蓋世汽車訊 高度自動駕駛功能必須通過仿真進(jìn)行密集驗證。10月26日，保時捷工程公司（Porsche Engineering）宣布，在AVEAS研究項目中，保時捷在利用人工智能從傳感器數(shù)據(jù)中自動檢測關(guān)鍵交通情況，并將這些情況存儲在數(shù)據(jù)庫中。同時，以此方式生成的路線模型和交通情況也經(jīng)過多樣化處理，以便生成更多的虛擬驗證測試案例。

車輛超車并再次駛回時，常常出現(xiàn)留給后車的空間不足的情況。在這種情況下，事故通常很難避免。今天，駕駛員通常通過剎車或規(guī)避來防止事故升級。未來的自動駕駛車輛也必須能夠在關(guān)鍵時刻安全地做出反應(yīng)，這就是為什么保時捷已經(jīng)在仿真中密集地演練這種情景。在這個過程中，工程師們會有意增加危險程度，例如減小車距。保時捷工程公司的人工智能與大數(shù)據(jù)主管Joachim Schaper博士和仿真負(fù)責(zé)人Tille Karoline Rupp解釋說：“我們正在建立一個完整的危險情景目錄，以驗證駕駛輔助系統(tǒng)和高度自動化駕駛功能。”

虛擬測試是AVEAS研究項目的一部分（該縮寫詞來自德語短語Absicherungsrelevante Verkehrssituationen erheben, analysieren, simulieren，意思是“收集、分析、仿真與驗證相關(guān)的交通狀況”），其中除了保時捷工程公司之外，還有20個合作伙伴參與其中，包括研究人工智能的多家弗勞恩霍夫協(xié)會（Fraunhofer）研究所。

車輛超車后并入原車道的場景；圖片來源：保時捷

AVEAS旨在消除自動駕駛道路上的一個主要障礙：缺乏數(shù)據(jù)。為了驗證高度自動化駕駛的功能，理論上需要數(shù)十億公里的測試?yán)锍?。由于這將消耗大量的時間和金錢，因此真實的行程需要通過仿真來補充。然而，這在關(guān)鍵交通情況下尤為困難，因為缺乏仿真的真實基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，畢竟在正常的交通情況下，這種極限情況很少發(fā)生。AVEAS旨在填補這一空白。該項目的目的是自動評估測試駕駛并將關(guān)鍵交通情況準(zhǔn)備為仿真場景。

保時捷工程公司為此貢獻(xiàn)了許多關(guān)鍵部件。例如，正在為試駕提供的JUPITER（Joint User Personalized Integrated Testing and Engineering Resource，聯(lián)合用戶個性化集成測試和工程資源）測試車輛。這輛測試車配備了攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器，并能夠?qū)y量的數(shù)據(jù)發(fā)送到云端。保時捷工程公司還負(fù)責(zé)評估算法自動記錄的道路走向、其他道路使用者的位置和其他道路使用者的行為。其中使用的機器學(xué)習(xí)方法正在被不斷完善。

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