Waymo自駕車為何不怕暴風雪?機器學習能濾除雜訊!

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Waymo(Alphabet Inc.旗下自駕車單位)技術長Dmitri Dolgov 5月8日發表專文回顧當天在2018年Google I/O年會上發表的內容。

Waymo的行人偵測系統是由Waymo自駕車工程師與Google Brain團隊攜手透過深度網絡所打造出來的。全球目前僅有Waymo在公共道路上擁有真正自主駕駛車隊。

透過機器學習,Waymo自駕車能夠安全地穿越施工區並且懂得讓路給救護車、消防車。截至目前為止,Waymo已經在公共道路上行駛了600萬英里並且觀察過數億次車輛、行人和單車族之間的互動。

Waymo使用TensorFlow生態系統與谷歌數據中心(包括TPU)去訓練神經網絡,TPU(Tensor Processor Unit)讓Waymo神經網絡的訓練效率提升了15倍。

Waymo透過模擬嚴密地測試了機器學習模型。在大雨或大雪紛飛的情況下不論對自駕車或是人類駕駛來說都是一項艱鉅的任務,部分是因為能見度有限。雨滴和雪花可能會讓自駕車的感測器出現許多雜訊。機器學習可以讓Waymo濾除雜訊並正確地辨識出行人、車輛等(見圖)。

CNET報導,Waymo執行長John Krafcik 5月8日在2018年Google I/O年會上宣布,Waymo將於今年內在美國鳳凰城地區推出付費自駕車載送服務。

Waymo在去年10月發表長達43頁的「邁向全自駕之路(On the Road to Fully Self-Driving)」安全報告。Waymo表示,公司內部研發的自駕軟體不僅能夠偵測到其他物體的存在而已、還能確實理解該物體為何、可能會有什麼舉動並預測可能對行進中車輛的影響

南華早報5月7日報導,根據加州車輛管理局(DMV)公佈的數據,百度(Baidu)在2016年10月至2017年11月期間總計在美國加州進行1,971.7英里的自駕車測試、這段期間總計出現48次的「解除自動駕駛模式(disengagement)」,相當於每41英里(65.9公里)就會出現一次。

作為對照,2016年12月至2017年11月期間Waymo總計在加州進行352,544.6英里的自駕車測試、這段期間總計出現65次的解除自動駕駛模式,相當於每5,423.7英里才會出現一次。

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資料來源-MoneyDJ理財網

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