Một khối hộp màu xám với phần đầu màu xanh dương đang lướt đi trên đường cao tốc, những làn đường bên cạnh là những khối màu xanh lá cây. Những khối màu xanh lá di chuyển qua lại giữa các làn đường để vượt qua khối màu xám. Tuy nhiên, khối màu xám vẫn có thể duy trì tốc độ và lướt đi trong màn đêm nhân tạo.
Đó là những gì diễn ra trong Simulation City, một thế giới ảo được Waymo (có cùng công ty mẹ với Google) sử dụng để thử nghiệm xe tự lái trước khi đưa vào thực nghiệm ở thế giới thật. Khối màu xám với phần đầu màu xanh dương đại diện cho xe đầu kéo tự lái của Waymo, còn những khối màu xanh lá mô phỏng các phương tiện khác trên đường cao tốc.
Waymo là công ty duy nhất trong số các công ty cùng lĩnh vực sử dụng đến 2 chương trình mô phỏng để đào tạo các phương tiện tự lái của mình. Chương trình đầu tiên được sử dụng từ năm 2017 có tên CarCraft và Waymo cho biết họ đã cho xe tự lái vận hành được 8 tỉ kilomet. Simulation City là thế giới ảo mới nhất được Waymo sử dụng để đào tạo, thử nghiệm và xác thực phần mềm "tài xế Waymo" nhằm đảm bảo phương tiện của hãng được chuẩn bị tốt hơn trước khi thực nghiệm trên đường phố thật. Waymo đã chia sẻ độc quyền một số thông tin đầu tiên về Simulation City cho trang The Verge.
Quản lý bộ phận phát triển sản phẩm của Waymo Ben Frankel cho biết công ty đã quyết định sử dụng chương trình mô phỏng thứ hai sau khi phát hiện "những thiếu sót" trong khả năng thử nghiệm mô phỏng của mình. Những thiếu sót này bao gồm mô phỏng với những phương tiện mới, như chiếc SUV động cơ điện Jaguar I-Pace mà Waymo đã bắt đầu thử nghiệm ở California, và dòng xe đầu kéo của công ty được trang bị các cảm biến và phần mềm điều khiển của Waymo.
Công ty cũng sử dụng Simulation City để chạy thử nghiệm nhiều hoạt động khác nhau nhằm chuẩn bị tốt hơn cho sự kiện ra mắt sản phẩm ở những thành phố mới. Đến nay, Waymo đã có phương tiện tự lái trên các tuyến đường ở vùng ngoại ô Phoenix, Arizona, ở San Francisco và Mountain View, California. Công ty cũng đã cho thu thập dữ liệu bản đồ ở Los Angeles. Hiện tại, Waymo cho biết công ty đã thử nghiệm phương tiện tại hơn 20 thành phố, hầu hết là ở California. Tuy nhiên, quá trình mở rộng địa điểm diễn ra khá chậm, và Waymo hy vọng rằng Simulation City sẽ giúp họ tìm kiếm và mở rộng đến những địa điểm mới nhanh hơn.
"Tôi hy vọng rằng nền tảng này sẽ giúp giải quyết những tình huống tai nạn và sự kiện có thể xảy ra trong một thành phố mà chúng tôi chưa từng đến, trước cả khi chúng tôi đặt chân đến đó, và xem xét liệu phần mềm tài xế Waymo có hoạt động tốt hay không với một thành phố cụ thể - và chúng tôi có thể làm điều đó với rất nhiều thành phố", Frankel cho biết.
Simulation City phù hợp với các chuyến xe tự lái "end-to-end" (là gói dịch vụ hoàn chỉnh, không có sự can thiệp của bên thứ ba), như đoạn đường 20 phút "rider only" chạy qua San Francisco. "Rider only" là thuật ngữ mà Waymo dùng để chỉ giai đoan xe tự lái mà không cần tài xế đằng sau tay lái. Đội xe của Waymo hiện có khoảng 600 chiếc. Trong đó, hơn 300 xe hoạt động ở Arizona trong một khu vực dịch vụ rộng khoảng 260 kilomet vuông, bao gồm các khu đông dân cư như Chandler, Gilbert, Mesa và Tempe – dù vậy, những chiếc xe tự lái hoàn toàn không có tài xế chỉ hoạt động giới hạn trong một khu vực có diện tích bằng 1/2 con số nói trên.
