Cruise kauft Voyage, um sein Robotaxi-Spiel zu verbessern

Abgesehen von den massiven Power Day- und Batterieankündigungen von Volkswagen heute früher (oder gestern, wenn Sie in Europa oder an der Ostküste der USA sind und technische Fragen dazu haben), gab es heute eine weitere wichtige Neuigkeit in der Welt der Kraftfahrzeuge – Cruise hat Voyage gekauft.

Cruise ist, wenn Sie nicht damit vertraut sind, ein Top-Startup für autonomes Fahren. Mehr erfahren Sie hier oder Hier. CleanTechnica In Kürze wird auch ein Podcast-Interview mit Robert Grant, Senior Vice President für Regierungsangelegenheiten und soziale Auswirkungen bei Cruise, veröffentlicht.

Der heutige Fokus liegt jedoch auf Voyage, dem kleineren Startup für autonomes Fahren, das Cruise gerade gekauft hat.

Ich dachte, wir hätten Voyage noch nie zuvor behandelt, aber wir haben 2017 tatsächlich zweimal darüber geschrieben, als es gestartet wurde Udacity. Zu dieser Zeit konzentrierte es sich darauf, Mitglieder einer Altersgemeinschaft in San Jose durch die Gemeinde zu transportieren, und das war seitdem ein großer Teil seines Fokus (mit dem Service) erweitert auf The Villages in Florida). Dies wird sich jedoch jetzt ändern, da es von Cruise aufgegriffen wurde. Nun, wie einige gesagt haben, ist diese Akquisition nur ein Talent für Cruise – darum, die Leute bei Voyage zu gewinnen, nicht die Technik selbst.

GIF mit freundlicher Genehmigung von Cruise.

Oliver Cameron, Mitbegründer und CEO von Voyage, scheint genau das zu sagen sein Beitrag Über die Akquisition: „Die selbstfahrende Branche konsolidiert sich und die Marktführer eines Billionen-Dollar-Marktes entwickeln sich schnell. Nachdem ich mich in den letzten fünf Jahren intensiv mit der AV-Branche befasst habe, kann ich mit Sicherheit sagen, dass Cruise – mit seiner fortschrittlichen Selbstfahrer-Technologie, einzigartigen Autohersteller-Partnerschaften und einem vollelektrischen Spezialfahrzeug ohne menschliche Kontrolle – dies ist bereit, der klare Führer zu sein. Mit dem kundenbesessenen Voyage-Team ist Cruise nun gut positioniert, um das beste selbstfahrende Produkt der Welt zu liefern.

„Aus der Sicht von Cruise gibt es nur so viele Leute mit fundiertem Wissen und Erfahrung, die seit mehreren Jahren an der Technologie selbstfahrender Fahrzeuge arbeiten, und im Zuge der Erweiterung lohnt es sich wahrscheinlich, mehr dieser Spieler einzubeziehen und zu sehen, was sie gelernt haben oder was sie gelernt haben kann zur Weiterentwicklung hin zu Technologien auf Robotaxi-Ebene beitragen. Cameron scheint begeistert zu sein, zu Cruise zu gehören, das seiner Meinung nach die Nummer 1 in der Branche ist (was sowohl vor Waymo / Google als auch vor Tesla bedeuten würde). „In den letzten sieben Jahren hat Cruise die fortschrittlichsten Selbstfahrfähigkeiten der Welt entwickelt. Heute sind ihre Fahrzeuge in der Lage, die komplexesten Fahrherausforderungen zu bewältigen, die San Francisco ihnen stellen kann, und positionieren Cruise in einer einzigartigen Position, um schnell in andere komplexe Städte auf der ganzen Welt zu expandieren, während andere zum Zeichenbrett zurückkehren. Erst kürzlich berichtete Cruise, dass sich die selbstfahrende Technologie in der zweiten Jahreshälfte 2020 auf mehr als verbessert habe 60.000 Meilen zwischen meldepflichtigen Ausrückungen. In den letzten drei Monaten des Jahres 2020 hatte Cruise keine meldepflichtigen Rückzüge. Beeindruckend!

"Voyage's Erfahrung und Entwicklung von Kommandant (unser selbstfahrender A.I.), Schild (unser Kollisionsminderungssystem) und Telessist (unsere neuartige Fernunterstützungslösung) wird nur das Ziel von Cruise, eine übermenschliche Fahrleistung zu erzielen, verbessern. “

Kyle Vogt (Cruise President & CTO), Oliver Cameron (Voyage CEO). Bild mit freundlicher Genehmigung von Cruise / Voyage.

