CMU教授說，“社會合作”汽車是無人駕駛汽車未來的一部分在機(jī)器人領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者之一Carnegie Mellon，John Dolan教授正在尋找人和機(jī)器在路上安全通信的方法。他與TechRepublic談?wù)摿怂难芯?。無人駕駛汽車是我們的未來，幾乎所有汽車制造商都在競相創(chuàng)造自己的自動駕駛汽車版本。但是，自主系統(tǒng)還有很長的路要走 - 人類駕駛員本能地知道的線索和信號并不是我們機(jī)器的第二天性。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所的主要系統(tǒng)科學(xué)家約翰·多蘭教授為了找到解決方案，了解具有自主功能的車輛如何在旅途中安全駕駛，研究人類如何與這些機(jī)器進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)，幫助他們了解如何完成復(fù)雜在路上的任務(wù)。

TechRepublic與Dolan就他的研究進(jìn)行了交談，為什么他不會在未來兩年內(nèi)采用無人駕駛車輛，以及為什么GPS是確保道路安全的基本工具。這是對話，為了清晰起見，進(jìn)行了輕微編輯。

什么是“社會合作駕駛”？

基本思想是，如果你編寫一個(gè)機(jī)器人來完成一些任務(wù)，它可能不會像人類在其他人身邊時(shí)通常會表現(xiàn)的那樣。您可以想象機(jī)器人在實(shí)驗(yàn)室中并且他們真的不在乎的情況，他們只是完成工作。但是當(dāng)你處于駕駛狀態(tài)時(shí)，實(shí)驗(yàn)室的情況會有所不同。

參見：照片：世界自駕車的列表，直到2020年

想想我們的汽車何時(shí)從入口坡道進(jìn)入高速公路。我們與附近的汽車談判;如果我們接近另一輛車，如果它在前面，我們放手。如果我們領(lǐng)先，那就讓我們走吧。如果我們接近它，我們會與視覺線索協(xié)商，并與速度線索協(xié)商。我們加快速度以表明我們不想屈服于另一輛車?；蛘?，反過來 - 他們加速，以便在我們面前。因此，我們的團(tuán)隊(duì)正在研究如何使用概率來判斷該駕駛員的意圖，并能夠向駕駛員傳達(dá)我們的意圖，以便與其他車輛進(jìn)行更安全，更自然的交互。

John Dolan，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所的首席系統(tǒng)科學(xué)家

圖片：卡內(nèi)基梅隆

你是否認(rèn)為人類會在一段時(shí)間內(nèi)參與駕駛，即使汽車具有自主能力？

一方面，有個(gè)別車的問題 - 它是完全自主的，還是人類還會參與其中?而且，另一方面，您的汽車可能完全自主，但同時(shí)仍然會有人駕駛汽車。

我確實(shí)認(rèn)為讓人類參與是可取的，因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)還不夠成熟以避免它。從保險(xiǎn)公司以及可能是汽車制造商的角度來看，這也是不可避免的，短期內(nèi)會有人為的自主功能。

埃隆馬斯克談到兩年內(nèi)達(dá)到4級(完全自治)。當(dāng)然，他傾向于做出各種強(qiáng)有力的陳述，我認(rèn)為在加速技術(shù)方面，這些陳述在刺激人們方面是有益的。但如果我們在兩年內(nèi)普及4級，我仍然會感到非常驚訝，因?yàn)檫@實(shí)際上意味著司機(jī)可以讀書并在車上睡覺，我只是覺得我們不會準(zhǔn)備好在兩年內(nèi)。

特斯拉的做法似乎與谷歌的做法非常不同，比如谷歌 - 慢慢地，漸進(jìn)式地，一直在發(fā)布更新，而谷歌正在等待技術(shù)達(dá)到一定水平。您如何看待這些不同的方法？