"Có một số điều mà chúng tôi cần có những công cụ hỗ trợ tốt hơn và Simulation City đã giúp lấp những khoảng trống còn thiếu, và giúp các phương tiện tự lái đã có khả năng giải quyết những chướng ngại mà trước đó chúng không thể làm được chỉ với những công cụ mô phỏng hiện có", Frankel cho biết.
Chương trình mô phỏng là một mảnh ghép quan trọng còn thiếu trong việc phát triển xe tự lái. Những chương trình này cho phép các kỹ sư của Waymo thử nghiệm những tình huống lái xe và các giới hạn an toàn ở quy mô lớn, những kiến thức có được từ quá trình mô phỏng sẽ được sử dụng để giải quyết các tình huống trên thực tế.
Điểm quan trọng nhất ở đây là "quy mô lớn", vì những chương trình mô phỏng cho phép Waymo thử nghiệm những tuyến đường dài hơn nhiều so với phạm vi hoạt động thực tế của công ty. Trong năm 2020, Waymo cho biết họ đã mô phỏng với quãng đường lên đến 24 tỉ kilomet, trong khi đó quãng đường vận hành trên thực tế của họ chỉ khoảng 32 triệu kilomet.
Trong Simulation City, quãng đường đi được trong thế giới thật sẽ cung cấp dữ liệu cho qua trình mô phỏng, nhờ đó, công ty sẽ tự tin hơn về tính thực tế và độ tin cậy của quá trình chạy mô phỏng khi phát triển các phương tiện tự lái của mình.
"Một khi mối liên kết đó được thiết lập ngày càng chặt chẽ, chúng tôi không cần thử nghiệm quá nhiều ở thế giới thật nữa, vì về cơ bản thì những gì chúng tôi thu được từ quá trình mô phỏng là chính xác", Frankel cho biết.
Simulation City cũng tiên tiến hơn về mặt thuật toán so với chương trình thử nghiệm trước đây của Waymo ở độ chi tiết mà nó có thể tạo ra. Ví dụ, các kỹ sư của Waymo có thể mô phỏng những thứ nhỏ hơn, như những giọt nước mưa, hay những thứ có phức tạp cao, như độ chói của ánh mặt trời lúc hoàng hôn. Trước đây, chương trình mô phỏng cho thấy những yếu tố trên khiến phần cứng của xe tự lái bị nhiễu, từ đó khiến việc đọc dữ liệu trên đường khó khăn hơn, như đèn giao thông chẳng hạn.
Kết hợp với quá trình thực nghiệm ở thế giới thật, Waymo sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để xây dựng các tình huống mô phỏng, trong đó có cả hệ thống dữ liệu tai nạn giao thông của Cục Quản lý An toàn giao thông trên đường cao tốc quốc gia và dữ liệu nghiên cứu hành vi tự nhiên của lái xe của Ban nghiên cứu Giao thông vận tải.
Waymo cũng sử dụng cả trí tuệ nhân tạo và dữ liệu thu được từ các cảm biến trên xe để tạo ra hình ảnh chân thực trong quá trình mô phỏng. Họ gọi đây là kỹ thuật SurfelGAN.
Một chiếc xe taxi tự lái của Waymo (Ảnh: Vjeran Pavic / The Verge)
SurfelGAN được tạo ra dựa trên các cảm biến mô phỏng sử dụng bộ engine trong trò chơi điện tử, như Unreal hay Unity. Tuy vậy, môi trường và các vật thể khác như xe ô tô hay người được tạo thông qua những engine này một cách thủ công. Các kỹ sư của Waymo khám phá ra rằng những engine thường dùng trong trò chơi điện tử khó có thể mở rộng quy mô và thường không thể tái tạo hình ảnh chân thực từ các dữ liệu của camera, lidar và radar nếu không có sự can thiệp của các kỹ sư.