Wenn das wie eine Reihe kühner Aussagen aussah, sollten Sie sich für diese setzen: „Cruise ist das einzige autonome Fahrzeugunternehmen, das in der Lage ist, vollständig integrierte selbstfahrende Fahrzeuge im globalen Fertigungsmaßstab herzustellen.“

Das ist eine ziemliche Aussage. Es wirft im Grunde alle anderen autonomen Startups (einschließlich Tesla?) Unter den Elektrobus und zeigt gleichzeitig an, dass Cruise sich der Massenproduktion nähert.

„Die selbstfahrende Software von Cruise ist nicht nur einzigartig positioniert, um schnell von San Francisco in dichte, städtische Städte auf der ganzen Welt zu skalieren, sondern auch die selbstfahrende Hardware von Cruise. Die engen Partnerschaften von Cruise mit GM und Honda liefern das entscheidende Know-how in den Bereichen Technik, Herstellung und Sicherheit, das erforderlich ist, um eine Handvoll selbstfahrender Fahrzeuge zu skalieren Millionen und das mit unübertroffener Kosteneffizienz. “

Cameron gibt an, dass die Rolle des Voyage-Teams Cruise dabei helfen wird, all diese Technologieführerschaft in ein Unternehmen zu verwandeln, das Geld verdient – was schwieriger ist, als es sich anhört.

Einige Mitglieder des Voyage-Entwicklungsteams werden anscheinend auch dazu beitragen, den Kreuzfahrtursprung zu verfeinern.

Ich war neugierig auf die frühere Entwicklung von Voyage und habe die vorherigen 5 Blog-Beiträge gelesen, die von Juli 2020 bis Dezember 2020 veröffentlicht wurden. Nachfolgend einige der Highlights aus diesen.

Selbstfahrende KI von Voyage's Commander in Aktion.

Selbstfahrende KI von Voyage's Commander in Aktion.

Im November Cameron schrieb über Voyages neues "Gehirn" – die 3. Generation seines selbstfahrenden A.I. Hier ist ein wichtiger Abschnitt dieses Artikels: „Die erste Eingabe für jede Fahrentscheidung ist unser hochmodernes Wahrnehmungsmodul, das für die Identifizierung dynamischer Objekte und statischer Hindernisse verantwortlich ist, auf die genau geachtet werden muss. Das Wahrnehmungsmodul von Commander kombiniert ein tief lernfähiges Computer-Vision-System, das an Millionen von Datenpunkten trainiert wurde, mit mehreren zuverlässigen klassischen Computer-Vision-Algorithmen als Fallbacks. Dieser Ansatz nutzt die Vorteile der Intelligenz des tiefen Lernens und behält gleichzeitig die Robustheit der bewährten Robotik bei, um sicherzustellen, dass wir jedes dynamische und statische Objekt erkennen.

„Unser Computer-Vision-Ansatz basiert auf beiden Messungen und Schätzung der Tiefe. Unsere 3D-Tiefensensoren speisen physikalisch genaue Tiefenmessungen in unsere Deep-Learning-Algorithmen ein, während unsere 2D-Sensoren – Kameras – Pixel einspeisen, aus denen die Tiefe von Objekten geschätzt wird. Sowohl die Messungen als auch die Schätzungen werden dann zu einer einzigen Darstellung verschmolzen, was zu einer Ansicht der Welt führt, die sowohl genau als auch informationsreich ist.

„Mit präzisen Wahrnehmungseingaben sagt Commander dann voraus, was die identifizierten Objekte als Nächstes tun werden. Die Vorhersage-Engine von Commander verwendet eine Kombination aus erweiterten Wahrscheinlichkeitsmodellen, Verhaltensmodellen und hochauflösenden Karten, um vorherzusagen, was um unsere Roboterachse herum passieren wird. Wenn beispielsweise ein Fußgänger vor unserem Robotaxi in Fahrtrichtung geht, gibt unsere Vorhersage-Engine eine Reihe möglicher Zukünfte aus, in denen sich dieser Fußgänger in wenigen Augenblicken befinden könnte. Die Vorhersage-Engine von Commander wiegt dann Tausende möglicher Kombinationen von Szenarien ab und wählt die Zukunft aus, in der das höchste Vertrauen besteht.