說實(shí)話，我不確定我們這個(gè)領(lǐng)域的很多人，不是谷歌的人，都不知道谷歌的最后階段是什么。他們似乎更加認(rèn)真地與汽車制造商合作，并且可能已經(jīng)達(dá)到了生產(chǎn)汽車的目的。特斯拉正面臨著一些風(fēng)險(xiǎn)，但它的價(jià)值在于馬斯克聲稱擁有的強(qiáng)大的整體能力，至少還有7000或8000多萬英里的數(shù)據(jù)，可以建立對消費(fèi)者的信心。

見：特斯拉說：我們將如何克服無人駕駛車輛的障礙（TechRepublic）

我確實(shí)認(rèn)為特斯拉的方法對于100年來建立的汽車制造商的心態(tài)非常詛咒。他們希望產(chǎn)品盡可能可靠，在將產(chǎn)品推向市場之前經(jīng)過嚴(yán)格的測試。

你認(rèn)為特斯拉是一種聰明的方法嗎？

我認(rèn)為這樣做有一個(gè)很大的優(yōu)勢：你可以吸引客戶，而客戶在使用它時(shí)也相當(dāng)謹(jǐn)慎。我的意思是，有些人做了愚蠢的事情。這有點(diǎn)像人們試圖通過抬起腰部來割草或試圖用割草機(jī)割斷頭部。如果你瘋了，你就會這樣做;如果你是一個(gè)理智的人，你就不會。顯然，如果你是一個(gè)理智的人，特斯拉說你需要注意當(dāng)這件東西在路上行動因?yàn)樗€不完美，那么你就會這樣做。所以，我認(rèn)為它可以建立一個(gè)客戶群，即使是從非自私的角度來看，也可以建立對技術(shù)的熱情和信任。缺點(diǎn)是，如果你因自治而發(fā)生事故，這將是一次巨大的公關(guān)災(zāi)難，而且

這不一定會在某個(gè)時(shí)刻發(fā)生嗎？

好吧，我同意你的看法。在這個(gè)領(lǐng)域工作，我們都有一種恐懼，它可能會發(fā)生，而且可能太早，并且會產(chǎn)生許多可能使技術(shù)脫軌的壞消息。我認(rèn)為有一種方法可以幫助實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，即Elon Musk提出的方法- 向評估人員，運(yùn)輸部或任何人提供數(shù)據(jù)。那里必須有一些警告，因?yàn)槲也恢罃?shù)據(jù)的確切性質(zhì)是什么。它必須令人信服。它需要考慮到人類可以進(jìn)行干預(yù)以防止事故的事實(shí)，所以你可以說“駕駛x英里沒有任何問題”。

但有一個(gè)問題是，這些問題在多大程度上被人為干預(yù)所阻止?盡管如此，如果你可以根據(jù)公眾的數(shù)據(jù)做出這樣的情況，那里有一些確保這是非常安全的，就像航空旅行被認(rèn)為是非常安全的那樣，即使我們不時(shí)聽到崩潰的聲音。那會有所幫助。

你究竟是如何在CMU上測試這些東西的？

我們沒有足夠的人力來測試汽車制造商正在做的同樣嚴(yán)格和重復(fù)的程度。我們所做的是我們車?yán)锟傆袃蓚€(gè)人。我們有2011款凱迪拉克SRX，我們自己進(jìn)行了改裝，這是我們目前在實(shí)驗(yàn)室中使用的唯一車輛。(照片)。我們在駕駛員座位上有一個(gè)安全駕駛員隨時(shí)準(zhǔn)備將汽車從自動模式恢復(fù)到手動模式，我們通常有一個(gè)開發(fā)人員或有筆記本電腦的人正在測試軟件，根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整，坐在乘客座位上。

我們在高速公路環(huán)境，一些半城市環(huán)境，以及大學(xué)周圍的城市環(huán)境中駕駛它，如果我們看到我們離汽車太近，或者有一種我們無法處理的情況因?yàn)樗珡?fù)雜了，我們進(jìn)行干預(yù)是為了不引起任何問題。

