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Roborace希望赛车的未来是人工智能加上人类

快速浏览一下《汽车技术回顾》就会发现,自动驾驶技术和赛车技术都是我们经常提到的话题。具体来说,就是在机器人公司发生的事情。这个系列在2015年底首次揭开了神秘的面纱,几个月后就以机器人汽车惊艳了所有人。它看起来很惊人,之所以成为可能是因为它不需要保护人类驾驶员或产生有意义的下压力,这两个因素压倒性地影响了大多数赛车的设计。最初,这个想法是为e级方程式提供无人驾驶支持系列,Roborace将为车队提供相同的机器人汽车,车队将尝试为更好的赛车AI编程。然而,公平地说,观看一个充满人工智能汽车的网格比赛的想法并没有得到普遍的认可。“我们意识到,人类是自动驾驶技术的重要组成部分。机器需要向人类学习。作为乘客乘坐一辆车是什么感觉?这些汽车必须学会如何适应人类的世界。机器人公司的副首席执行官Rod Chong说。所以这个系列已经转向。与无人驾驶汽车锦标赛不同,Roborace希望在未来的人机结合竞赛中找到自己的位置。仔细想想,这一直是这项运动的重点。

科技+竞争+娱乐,作为一名运动专业的学生,Chong认为Roborace的目的是通过竞争促进自动驾驶技术的发展。“回顾汽车的历史;如此多的新技术首次出现在赛道上。如果没有在赛道上取得突破,它就会在比赛中推广和发展。但他也知道,一个成功的比赛系列应该不仅仅是平衡竞争和技术——它还必须娱乐大众。直到这个时候,该系列在公式E运行一些演示种族,甚至让DevBots专业人力驱动两次(DevBots是基于一个LMP3体育测试机器原型,仍然为驾驶员座舱,但电力推进和从机扑车所有的传感器和计算机硬件。(“在这两种情况下,人类驾驶员——爱好者或专业驾驶员——都更快,”Chong告诉我。)在今年的柏林大奖赛中,罗伯特拉斯决定将人类和机器结合在一起进行时间攻击比赛。“我们的目标是展示这种技术在受控条件下与人类驾驶员的关系发展到什么程度。”我们想看看大学里的自动驾驶解决方案的现状,并将它们与那些热衷驾驶的司机进行比较,以了解这项技术的现状,”Chong说。因此,其中一个团队的人工智能将由慕尼黑工业大学的研究人员编写,另一个团队将由比萨大学的研究人员编写。每个团队还将与一名人类驾驶员合作——tum的人工智能将由Acronym设计师Errolson Hugh加入;与Pisa测试结果相同的还有YouTuber Nick Andrew。

比赛的形式很简单:首先是人类驾驶员跑一圈,然后是人工智能。无论哪个队的平均胜率较低。这听起来很简单,或者除了非常有限的跟踪时间之外。在比赛开始前,每个人都要在一辆DevBot上进行一个小时的测试——这是他们第一次驾驶同样专注的汽车。休告诉我说:“一两天前,我给罗德发了一条短信,问他开普通车的感觉如何。”“罗德发短信回复说‘绝对不行’,但那时候已经太晚了。”休准确地描述了第一次测试的感官过载。“在做座椅的时候,我第一次意识到它有多么幽闭恐怖,这些座椅的工作效果如何。”你和汽车融合在一起;这就像想成为一个电子人,”他告诉我。正如他所发现的,这通常是一个“赶快等待”司机的情况,而机修工和工程师正忙于他们的事情。“你要等上15到20分钟才能开始行动——如果你以前从没在那种环境里待过,那就会让人分心,而且会增加很多肾上腺素。”但当他们说“走”,你第一次踩下踏板,一切都消失了。你太专注于所有的输入,所有的幽闭恐惧症都消失了。然后就是大量的乐趣。我想我的脸因为笑而疼。

在柏林大奖赛上,这两个机器人车队将被限制在两个45分钟的练习赛上,然后是比赛本身。大部分的跑步练习都交给了人工智能。你可能会以为人工智能团队已经花了数周的时间来为赛车编程,但E级方程式赛道只是临时性的课程,参赛者几天前才会对赛道进行高度精确的激光雷达扫描。“我跑了一圈,计时圈,还有一圈。这是非常激烈的,也是非常独特的体验——不幸的是,我不会很快再做一次。我的心态是‘不要死,不要丢车’。休告诉我:“否则,想要全身心地投入到这个过程中,压力太大了。”显然这工作。Hugh把laptime设定为91.54秒,在他的数据的帮助下,TUM AI以91.64秒的速度慢了十分之一秒。“看看他们能多快地让人工智能适应新信息,真是令人着迷。刚开始的时候,我的圈速比队友快了4秒。然后他们看了跑步的数据,发现我比AI慢了很多,所以他们使用了这些数据。到第二天,人工智能只慢了十分之一。在另一个车库里,人和机器显然不那么和谐;安德鲁以93.23秒的成绩完成了比赛,但是Pisa的AI也只能达到97.49秒。

我问休对这次经历的印象如何。“这是一个更积极的方式来看待整个自动驾驶的事情,”他说。“这不是非此即彼的问题;会有人工智能,会有人类。要真正理解它的后果,它的影响是巨大的,唯一的方法就是走到他们面前,这是一个非常开阔眼界的方法。在场的每个人都有同感。张冲对比赛的结果也很满意。“这对车手来说是一次激进的经历,但却受到E级方程式赛事的限制。”Roborace团队一直在开发软件,我们必须给大学提供相当多的跟踪时间。但在每45分钟的练习中,我们开发了很多元素在大屏幕上玩。感觉好像有新的事情发生了,反馈是积极的。当你在现场直播时,总是存在一定程度的风险——看看雷诺在1982年驾驶涡轮增压F1赛车时遇到的麻烦吧。你必须能够接受这一点——如果你使用的是最新版本的技术,它有时可能无法工作,”Chong告诉我。因此,作为概念的证明,它似乎起了作用。

Roborace目前正在为2019年初的第一季做准备。奥迪公司首席执行官(也是奥迪工厂赛车手)卢卡斯迪格拉西最近为罗伯特拉斯的“阿尔法系列”勾勒出他的愿景,而这将需要一辆新车。和DevBots一样,它将基于LMP平台(考虑到涉及的速度和预算,大概是LMP3)和后轮驱动,每个轮子有一个电机。Roborace以1000公斤和400马力(300kW)为目标。哦,还有一个驾驶员座舱:是的,里面会有一个人类专业的司机在开车,“教”机器的一部分比赛。剩下的将由机器学习算法或“人工智能驱动程序”接管。“赢家将是两者的最佳组合。”你可以把它想象成两个司机在耐力赛上合用一辆车,但在这种情况下,一个是机器本身!虽然我相信有些人会永远不喜欢AI在赛车运动中比赛,但我的感觉是,di Grassi和Chong对赛车世界的理解都很好,他们都能想出一个合适的娱乐方式。赛车运动已经是一个相当广泛的教会,涵盖了从盐滩上的速度测试、四分之一英里的拉力比赛,到世界上最大的两项年度体育赛事。肯定有地方放这个的。

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