„Die Kunst der Vorhersage ist eines der großen Probleme beim Selbstfahrenund wir sind wirklich stolz darauf, wie übermenschlich unsere Vorhersage-Engine im Laufe der Zeit geworden ist. “

In einem Folgeartikel im Dezember, Cameron erklärt Wie Voyage einen Verhaltensplaner entwickelte, der reibungslos, sicher und menschlicher war. Hier ist ein Schlüsselsegment davon:

„Voyage hat eine neue Form der Entscheidungsfindung entwickelt, die die Überprüfbarkeit und Zuverlässigkeit des klassischen Ansatzes mit der Intelligenz des modernen Ansatzes kombiniert. Das Ergebnis ist eine Technik, die wir als qualitativ hochwertige Entscheidungsfindung bezeichnen.

„Eine qualitativ hochwertige Entscheidungsfindung wird von zwei Modellen angetrieben, einem optimierungsbasierten (d. H. Zuverlässigen) und einem maschinell erlernten (d. H. Intelligenten) Modell, wobei jedes unterschiedliche Aufgaben erfüllt. Das optimierungsbasierte Modell ist dafür verantwortlich, dass unser Fahrzeug stets die Straßenverkehrsregeln einhält (z. B. das Verfahren von Haltestellen verhindert oder Fußgängern zu nahe kommt), während das maschinell erlernte Modell auf reichhaltige, historische Aspekte trainiert Fahrdaten – sind dafür verantwortlich, auf die langjährige Erfahrung zurückzugreifen, um aus einer verfeinerten Liste sicherer Optionen die menschlichste Entscheidung zu treffen.

„Die Kombination dieser Modelle – optimierungsbasiert und maschinell erlernt – auf die Art und Weise, wie wir zu deterministischen Entscheidungen führen (entscheidend für einen messbaren und validierten Sicherheitsfall) und gleichzeitig eine reibungslose, menschenähnliche Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Darüber hinaus verbessern sich unsere Entscheidungen im Laufe der Zeit nur durch das Hinzufügen umfangreicher Daten. "

Unser selbstfahrender A.I. verlangsamt sich, um zu verstehen, ob das Überholen möglich ist, ohne die Fußgänger zu stören. GIF mit freundlicher Genehmigung von Voyage / Cruise.

Ebenfalls:

„In der obigen Anweisung hat sich ein Mitglied unseres Datenteams die aufgezeichneten Fahrdaten angesehen und die Maßnahmen, die sie auf dem Fahrersitz ergriffen hätten, explizit kodifiziert. In diesem Fall sagt der Autor, wir hätten die Fahrzeuge und den Fußgänger auf der rechten Seite navigieren sollen, und wir hätten dies langsamer als gewöhnlich tun sollen.

„Das Besondere hier – und was diese Daten reich macht – ist, dass andere Ansätze des maschinellen Lernens (z. B. Ende-zu-Ende) aufgezeichnete Fahrereignisse mit nur subtilen Signalen (dh Fahrerübernahme) in ihr Modell einspeisen können, ohne dies auch zu tun Das Füttern expliziter Details war in diesem Fall richtig oder falsch. Es ist dann Sache des maschinell erlernten Modells selbst, genau zu schließen, was der selbstfahrende A.I. richtig oder falsch gemacht, mit der Theorie, dass es mit genügend Daten dies selbst herausfinden wird. Unser Ansatz liefert unserem maschinell erlernten Modell explizit detaillierte Anweisungen, die sowohl von der Maschine als auch vom Menschen interpretiert werden können, wie genau ein Mensch mit der Situation umgegangen wäre. Mit diesen kleineren, umfangreicheren Daten – und durch die Begrenzung der Aufgaben des maschinell erlernten Modells – haben wir großartige Ergebnisse erzielt. “

Wie unterscheidet sich das von dem, was Cruise macht oder was Tesla macht? Nun, wir wissen es nicht wirklich, weil wir nicht über diese Nuancen oder Erklärungen verfügen, was sich hinter den Türen und Fenstern dieser Unternehmen abspielt, wenn sie ihre Systeme verfeinern.

Im Oktober 2020 wurde Nina Qi angekündigt eine neue Partnerschaft mit First Transit, „dem Branchenführer für autonome Mobilitätslösungen“.

Im August 2020 Cameron stellte die Robotaxi der 3. Generation von Voyage vorund das folgte dem Einführung von Telessist, die „die Intelligenz eines menschlichen Fahrers mit unserem selbstfahrenden A.I. Randfälle zu behandeln. "