Vì vậy, họ đã phát triển SurfelGAN, một chương trình sử dụng ánh xạ bề mặt vật thể để tái tạo hình ảnh và khung hình theo vị trí và hướng nhìn. Kết hợp với trí tuệ nhân tạo, chương trình có thể mở rộng quy mô và triển khai hình ảnhhiệu quả, dễ dàng hơn. Công nghệ này đã được giới thiệu trong một báo cáo gần đây do các kỹ sư của Waymo phối hợp thực hiện, trong đó có sự tham gia của nhà khoa học Dragomir Anguelov.
Giáo sư kỹ thuật cơ khí tại ĐH Michigan Huei Peng cho biết việc sử dụng những kỹ thuật mô phỏng mới này cũng có những nguy cơ nhất định. Một trong số đó là nếu dữ liệu đầu vào kém chất lượng thì toàn bộ kết quả sẽ vô dụng – hay trong giới khoa học máy tính thường gọi đó là "garbage in, garbage out"(dữ liệu là rác thì kết quả cũng là rác).
"Bạn cần phải thực hiện một số phép đối chiếu mới có thể nói rằng ‘Quátrình mô phỏng của tôi không phải một đống giấy lộn, có những sự tương đồng rất chặt chẽ giữa kết quả quá trình mô phỏng và thử nghiệm thực tế, thậm chí dù chúng không giống nhau 100%'", Peng cho biết.
Nhưng Frankel lại cho rằng Waymo đã tiến bộ hơn nhiều so với những gì Anguelov và các cộng sự chỉ ra trong báo cáo hồi năm ngoái. "Khả năng của các cảm biến đã phát triển hơn nhiều so với thời điểm chúng tôi công bố bản báo cáo đó", ông nói.
Waymo đã đẩy mạnh tiến trình thử nghiệm mô phỏng dù công ty đang trải qua giai đoạn khó khăn. Đầu năm nay, John Krafcif thông báo ông sẽ thôi giữ chức vụCEO của Waymo sau gần 6 năm đảm nhiệmvai trò này. Các chuyên gia cho rằng Waymo sẽ tiếp tục dẫn đầu trong lĩnh vực phát triển xe tự lái, tuy nhiên, kỳ vọng về tương lai của lĩnh vực này đã giảm sút nên phần nào ảnh hưởng đến định giá của công ty.
Tất nhiên, ngoài những vấn đề về kỹ thuật thì mặt kinh doanh cũng có vấn đề riêng của nó. Cũng đầu năm nay, Waymo đã cho thấy chương trình mô phỏng có thể sử dụng để chuẩn bị tốt hơn cho việc ứng dụng thực tế xetự lái. Và để chứng minh rằng xe tự lái an toàn hơn con người, Waymo đã mô phỏng lại hàng chục vụ tai nạn chết người đã xảy ra ở Arizona trong gần một thập kỷ. Công ty phát hiện ra rằng việc thay thế bất kỳ phương tiện nào trong vụ tai nạn bằng một phương tiện tự lái hầu như sẽ không còn xảy ra thương vong.
Waymo cũng thận trọng hơn trong việc triển khai dịch vụ xe tự lái của mình, như từ chối mở rộng phạm vi hoạt động ở Arizona và dừng việc triển khai dịch vụ ở Bay Area cho đến khi đảm bảo hệ thống của họ phù hợp với một thành phố có mật độ dân cư và phương tiện dày đặc hơn.
Nhưng Frankel cũng cho biết Simulation City đã đóng góp cho sự phát triển "thận trọng" của xe tự lái, điều này sẽ giúp sự chuẩn bị cho quá trình mở rộng phạm vi hoạt động trong tương lai gần tốt hơn. "Mức độ thận trọng đủ để chúng tôi có thể ngẩng cao đầu và nói rằng với cả thế giới rằng ‘Chúng tôi đang làm những điềumới mẻ một cách tuyệt vời'", ông nói.
Minh Bảo theo The Verge
Xem Chi Tiết Ở Đây >>>
Bạn có thể quan tâm:
>> Năm lý do khiến bạn nên mua một chiếc AirPods Max
>> Tai nghe Galaxy Buds2 đang được chế tạo, thiết kế có nhiều nâng cấp
>> Loa 7.1 Là Gì? Hệ Thống Âm Thanh 7.1 Được Sắp Xếp Như Thế Nào?
0 Comments:
Đăng nhận xét