當(dāng)你這樣做時(shí)，最常見的問題是什么？什么車不對？

我們偶爾會有準(zhǔn)確使用GPS的問題，當(dāng)你在城市環(huán)境中周圍有一些較高的建筑物時(shí)會更加嚴(yán)重，問題是如果你離開了幾米，那你就不知道究竟是哪一個(gè)即使你知道你在哪條路上，你也會進(jìn)入。所以，這可能會讓你在車道上跳躍的位置出現(xiàn)問題。我們在很大程度上解決了這個(gè)問題，它能夠讀取車道標(biāo)記并將其用作替代品或?qū)⑺鼈兣cGPS結(jié)合使用，但偶爾會出現(xiàn)GPS不良的情況，然后您還會有一些褪色的車道標(biāo)記或者道路的某些部分沒有任何車道標(biāo)記。那么，這將是一個(gè)問題。

另一個(gè)與惡劣天氣有關(guān)，這是所有自動駕駛工作面臨的問題。如果你真的下大雨或下雪，這往往會欺騙LiDAR傳感器，激光傳感器，所以有時(shí)我們會在邊界線上開車，我們只是下雨，偶爾會導(dǎo)致汽車剎車，認(rèn)為很重，或者幾乎沉重，下雨實(shí)際上是一個(gè)障礙。

另一件通常很難的事情，我們傾向于避免作為一個(gè)駕駛環(huán)境，因?yàn)槲覀兩形醋龊脺?zhǔn)備，是在洛杉磯市中心或曼哈頓市中心可以發(fā)生的事情，那里有一堆車馬路。也許他們突然離開了他們的車道，以避免，比方說，卡車正在向人行道上的商店卸貨，孩子或人們沖向馬路。我們已經(jīng)具備了識別這些障礙的基本能力，但是我們在一個(gè)非常密集，不確定的環(huán)境中迅速做出的各種判斷對于自動駕駛汽車來說現(xiàn)在很難做到。

你如何處理剎車燈和障礙物？

我們使用幾種不同的方法來處理剎車燈。一方面，如果停車燈配備了DSRC無線電，那么我們就可以與它進(jìn)行通信，并根據(jù)它來確定其狀態(tài)。然后我們還有一個(gè)視覺系統(tǒng)或攝像系統(tǒng)，它能夠看到剎車燈并判斷它是什么顏色。

我們還有一些使用相機(jī)進(jìn)行行人和騎車人檢測和避免的能力。我們有一個(gè)非常詳細(xì)的運(yùn)動規(guī)劃。我們典型的，有點(diǎn)復(fù)雜的情況是雙向負(fù)載。我們有一輛車朝另一個(gè)方向走，讓我們說一個(gè)人走在你面前的街道上。那么你想要避開這個(gè)人，但仍然及時(shí)進(jìn)入另一條車道，以避免那輛車正在前進(jìn)。因此，這需要的不是超級復(fù)雜，而是至少比在自己的車道上繼續(xù)更復(fù)雜的軌跡。所以我們有一個(gè)能夠推理這些事情的動作計(jì)劃。

這樣做之后你學(xué)到的最有趣的東西或最令人驚訝的東西是什么？

好吧，我從間隙的角度考慮它們。然后，其中一個(gè)是本地化，因?yàn)樗枰ㄙM(fèi)很多錢才能獲得你現(xiàn)在通常所需的精確度和定位，這是一個(gè)非常精確的地圖和一個(gè)非常精確的GPS系統(tǒng)。通常，GPS的成本超過50,000美元，因?yàn)檫@樣的定位系統(tǒng)比那個(gè)便宜，但仍然具有相似的精度，這將是向前邁出的一大步。

現(xiàn)在，谷歌做了一些能讓他們獲得良好準(zhǔn)確性的東西，但是他們必須提前驅(qū)動環(huán)境，并獲得整個(gè)區(qū)域的非常詳細(xì)且公平的數(shù)據(jù)密集型地圖，然后他們匹配該地圖。所以，這是一回事。更便宜的本地化將是一件好事。

