数百万公里的城市道路,乡村道路,这些都是我们覆盖的,因为只要中国有路的地方就会有百度的采集车走过,有采集车走过的地方就会有我们的数据,这是唯一的。我们所用的Sensor是最好的,数据格式是图片,还有包括本身360度的环视,还有包括车上本身的GPS。

End to End 这个算法,或者这套算法其实不是我们首创的,国外其实有很多人在做,包括之前比较火的黑客(Geogre Hotz),就是那个小伙子做的。他当把数据收集之后,引起挺大的反响,很多人下载数据、下载视频,去测试。但是那个数据只有大概十几公里的数据,我们其实是中国道路的数据,我们是有超平方里程,我们所开放的里程是一万公里,是全球开放提供的能力。

然后前面有记者关心,他说我们开放多少个城市。我们其实开放了十几个城市,基本上一线、二线都开放,这种道路主要涉及到的是封闭道路,高速、环路,还有快速公路。下一阶段会有一些人车混搭的路开放,开放的总程在这一期是一万公里。

下面是进入整个演示中,最精彩的部分一段小视频,会给大家来一一讲讲。这个视频的价值非常高,不信我们可以在中国的网站上搜索一下看看有多少人去下载这个数据。这首先是一个公益栏目的平台,红色的方向盘是真实发生的情况,绿色是我们自己的算法,我们自己算法想在这样一个情况下指导我们及怎么样去做判断。

视频内容

然后下面样有一个方框会用红色的线表明是刹车和加速。红色的线,看着老司机非常平缓,这个绿色的线是人工智能的司机。绿线大部分是跟红线比较平行,但是也有比较偏离的情况。你看看这就是偏离的,这个非常有意思,就是算法并不知道我们要换道,因为这里面有没有导航数据,但是人稍微能管一下就会换道,然后这个算法很快检测到说要出换道。马上把这个绿线朝外换。

我们在这一期没有融合导航的数据,所以算法肯定不知道的。

国外一点都不一样,大家看看红色的方向盘是老司机,老司机怎么开车。绿色的方向盘是新司机,新司机怎么开车。老司机开始拐了,新司机倾向于不并线,老司机倾向于一有机会就并线。这是采集车的司机,你看这个司机,右侧超车,在中国很多人右侧超车,而且他连续超车,右侧超车之后开始左侧超车,这个在中国道路是很常见的,这个算法我觉得是中国道路的情况。

这很有意思,就是算法是看到向右侧,但是其实这个司机是掉头,这个司机掉头的时候他看到会发现他开始掉头,有的时候后面的不知道。你看这个老司机的方向盘打的非常厉害,新司机比较嫩,这是我们说在这种状况下获得一个纵向加速的控制,但是前车的刹车看浏览量,我们这个车在减速,我们的减速明显不如老司机那么老练,减的非常狠。

最后一段是说我们是一个测试视频,前半场是训练,后半场是真实的测试视频,测试车怎么开。这段视频是三分钟,这个三分钟视频回头可以放到网上大家可以关注一下。

大家看到PPT里面,我想总结一下Road Hackers 本身是什么,Road Hackers其实就是百度端到端的自动驾驶开放平台,一是海量路情驾驶数据的开放,是中国的驾驶数据开放。

第二,我们想做一个End to End 的自动驾驶Benchmark平台。国外是有一个TD,是做道路上交通物体的反测,我们做一个端到端的一种分叉平台,需要很多算法来找来平衡。

第三个,我们想把百度的自动驾驶的算法放上去。刚刚有记者问到说我们会不会开源,我先强调一下,在这个平台中,最宝贵的不是算法,最宝贵的是数据,当然我们算法也会统一。所以这个算法也是全球第一次公开演示纵向加横向的控制,因为以前是不演示横向的,这个演示了纵向加横向。

所以这个开放平台我们创造了三个定义:

一是开放了里程的定义;

第二个是第一个端到端的自动驾驶 Benchmark平台,将来大家可能很多记者会引入这个平台上的评分和名词;

第三个,我们依次同台演示了纵向跟横向制的算法。这是我们的合作情况,我们跟清华大学达成一个合作,我们首先会推进这样一个合作,当然这个合作不是排他的,也会希望其他的车厂,包括开发者,一些单位和我们一起合作。

最后我跟大家说一下我们有一个网址,roadhackers.baidu.com,这个网址上有我们开放的所有数据,包括这段视频,这段视频会在稍候的时间上传上去,包括那个Benchmark平台。

我们的愿景就是和大家一起来携手加速全球自动驾驶技术的发展,大家一块儿来把这个事情做大,让每一辆车都尽快的可以使用具有很高可靠性的这样一个自动驾驶系统,而且能学习你的驾驶习惯,变成个性化的司机,过去是新司机,以后变成一个老司机。

谢谢大家!

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原始发表:2017-01-11,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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