仿真训练对于自动驾驶的意义，可能比我们想象的更多

车云 · 公众号 · 汽车 · 2017-07-18 11:59

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出于对成功的渴望，其实机器人专家对进行大量的仿真测试持谨慎态度。由于仿真测试简化了真实场景，所以你很难保证在仿真程序中能够安全运行的系统能够胜任真实环境。当涉及到物理的时候，这就可能会变得更糟糕，因为得益于当今游戏产业的高度发展，逼真的图形更容易以假乱真。最近，密歇根大学的研究人员开始着手研究是否可利用《侠盗猎车手5》的游戏画面训炼深度学习系统来识别道路物体。

从《侠盗猎车手5》中渲染的一系列用于训练目标识别的图像

▲ 从《侠盗猎车手5》中渲染的一系列用于训练目标识别的图像

那么通过仿真训练自动驾驶系统的物体识别能力有下面这三点好处：

一、模拟场景比用实车在真实道路行驶录制视频速度更快成本更低；
二、在仿真环境中，物体标注已经做好了，系统明确知道它正在创建什么对象；
三、仿真可以生成你需要的任何条件和工况。例如，加州天气太好反倒不利于自动驾驶的测试。但是在仿真场景中，你可以任意添加降雨、降雪等变量，你甚至可以在不同条件下使用相同场景进行测试。