為AI戰車鋪路?Intel與DARPA合作開發越野車自動駕駛模型

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擁有許多“黑科技”的美國國防高等研究計劃局(DARPA)宣佈,將授給英特爾(Intel)為“越野自動駕駛汽車”開發先進模擬解決方案的機會,同時聯手西班牙巴塞羅那電腦視覺中心、美國德州大學奧斯汀分校,共同創造可在真實世界其中實例自駕越野車的AI模型。

Intel表示,這項與DARPA合作的計劃稱為RACER-Sim,讓復雜環境中的機器人具備彈性—模擬的能力與自主性,創造下一時代的越野模擬平臺,以便顯著地降低開發成本,彌補越野車從虛擬到真實環境的差距。

目前的自動駕駛科技,公路和越野部署之間的差距仍相當大,即便一般道路如今已有許多模擬環境,但甚少為越野自動駕駛汽車的開發規模和速度進行優化。此外,真實世界展示仍是驗證系統性能的主要方式。

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Intel指出越野自動駕駛汽車需要面對實質性挑戰,包含缺乏正規道路、具有岩石和各種類型植被的極端地形,如此嚴苛的條件讓開發和測試變得昂貴且緩慢。RACER-Sim計劃旨在通過提供先進模擬技術解決這項問題,以便自駕越野車的開發和測試,減少AI驅動自主系統的部署時間與驗證。

RACER-Sim將包含兩個階段共48個月,目標是加速設計越野自動駕駛汽車的整體研究和開發過程。

在第一階段其中,Intel將重點放在創造新的模擬平臺和地圖產生工具,以前所沒有的規模,採用最高精度(例如物理、感測器建模、地形復雜度……等)模擬復雜的越野環境。英特爾實驗室模擬平臺將實現未來地圖的定製化,包含僅需點擊幾下,即可創建超過10萬平方英里的大規模新環境。

在第二階段,英特爾實驗室將與RACER合作夥伴齊心協助,在不使用物理機器人的情況下,實例新的演算法來加速研究和開發過程。團隊將在模擬中驗證機器人的性能,節省可觀的時間和資源。第二階段也將包含新開發的sim2real技術,其概念是在模擬其中訓練機器人以便獲取技能,並將技能轉移至相應的真實機器人系統,讓越野自動駕駛汽車能夠直接從模擬其中獲得訓練。

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英特爾預期這些新的模擬工具,能夠顯著地改善使用虛擬測試的自主系統開發,降低傳統測試和驗證協議相關的風險、成本和耽擱的時間。未來,模擬平臺將超越驗證範疇,創建可在真實世界其中實例的AI模型。