父愛(ài)如山，父親在生活中總是為我們提供指導(dǎo)和支持，并默默地守護(hù)著我們的成長(zhǎng)和安全。現(xiàn)在，自動(dòng)駕駛技術(shù)也如同父親般，在通過(guò)持續(xù)的研究和創(chuàng)新，不斷演進(jìn)，為我們的出行提供堅(jiān)實(shí)的保障和護(hù)航。

NVIDIA 正著力將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型納入所有類型的交通場(chǎng)景仿真之中，包括行人、自行車騎行者和場(chǎng)景編輯等領(lǐng)域。在父親節(jié)這一天，跟隨本期視頻和文章，一同了解NVIDIA 研究人員提出的一種名為 STRIVE（Stress-Test Drive 壓力試駕）的新方法。該方法使用生成式 AI 交通模型自動(dòng)生成自動(dòng)駕駛仿真中的潛在事故場(chǎng)景，允許在各種現(xiàn)實(shí)情況下安全地大規(guī)模測(cè)試自動(dòng)駕駛堆棧的規(guī)劃部分。

編輯注：NVIDIA 自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室系列視頻，以工程技術(shù)為重點(diǎn)的視角關(guān)注實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的各個(gè)挑戰(zhàn)以及 NVIDIA DRIVE AV 軟件團(tuán)隊(duì)如何應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題。

本期NVIDIA 自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室視頻為大家介紹了 NVIDIA 最近開(kāi)展的一項(xiàng)研究，即利用 AI 自動(dòng)生成仿真事故場(chǎng)景，來(lái)進(jìn)行安全且可擴(kuò)展的自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試。

現(xiàn)實(shí)世界中存在著各種類型的交通狀況，自動(dòng)駕駛汽車必須能夠安全應(yīng)對(duì)以上狀況。其中包括由于車距較近導(dǎo)致的危險(xiǎn)事故，在這種狀況下，其他道路使用者在行駛過(guò)程中進(jìn)行的意外操作可能導(dǎo)致碰撞事故發(fā)生。

然而，對(duì)開(kāi)發(fā)人員而言，在這些類型的場(chǎng)景中開(kāi)發(fā)和測(cè)試自動(dòng)駕駛汽車極具挑戰(zhàn)性。因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界中這類碰撞數(shù)據(jù)十分罕見(jiàn)，此外，若要在現(xiàn)實(shí)世界中重現(xiàn)此類情況來(lái)進(jìn)行測(cè)試則極不安全，并且該方法難以擴(kuò)展并實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?/p>

利用 STRIVE 算法

對(duì)自動(dòng)駕駛汽車規(guī)劃模塊進(jìn)行壓力測(cè)試

在自動(dòng)駕駛汽車堆棧中，規(guī)劃模塊負(fù)責(zé)決定車輛應(yīng)如何行駛。若要對(duì)規(guī)劃模塊進(jìn)行全面的測(cè)試，則需要收集真實(shí)且多樣化的潛在交通事故場(chǎng)景數(shù)據(jù)集。

NVIDIA 開(kāi)發(fā)了名為STRIVE（壓力試駕）的算法，可為自動(dòng)駕駛汽車的規(guī)劃模塊訓(xùn)練創(chuàng)建豐富的事故場(chǎng)景（圖 1）。開(kāi)發(fā)人員可通過(guò)分析該模塊在仿真場(chǎng)景中的存在的規(guī)劃短板，在自動(dòng)駕駛汽車上路前進(jìn)行糾正，以便改善車輛的規(guī)劃行為。

圖 1：STRIVE 生成自動(dòng)駕駛汽車的交通事故場(chǎng)景

利用優(yōu)化方式生成潛在事故場(chǎng)景

STRIVE 算法從真實(shí)世界場(chǎng)景著手，使目標(biāo)測(cè)試車輛按照預(yù)期規(guī)劃行駛。而后，STRIVE 利用對(duì)抗優(yōu)化來(lái)修改場(chǎng)景中其他車輛的 2D 軌跡，以生成碰撞場(chǎng)景。其中，用于與自動(dòng)駕駛汽車碰撞的干擾車輛可以由用戶進(jìn)行指定，也可由 STRIVE 在優(yōu)化過(guò)程中自動(dòng)選擇。

該解決方案中的另一項(xiàng)優(yōu)化是訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車生成機(jī)動(dòng)策略，來(lái)避免交通事故的發(fā)生，從而提高自動(dòng)駕駛汽車的規(guī)劃能力。STRIVE 創(chuàng)建了真實(shí)且多樣化的事故場(chǎng)景，并提供了實(shí)用的解決方案以改善自動(dòng)駕駛，如圖 2 所示。

圖 2：STRIVE 生成的潛在事故和解決方案示例

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型交通模型的真實(shí)性

仿真事故場(chǎng)景必須真實(shí)且能精確反映現(xiàn)實(shí)世界的交通狀況和物理環(huán)境。STRIVE 使用 AI 交通模型，基于大型真實(shí)世界數(shù)據(jù)集進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車訓(xùn)練，以了解現(xiàn)實(shí)中車輛的行駛軌跡。該模型顯示為“Traffic Prior”，如圖 1 所示。

在優(yōu)化過(guò)程中，STRIVE 使用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的 AI 模型進(jìn)行檢查，以確保其生成的場(chǎng)景真實(shí)有效，即場(chǎng)景中需包含事故狀況。

從 2D 軌跡到 3D 仿真

STRIVE 在NVIDIA DRIVE Sim中運(yùn)行，基于十字交叉路口創(chuàng)建多種事故場(chǎng)景。STRIVE 會(huì)基于現(xiàn)實(shí)世界的駕駛行為，進(jìn)行常規(guī)交通重建，而后創(chuàng)建各種自動(dòng)駕駛汽車可能會(huì)與不同的車輛產(chǎn)生的交通事故（圖 3）。

圖 3：NVIDIA DRIVE Sim 中產(chǎn)生的潛在事故,每個(gè)事故都來(lái)自對(duì)應(yīng)的真實(shí)場(chǎng)景

結(jié)論

STRIVE 能夠在仿真中自動(dòng)創(chuàng)建罕見(jiàn)且危險(xiǎn)的潛在事故場(chǎng)景。自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)人員可借助 STRIVE 算法，對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)進(jìn)行全面訓(xùn)練和評(píng)估，以確保其行為的安全性。

生成車輛之間可能發(fā)生的碰撞場(chǎng)景只是利用 AI 進(jìn)行交通場(chǎng)景仿真的一個(gè)用例。NVIDIA 正著力將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型納入所有類型的交通場(chǎng)景仿真之中，包括行人、自行車騎行者和場(chǎng)景編輯等領(lǐng)域。

NVIDIA DRIVE 相關(guān)資源

如需了解更多信息，請(qǐng)查看以下相關(guān)資源：

• STRIVE 項(xiàng)目頁(yè)面

  ：

https://nv-tlabs.github.io/STRIVE/

• 通過(guò)學(xué)習(xí)交通先例生成實(shí)用的事故易發(fā)駕駛場(chǎng)景：

https://nv-tlabs.github.io/STRIVE/docs/strive.pdf

• GitHub 上的 STRIVE 代碼

  ：

https://github.com/nv-tlabs/STRIVE

• 由 Omniverse 驅(qū)動(dòng)的 DRIVE Sim 場(chǎng)景重建：

https://www.nvidia.cn/self-driving-cars/simulation/

父親節(jié)互動(dòng)有禮

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