另一個(gè)是整個(gè)感知過程的可靠性。因此，潛在的硬件本身，用于解釋這些數(shù)據(jù)并推理它們的算法。這是一個(gè)仍有很多工作要做的領(lǐng)域。已經(jīng)做了很多工作，但是沒有什么能像我們?nèi)祟惸軌蚶斫夂屯评淼哪菢咏咏?，而這種工作帶來了另一個(gè)層面。

你說你真正需要的GPS系統(tǒng)的成本在50,000美元之間。因此，特斯拉將于明年以35,000美元的價(jià)格發(fā)布Model 3。他們怎么能這樣做？

我的猜測是他們所做的主要取決于他們談?wù)摰能嚨罉?biāo)記，因?yàn)樗麄冋诳紤]高速公路駕駛。在西方，由于天氣好轉(zhuǎn)，車道標(biāo)記不會像在東北地區(qū)被鹽和東西一樣快地褪色。在任何情況下，根據(jù)車道標(biāo)記，您可以購買Mobileye，它提供基于攝像頭的閱讀車道標(biāo)記的方式，如果您批量購買，或者如果您是汽車制造商，并且可以重新定價(jià)，我認(rèn)為每輛車的成本約為500美元。你可以將它與相對便宜的GPS結(jié)合起來并處理很多情況 - 但是當(dāng)你進(jìn)入一個(gè)你沒有注意到車道標(biāo)記的環(huán)境時(shí)，你就會遇到麻煩。

參見：10個(gè)自動駕駛內(nèi)幕人士在Twitter上關(guān)注（TechRepublic）

你可以想象，我認(rèn)為谷歌正在開展一條不同的道路。他們在2015年1月宣布他們正在內(nèi)部使用新的LiDAR傳感器。并且，你可以使用這種方法，如果你已經(jīng)去過一個(gè)區(qū)域，你會收集一大堆激光范圍數(shù)據(jù)，并建立這個(gè)三維表示然后，當(dāng)您稍后駕駛它時(shí)，您的激光讀數(shù)與您的激光讀數(shù)相匹配的環(huán)境，并且您可以通過這種方式進(jìn)行本地化。這通常是昂貴的，因?yàn)檫@樣做的激光傳感器相當(dāng)昂貴，但是我們很多人使用的激光傳感器制造公司Velodyne已經(jīng)穩(wěn)定地降低了它的價(jià)格，所以它現(xiàn)在只有一個(gè)版本的成本8,000美元 - 沒有高密度，

大多數(shù)汽車制造商如何接近完全自治？

在最近的過去，我與硅谷和其他地方的各個(gè)汽車制造商的許多研究實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了互動，看起來他們似乎都在進(jìn)行某種推動，當(dāng)然所有人都有什么他們稱之為ADAS，先進(jìn)的駕駛輔助系統(tǒng)。如果你把它們?nèi)拷M合在一起，或者你逐漸引入它們?nèi)缓蟀阉鼈兇谝黄鹁涂梢哉f，你會得到一些接近自動駕駛的東西。我認(rèn)為這有點(diǎn)天真，因?yàn)榇嬖趯⑺羞@些都有效地結(jié)合起來的架構(gòu)問題，但這是很多汽車制造商預(yù)見到的途徑。

大多數(shù)人對自動駕駛研究不了解的最有趣的事情是什么？

機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)在高科技領(lǐng)域發(fā)生的許多事情的基本技術(shù) - 例如，谷歌的搜索引擎越來越突出?，F(xiàn)在，近年來，所謂的深度學(xué)習(xí)已經(jīng)變得流行且非常有效。所以，很多人都希望在自動駕駛中使用它。我認(rèn)為它具有很強(qiáng)的潛力，特別是對于準(zhǔn)確的分類，在環(huán)境中標(biāo)記不同的物體，并可能推斷出這些人或動物正在做什么活動。然后使用該信息來幫助有效地決定做什么。我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)可以對駕駛產(chǎn)生越來越大的影響，改善其中的一些組成部分。