别担心，无人驾驶汽车现在正在向侠盗猎车手学习

在走向自主革命的竞赛中，开发人员已经意识到一天中没有足够的时间来计时教汽车如何自己驾驶所需的现实里程。这就是为什么侠盗猎车手V在一起。

轰动一时的视频游戏是模拟平台之一，研究人员和工程师越来越依赖于测试和训练准备控制家用轿车的机器。从福特汽车公司 (Ford Motor Co.) 到Alphabet Inc. 的Waymo的公司可能会吹嘘在三年内将无手模型投放市场，但是在床垫掉落时如何应对钻井算法方面还有很多东西要学习高速公路上的卡车。

如果汽车制造商和科技企业想要按时完成任务，他们必须抓紧时间。这些测试车被激光、传感器和摄像头欺骗了，它们在赛道上步调，公共道路不能自己做。模拟器永远不会用完汽油-Waymo的模拟器可以模拟一天行驶超过300万英里。

“仅仅依靠道路数据是不切实际的，” 达维德·巴切特 (Davide Bacchet) 说，他是加州圣何塞的模拟工作负责人，他是一家旨在在美国2020年推出自动驾驶电动汽车的初创公司。“通过模拟，您可以无限次反复运行相同的场景，然后再次进行测试。”尽管对外行人来说似乎不太可能，但超现实视频游戏能够生成与人工智能代理在路上收集的数据非常接近的数据。从超级马里奥兄弟 (Super Mario Bros.) 到愤怒的小鸟 (Angry Birds)，AI software一直在玩游戏，解决了受控环境中的问题，并通过反复试验学习。

去年，德国达姆施塔特理工大学和英特尔实验室的科学家开发了一种从侠盗猎车手V中提取视觉信息的方法。现在，一些研究人员正在从GTAV软件中提取算法，该算法已被调整以用于新兴的自动驾驶领域。发行商Rockstar Games Inc. 的最新专营权与现实差不多，拥有262种车辆，1,000多种不同的不可预测的行人和动物，14种天气条件以及无数的桥梁，交通信号灯，隧道和十字路口。(流氓，抢劫和堆积的尸体并不是至关重要的组成部分。)

这个想法并不是说虚构的城市洛斯桑托斯的高速公路和小路永远可以代替真正的沥青。但这款游戏 “是我们可以从中提取数据的最丰富的虚拟环境，” 普林斯顿大学运筹学和金融工程学教授Alain Kornhauser说，他为普林斯顿自动驾驶汽车工程团队提供建议。

Waymo使用其模拟器为工程师可以想到的每种变化创造了令人困惑的驾驶情况: 例如，有三辆汽车同时以各种速度和方向改变车道。实际上学到的东西是物理应用的，并且在模拟中研究了道路上遇到的问题。

快速棕色狐狸

每当一个人因为自动驾驶软件没有做出正确的反应而不得不抓住测试车的轮子时，“我们能够播放确切的情况，并通过模拟预测如果让汽车自行驾驶会发生什么。” waymo在自动驾驶项目报告中说。“如果模拟器显示需要更好的驾驶，我们的工程师可以对软件进行改进，并在仿真中运行这些更改，以测试修复程序。”

在位于加利福尼亚州的丰田汽车公司 (Toyota Motor Corp.) 的丰田研究所 (Toyota Research Institute)，工程师们试图通过所谓的快速棕色狐狸测试 (Quick Brown Fox test) 来 “打破系统”: 在最具挑战性的天气和交通条件下跑一英里又一英里。对于驾车者经常犯的所有愚蠢错误，从坑洼到建筑区，再到蹒跚学步的孩子将球追到街上，人类的大脑在感知和应对意外情况方面远远优于计算机。对于所有竞争成为自动驾驶领域第一的公司来说，这是一个巨大的挑战: 如何使车载系统在驾驶方面比人们更好，并使驾驶更安全。

一个迫在眉睫的问题是，州和联邦安全监管机构将要求什么证明自动驾驶汽车应获得漫游许可。以这样或那样的方式可能不得不累积数千亿英里。当局可能会接受真实和复制的组合，但阐明要求的规则尚未编写。

丰田研究所 (Toyota institute) 首席执行官吉尔·普拉特 (Gill pratt) 在2月对众议院能源和商业小组委员会表示，模拟应该 “等同于实词测试”，并进行后续验证。这就是道路，开发人员越来越多地旅行。