源之原味

Zoox 在混乱的旧金山闪烁着严重的自我驱动技能

 

这篇文章来自 wired.com。原始 url 是: https://www.wired.com/story/zoox-self-driving-car-video-san-francisco/

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Zoox 在混乱的旧金山闪烁着严重的自我驱动技能

Zoox 已经表明它的系统可以处理旧金山的一些最艰难的驾驶情况, 但真正的证明, 自我驱动系统不适合在一个亮点卷轴。
Zoox

旧金山有 这个国家最糟糕的交通状况。灯光总是感觉不到同步。人行道上布满了坑洞。行人、骑自行车者、一轮车和摩托车的人就像雾从山上飘落一样, 向街道溢出。这是一个可怕的地方开车。出于同样的原因, 这是一个巨大的地方, 教车自己开车.借用一个来自竞争对手城市的短语, 如果你的机器人能在这里, 它可以在任何地方。

这就是为什么 Zoox, 一个被大肆炒作的自驾式汽车初创公司在硅谷, 在金融区和北滩, 这两个城市最令人烦恼的街区的测试。在一个三分钟的视频共享独家与有线, 我们看到的看法, 从 Zoox 的测试车, 丰田高地 SUV 改装其传感器和计算系统, 面对一些旧金山的 gnarliest 大道和圣济会的最困惑移动。车辆 scoots 在双停的汽车周围, 使左转弯横跨交通, 并安全地在成群的行人之间滑动。它在晚上, 在雨中, 在陡峭的山丘上, 你几乎看不到前方的十字路口。

Zoox 的首席研究官杰西说: "我们正在处理你需要在旧金山这样的城市中驾车的复杂情况。"我们已经构建了能够处理这一情况的软件和硬件框架."

这是很大的事情。大多数机器人汽车开发商, 如 Waymo 或超级, 是 与像捷豹路虎这样的传统汽车制造商结成伙伴关系 和沃尔沃设计他们的车辆和公司 像 Lyft 把他们投入运作, Zoox 打算独自经营整个行动。该公司将运行自己的搭便车服务, 使用自己设计的汽车 (目前的迭代看起来像一个长轴距高尔夫球车挂线)。

自从 mid-2000s 以来, 他一直致力于自驾车的汽车技术。当他还是斯坦福大学的研究生时, 他帮助该校的团队在 Darpa 2007 的城市挑战中得到第二名, 这是自驾车行业的一个基础性活动。在 2014年, 他与蒂姆 Kentley-奇拉·克雷共同创办了 Zoox, 迄今已筹集了8亿美元, 根据彭博, 但公司大约一年前才开始在城里开车。"我们已经能够很快地征服一些困难的地形," 他说。

Zoox 团队 (大约500强, 许多从特斯拉, Nvidia, 和 NASA 的地方拉扯) 扩大了疆土它的汽车盖子并且稳步地使它的软件更加高效率, 减少计算机力量任何汽车需要安全驾驶。他们已经应用机器学习来教这个软件如何识别骑车人、行人和其他演员, 并预测他们的行为举止。他们已经努力将安全和价值效率放在首位。他说: "在一个城市中驾车的一部分不是那么保守, 你不动。"人们只会对你吼叫, 你就不会有产品了."

Zoox 的自定义车辆的当前迭代看起来像一辆长轴距高尔夫球车, 上面挂着电线, 可以在任一方向行驶。
Zoox

汽车的胜利超过了各种障碍-六路交叉路口, GPS 封锁隧道, 公路上坡道-表明 Zoox 是很好的方式, 有该产品。但是, 就像所有自我驱动的技术演示一样, 这段视频需要与少量的盐一起消耗。它显示约九分钟的驾驶 (显示在3x 速度), 一个微小的和选择样本大小。这并不能说明汽车开得有多顺利。一位自我驱动的专家审查了视频 (并要求不要被命名为讨论竞争对手) 注意到这辆车似乎并没有发现和分类每一个行人。总的来说, 汽车看起来不错。"这与艺术的状态是等同的," 马修·约翰逊-罗伯森说, 他与密歇根大学福特自治汽车中心合作, 并观看了视频。

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"这是一组令人印象深刻的场景, 而且这部车在这部影片中展示了一个非常复杂的 ' 驾驶技能 ' 水平," 翬在密歇根大学学习自主车辆的彭说。但是, 每次处理一个粘点和处理它的时候, 在所有变量的所有组合中都有很大的区别。一个自我驱动系统的真正证明不适合在一个亮点卷轴上。这是基于上百万英里和成千上万小时的驾驶。

他说的太多了, 虽然他还没有准备好给出一个更广泛的观察他的系统如何执行, 数字 Zoox 与加州机动车管理局备案 今年冬天, 该公司的系统在今年下半年在人类安全驱动程序收购方面取得了重大进展。这需要在一段时间内证明, 他说, 在 Zoox 会觉得它已经准备好启动它的服务。"你不能有服务, 如果你不小心击中的东西一次在一段时间。(根据公众报道, 在加利福尼亚, Zoox 汽车事故的自动记录, 从未造成车祸。

但有一点是从视频中清楚的。旧金山是一个学习驾驶的荒野之地。如果你能掌握它的意思, 蜿蜒的街道, 你已经准备好成为一个职业司机。


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