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微软车库项目Road Runner:更精准培训AI算法

汽车行业未来的发展趋势就是自动驾驶。除了传统汽车制造企业之外,以Waymo为代表的众多科技巨头也加入到这场狂欢中,在车辆原型设计和道路基础设备建设上投入大量人力物力,便于测试和收集宝贵的数据信息。虽然Uber的车祸和特斯拉Autopilot近期的车祸让公众对自动驾驶的安全产生了质疑,但是并不妨碍企业进一步推进该技术的发展。

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目前自动驾驶技术面临的挑战之一就是,如何训练AI(人工智能)算法以决策和驾驶汽车,这就需要从数百万乃至数十亿英里的驾驶中收集数据。而这正是微软车库项目Project Road Runner想要解决的。

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根据微软车库官方博客公布的信息,Project Road Runner是由位于华盛顿州雷蒙德市微软车库的一项研究项目。该项目主要是帮助自动驾驶行业、开发人员、研究人员通过模拟现实来收集数据培训AI。顾名思义,就是在可控的模拟环境下接近于现实公路场景,使测试更加的灵活,对现实道路的影响降到最低。

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以上图片来自于微软官方博客

由于该项目没有任何资金,所以在最开始时候,团队是在远程遥控汽车和互联网的免费模拟器上操作的。不过,后来他们转向了AirSim,这是微软研究院自己基于Unreal引擎开发的开源模拟平台,主要用于无人机方面的研究。AirSim同时也是培训自动驾驶算法的理想平台,能够在现实情境中实现更精准的数据捕捉。



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