自動賽車提升人工智慧，打造更安全的無人駕駛汽車

已發表: 2024-02-27

賽車的刺激來自於無所畏懼的車手瞬間的決定和大膽的超越。

想像那個場景，但沒有司機——只有汽車，由人工智慧看不見的手引導。如果沒有車手操縱賽道，賽車的熱潮能否展開？事實證明是可以的。

進入自動駕駛賽車領域，這個領域不僅涉及高速競爭，而且還突破自動駕駛汽車所能達到的極限並提高其安全性。

一個多世紀前，汽車誕生之初，隨著社會從馬拉車輛轉向機動車輛，大眾對新技術的安全性和可靠性產生了懷疑。

舉辦賽車比賽是為了展示這些無馬拉馬車的技術性能和安全性。

同樣，隨著無人駕駛汽車開始上街，自動駕駛賽車成為證明自動駕駛汽車技術可靠性的現代舞台。

自動賽車的高速試驗反映了自動駕駛汽車在街上面臨的現實挑戰：適應意外的變化並在幾分之一秒內做出反應。

在速度更高、反應時間更短的賽道上應對這些挑戰，可以讓自動駕駛車輛在道路上更安全。

自動賽車在拉斯維加斯賽車場賽道上超越或「超越」其他賽車。

我是電腦科學教授，研究人工智慧、機器人和自動駕駛汽車，也是維吉尼亞大學騎士自動駕駛賽車團隊的領導者。

該團隊參加印地自動駕駛挑戰賽，這是一項全球性的競賽，大學之間將全自動印地賽車進行比賽。

自 2021 年創辦以來，這項賽事吸引了頂級國際車隊來到印第安納波利斯賽車場等著名賽道。

該領域以競爭和團隊合作為標誌，表明集體解決問題可以推動自動駕駛汽車安全性的進步。

2024 年 1 月在拉斯維加斯舉行的 2024 年消費性電子展上舉行的印地自動駕駛挑戰賽上。

我們的 Cavalier 車隊以 143 英里/小時（230 公里/小時）的速度奪得第二名，同時自動超越了另一輛賽車，確立了其美國領先車隊的地位。

來自慕尼黑工業大學的 TUM 自動駕駛賽車運動隊贏得了這場比賽。

小型的開始

自動賽車領域並不是從專業賽道上的賽車開始的，而是從機器人會議上的微型汽車開始的。 2015 年，我和我的同事設計了一輛 1/10 比例的自動賽車。

我們將一輛遙控車改造成小型但功能強大的研究和教育工具，我將其命名為 F1tenth，借用了傳統一級方程式賽車的名稱。

F1tenth 平台現已被全球 70 多家機構用來打造小型自動駕駛賽車。

F10 第十屆自動駕駛賽車大獎賽現已成為機器人會議上的一場盛事，來自世界各地的團隊聚集在一起，每個團隊都使用硬體和感測器相同的車輛，參與一場本質上激烈的「演算法之戰」。

賽道上的勝利不是靠原始動力，而是靠先進的人工智慧演算法對賽車的控制。

這些賽車雖小，但自動駕駛面臨的挑戰卻相當大。

F1tenth 也已成為學生深入機器人研究的一個有吸引力且易於訪問的門戶。

多年來，我透過我的課程和線上講座系列接觸了數千名學生，這些講座解釋瞭如何建造、駕駛和自動駕駛這些車輛的過程。

如今，我們的研究範圍已顯著擴大，從小型模型發展到實際的自動駕駛印地賽車，這些賽車的速度超過150 英里/小時（241 公里/小時），與賽道上的其他自動駕駛車輛執行複雜的超車動作。

這些汽車是在 Indy NXT 底盤的改進版本上建造的，並配備了感測器和控制器以實現自動駕駛。

Indy NXT 賽車用於專業賽車，是因印第安納波利斯 500 比賽而聞名的 Indy 賽車的稍小版本。

在真實賽道上駕駛這些先進機器的殘酷現實突破了自動駕駛汽車的極限。

自主賽車將機器人和人工智慧的挑戰提升到了新的水平，要求研究人員加深對機器如何感知環境、做出安全決策並高速控制複雜動作的理解，而傳統方法開始失效。

精確度至關重要，轉向和加速的誤差幅度非常小，需要對汽車的運動、空氣動力學和傳動系統進行複雜的掌握和精確的數學描述。

此外，自動駕駛賽車研究人員創建的演算法使用來自攝影機、雷達和雷射雷達（類似於雷達，但使用雷射而不是無線電波）的數據來繞過競爭對手並安全地在高速且不可預測的賽車環境中航行。

我的團隊分享了世界上第一個自動駕駛賽車的開放資料集，邀請世界各地的研究人員加入改進演算法，以幫助定義自動駕駛汽車的未來。

自動駕駛賽車不僅是技術展示，也是關鍵的研究前沿。當自動駕駛系統能夠在這些極端條件下可靠運行時，它們在街道交通的正常條件下運行時本質上就擁有緩衝區。

自動駕駛賽車是一個試驗台，競爭刺激創新，協作促進成長，人工智慧控制的汽車衝向終點線，為更安全的自動駕駛汽車指明了道路。

編輯推薦：

編者註：本文由維吉尼亞大學機器人與人工智慧副教授 Madhur Behl 撰寫，並根據 Creative Commons 許可從 The Conversation 重新發布。 閱讀原文。