彭晖表示：“他们干得很棒。在第四级主动驾驶方面，他们远远领先于其他人。”

如今到了开车的时刻。凯恩动员了汽车，汽车说“主动驾驶”。另一辆车随后接近我们，就像是要逼停我们。我们猛地刹车，操作很快、很流畅。

随后他们检查了减速数据，发明刹车强度还不敷。我们须要再做一次，一次又一次。另一辆车大年夜不合角度，以不合方法来逼停我们。他们将如许的做法称作“覆盖”。

Waymo 此前大年夜未颁布过这个体系。在通俗门路上的驾驶结不雅注解，在哪些地区汽车须要额外演习。他们在“城堡”平分植所需的空间，大年夜而可以测试数千种不归并景。在真实世界的测试中，Waymo 的汽车可以收集到足够多半据，以复制出将来任何时光点的完全数字情况。在如许的虚拟情况中，工程师可以清除真实情况的限制，设计随便率性单一场景的数千种变更，随后让虚拟汽车袈溱场景中行驶。反过来，赓续优化的驾驶软件被安装至真实汽车，让汽车可以应对更复杂的情况。Waymo 赓续反复着如许的轮回。

我们随后还进行了其他三项测试：高速并线；碰到一辆倒车的车辆，同时第三辆车盖注目线；在泊车过程中有行人将篮球扔到行驶路线上。每种测试都令人印象深刻，但最难以忘记的仍是逼停测试。

在我们开端另一次测试之前，凯恩问我：“你有没有看过《环宁靖洋》？在这部片子中，主角把持巨大年夜的机械人与怪兽作战。我试图与汽车同步，分享一些思虑。”

我询问凯恩，关于与汽车同步，他想要表达的是什么。他表示：“我根据车内乘客的体重差别进行调节。在多次乘坐这辆汽车后，我可以感触感染到汽车袈溱干什么，用我的屁股。这听起来很奇怪，但我确切知道汽车想要干什么。”

大年夜真实测试到模仿情况

是以，Waymo 的办公室仍然位于母舰内部，但也在慢慢自力。我据说，Waymo 的员工如今都坐在一路。

X 和 Waymo 的办公楼很大年夜、很宽敞。来自 Project Wing 项目标无人机原型正在飞翔，我也看到了谷歌自立开辟的 Firefly 汽车。（薇尔加斯在“城堡”中曾说过：“本身开辟的器械或许很甜美。但它们没有空调，所以我一点都不惦念它们。”）

大年夜餐厅往上，走到大年夜楼的一角，这里是 Waymo 的模仿集群。在这里，所有人的屏幕上都打开了 Carcraft 和 XView。屏幕上是黑色背景的多边形图像。他们正在为 Waymo 汽车设计虚拟世界。

等待我的是 Carcraft 的创造者詹姆斯·斯图特（James Stout）。他大年夜来没有公开评论辩论过本身的项目。此次他表示出极大年夜的热忱。Carcraft 就是他的孩子。

他说：“我只是看了下雇用信息，发明无人驾驶团队正在雇用。我的确不克不及信赖他们供给了一个职位。”他参加了这支团队，并急速着手开辟对象。今朝，这款对象支撑了天天 800 万英里的虚拟驾驶。

此前，他们重要应用这款对象去查看，汽车袈溱复杂情况下会若何操作。在真实世界的┞封些情况下，人工司机会接收汽车。大年夜这些情况起步，他们开端制造场景。“很快我们就看到，这是一款异常有效的对象，我们可以在此基本长进行各类开辟。”斯图特表示。Carcraft 的才能随后快速晋升，可以容纳全部城市，而汽车数量也扩大年夜为一支宏大年夜的虚拟车队。

斯图特介绍了艾连娜·科拉罗夫（Elena Colarov）。她是“场景保护”团队的负责人。她的面前放着两块屏幕。在右侧屏幕上，她在查看 XVivew，屏幕显示了汽车“看到”的画面。汽车应用摄像头、雷达和激光雷达去辨认场景中的对象，并在软件上用线框来竽暌箍现这些对象，绘制真实世界的轮廓。

大年夜这些外形中延长出的绿色线条代表了汽车袈浃期对象可能移动的方法。底部的图像条显示了，汽车搭载的通俗摄像头（可见光摄像头搜捕获到的画面。科拉罗夫还打开了激光雷达返回的数据，这些数据以橙色和紫色点来显示。

我们看到了“城堡”中环岛真实情况的回放。科拉罗夫切换至模仿版本。看起来是一样的，但不是数据日记，而是汽车须要解决的情况。独一不合的是，在 XView 屏幕的最上方，红色字符显示了“模仿”的字样。斯图特表示，参加如许的提示是因为，人们经常会混淆模仿与真实场景。

我们随后放大年夜了画面，中间是凤凰城邻近某处的一个十字路口。随后，科拉罗夫开端在场景中放入虚拟的汽车、行人和自行车。

在按下一?按钮之后，屏幕上的对象开端移动。虚拟汽车会像真实汽车一样在车道上行驶、转弯。虚拟的自行车与真实自行车一样。这些对象的逻辑来自于该团队在公共门路上数百万公里的测试。这一切的背后是一份超等具体的世界地图，以及场景中不合对象的物理模型。他们对橡胶物体和门路都进行了建模。

料想之中地，最难模仿的是他人的行动。这就像是父母经常对孩子说的：“我不担心你开车，担心的是路上的其他人。”

“我们的车不雅察世界，懂得世界。随后，对于情况中任何的动态对象，无论是汽车、行人、自行车，照样摩托车，我们的汽车都能懂得意图。仅仅追踪空间中的对象还不敷，你必须能明白它们要做什么。”Waymo 软件负责人蹬绫亲特里·多尔戈夫（Dmitri Dolgov）表示，“对于建造机能强大年夜、安然靠得住的无人驾驶汽车来说，这是关键问题。这种建模，以及对世比赛其他介入者的懂得，异常类似于在模仿情况中的建模。”

不过这里也存在关键的不合：在实际世比赛必须接收关于情况的及时数据，并将其转化为对场景的懂得，而汽车将在如许的情况中行驶。然而今朝，在大年夜事该项目标多年之后，他们对此很有信念。用斯图特的话来说，他们已经完成了“一系列测试，证实可以辨认出各类各样的行人。”

是以对于大年夜部分的模仿，他们跳过了对象辨认步调。他们不须要向车辆供给原始数据，由汽车来辨认行人，而只是告诉汽车，行人就在这里。

在十字路口，科拉罗夫给无人驾驶汽车设置了更艰苦的情况。她点击V键，一个新的对象涌如今 Carcraft 中。随后，她把鼠标移到右侧的下拉菜单上，这里显示了很多不合的车型，包含我最爱好的 bird_squirrel。

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本文标题：揭秘谷歌无人驾驶汽车的秘密世界：多种强大工具首次曝光

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