Der neue Simulator von Waabi könnte autonome Fahrzeugtechnik schneller skalieren – TechCrunch

Der neue Simulator von Waabi könnte autonome Fahrzeugtechnik schneller skalieren – BesteFuhrer

Das Testen autonomer Fahrzeuge auf öffentlichen Straßen ist ein teures und zeitaufwändiges Unterfangen, das Raquel Urtasun, ehemalige Chefwissenschaftlerin bei Uber ATG, nicht für den zweckdienlichsten Weg zur Markteinführung hält. Waabi, das Start-up für selbstfahrende Lkw-Technologie von Urtasun die letzten Juni gestartethat eine Schlüsselkomponente seiner Strategie zur Skalierung seiner Technologie herausgebracht – Waabi World, einen High-Fidelity-Closed-Loop-Simulator, der die selbstfahrende Software von Waabi nicht nur virtuell testet, sondern auch in Echtzeit lehrt.

„Unser Simulator ist sowohl immersiv als auch reaktiv“, sagte Urtasun gegenüber BesteFuhrer. „Das bedeutet, dass es wirklich die Welt in all ihrer Vielfalt, Schönheit und Treue nachahmen kann, sowie automatisch Szenarien erstellen und den Waabi-Treiber einem Stresstest unterziehen kann und dem Waabi-Treiber auch beibringen kann, wie man lernt, indem man einfach den Simulator erlebt.“

Simulation als eine Form der Beschleunigung des Markteintritts ist in der AV-Branche nicht neu. Waymo, Cruise, Aurora, TuSimple, Tesla und andere haben alle die Vorteile der Verwendung von Simulationen aus realen Daten angepriesen, um ihre AV-Systeme zu testen, insbesondere gegen erfundene Szenarien, denen die Systeme noch nicht begegnet sind und die sie noch nicht katalogisiert haben noch reale Welt.

Urtasun sagt, das sei großartig und alles, aber die derzeit in der Industrie verwendeten Simulatoren „bieten nicht das, was wirklich erforderlich ist, um die Anzahl der Kilometer, die Sie in der realen Welt fahren müssen, um dies zu testen, zu entwickeln und einzusetzen, erheblich zu reduzieren Technologie.”

Waabis geheime Sauce? Ein Simulator, der automatisch digitale Zwillinge der Welt aus Daten erstellen, Sensorsimulationen nahezu in Echtzeit durchführen, Szenarien erstellen kann, um den Waabi-Fahrer einem Stresstest zu unterziehen, und dem Fahrer beibringen kann, ohne menschliches Eingreifen aus seinen Fehlern zu lernen, so Waabi.

Die meisten AV-Tech-Entwickler machen eine Version davon, aber Urtasun geht davon aus, dass Waabi die Technologie erheblich und auf eine Weise weiterentwickelt hat, die wirklich AI-first ist und in der Automatisierung verwurzelt ist. Lassen Sie uns ins Detail gehen.

Erstellung eines digitalen Zwillings

Die Konkurrenten von Waabi gehen die Simulation an, indem sie Künstler dazu bringen, dreidimensionale CAD-Modelle der Welt zu erstellen und jedem Objekt wie Bäumen und Gebäuden Materialeigenschaften zuzuweisen, sagt Urtasun. Diese Objekte werden entweder manuell zusammengesetzt, um eine Szene zu erstellen, oder die Künstler verwenden Automatisierungstechniken wie die prozedurale Generierung, die von Menschen generierte Assets und Algorithmen kombinieren, um aus den kleinen Stücken eine größere künstliche Welt zu erschaffen.

KreuzfahrtWaymo und Aurora haben alle gegenüber BesteFuhrer bestätigt, dass sie einem ähnlichen Prozess wie dem von Urtasun beschriebenen folgen.

„Unser Ansatz ist ganz anders“, sagte Urtasun. „Wir verwenden KI, um digitale Zwillinge von überall, wo wir gefahren sind, neu zu erstellen. Jedes Mal, wenn ein Fahrzeug fährt und Daten sammelt, können wir das nachbilden, und wir können das mit superhoher Wiedergabetreue nachbilden, und wir müssen es nur einmal beobachten. Diese Technik lässt sich also viel besser skalieren.“

Mit anderen Worten, Waabi World enthält ein KI-System, das die rohen Sensordaten nimmt und daraus automatisch einen digitalen Zwilling erstellt – es sind keine Künstler oder prozedurale Generierung erforderlich.

Realistische Sensorsimulation

Nachdem die virtuelle Testumgebung erstellt wurde, muss Waabi simulieren, wie die Sensoren an den Lastwagen eine Szene in der realen Welt beobachten. Waabi verwendet eine Kombination aus KI und einfacher Physik, um schnellere und realistischere Sensorsimulationen zu ermöglichen, die einen immersiveren Simulator für den Waabi-Fahrer ermöglichen, sagt Urtasun.

„Der Industriestandard besteht darin, einen hochentwickelten Physiksimulator zu bauen, bei dem Sie alle Details über alles wissen müssen, damit er funktioniert“, sagte Urtasun. „Wo ist die Sonne, wo sind die Materialeigenschaften von allem. Sie benötigen viel Rechenleistung, um diese Simulationen erstellen zu können.“

Laut Urtasun braucht Waabi World diese ganze Kennzeichnung der Umgebung nicht. Sie verwendet eine Kombination aus einfacher Physik, um eine ungefähre Vorstellung davon zu vermitteln, was der Software-Stack durch die Sensoren sieht, und KI mit ihrer neuen Generation von Algorithmen, um das Bild zu vervollständigen.

„Wir vergessen die Physik nicht, aber wir verwenden sie einfach als Sprungbrett für die endgültige Simulation, und dann können Sie viel schneller skalieren und viel realistischer sein“, sagte Urtasun.

Verwenden von KI zum Stresstest des Waabi-Treibers

Die meisten AV-Unternehmen verstehen, dass ein Teil der Schönheit der Simulation darin besteht, dass Sie Szenarien für den Software-Stack erstellen können, die nicht während des realen Fahrens aufgezeichnet wurden, was hilft, das System anhand von Grenzfällen zu testen.

Der Industriestandard dreht sich bisher immer noch darum, dass Simulationsteams eine kleine Menge von Szenarien finden, die sie in der realen Welt beobachtet oder sich in ihren Gedanken ausgedacht haben, und Variationen davon erstellen, indem sie Geschwindigkeit, Beschleunigung, Geographie und Startbedingungen variieren. Dieser Vorgang wird oft manuell durchgeführt.

Waabi World verwendet KI, um diese Szenarien automatisch in einer Closed-Loop-Simulation zu generieren (was bedeutet, dass es reaktiv ist), und es wählt Szenarien aus, mit denen der Waabi-Treiber getestet wird, indem es beobachtet, wie sich der Fahrer in der Welt verhält, und versteht, wo die Fehler des Systems liegen.

„Waabi World kann Szenarien generieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zum Scheitern des Waabi-Treibers führen“, sagte Urtasun. „Wenn das Autonomiesystem also sehr gut ist, braucht man Millionen und Abermilliarden von Szenarien, um ein Problem oder einen Fehler zu erkennen, den dieses selbstfahrende System machen könnte. Es wird wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen.“

Lernen in Echtzeit, wie ein Mensch

Wenn ein System in der AV-Branche entweder in der Simulation oder auf der Straße getestet wird, lernt es häufig nicht gleichzeitig dazu. Das Gehirn oder der Software-Stack entwickelt sich nicht weiter, bis es mit einer neuen Softwareversion aktualisiert wurde, die von Ingenieuren optimiert wurde, nachdem aufgezeichnet wurde, welche Art von Fehlern der Fahrer gemacht hat und wie man sie vermeidet.

Waabi World hat die Fähigkeit, dem Waabi-Fahrer das automatische Fahren beizubringen, indem er einfach die Simulationen erlebt, sagt Urtasun.

„Während der Waabi-Fahrer die Welt erlebt, kann Waabi World dem Fahrer mitteilen, welche Fehler er macht, und dieser Fahrer kann dann die Informationen aufnehmen und sein Gehirn sofort aktualisieren, um die Situationen tatsächlich besser zu bewältigen. Auf diese Weise können Sie Ihren Software-Stack kontinuierlich und automatisch verbessern.“

Das ist ähnlich wie Menschen lernen, sagt Urtasun. Wir warten nicht darauf, dass Daten gesammelt und an die Server zurückgesendet werden, und dann darauf, dass Ingenieure entscheiden, welche Teile sie zum Lernen verwenden und unser Gehirn aktualisieren möchten. Vielmehr erleben wir etwas und augenblicklich verkabelt sich unser Gehirn neu, um besser mit der Situation umgehen zu können.

Wenn es um Tests auf der Straße geht, sagt Urtasun, dass Waabi seinem Fahrer aus Sicherheitsgründen nicht erlauben wird, während der Fahrt zu lernen, obwohl er dazu in der Lage ist.

„Ohne eine vollständige Überprüfung dieser neuen Änderungen könnten Sie möglicherweise etwas Gefährliches einführen“, sagte sie. „Bevor Sie Software auf den Markt bringen, müssen Sie wissen, ob sie zuerst alle Sicherheitstests besteht.“

Werden wir den Waabi Driver in Aktion sehen?

Vermutlich. Urtasun würde nicht zugeben, selbstfahrende Lastwagen überhaupt auf öffentlichen Straßen getestet zu haben, obwohl Waabi seine ersten Datensätze irgendwoher haben musste. Stattdessen sagte sie, dass es bald weitere Neuigkeiten geben würde.

Andere Konkurrenten im Trucking-Bereich sind bereits auf dem Weg zur Kommerzialisierung. TuSimple hat vor kurzem sein erstes Fahrer-Out-Pilotprojekt auf öffentlichen Straßen abgeschlossen. Waymo Via, die Trucking- und Frachteinheit von Waymo, hat JB Hunt unter Vertrag genommen als erster selbstfahrender Frachtkunde, wenn es voraussichtlich in den nächsten Jahren auf den Markt kommt.

Waabi kommt vielleicht etwas spät ins Spiel, aber wenn Waabi World alles ist, was Urtasun sagt, kommt das Unternehmen heiß ins Spiel.

„Ich mache mir keine Sorgen, dass ich zu spät komme“, sagte Urtasun. „Im Gegenteil, ich denke, wir haben ein perfektes Timing. Unser Simulator ist die nächste Innovation, die die Branche wirklich braucht, damit wir wirklich schnell vorankommen können, und dann werden Sie diesen Fortschritt auch an der Autonomiefront sehen.“

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