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雷鋒網按，在最近的一項研究中，麻省理工（MIT）計算機科學與人工智能實驗室和豐田研究所的研究人員共同介紹了 VISTA 平臺（虛擬圖像自動合成與轉換）。
VISTA 是一款自動駕駛汽車開發平臺，它可借助現實世界的數據集來合成車輛能夠用上的行駛軌跡。
雖然 Waymo、Uber、Cruise 和 Aurora等自動駕駛汽車公司都有自己用來訓練 AI 的仿真環境，但 MIT 聲稱自家系統是少數不需要人工添加道路標記、樹木和物理模型等的系統之一，而這樣的特性可以大大加快自動駕駛汽車的測試與部署速度。
據研究人員介紹，如果虛擬車輛能保持不出事故，VISTA 會對其進行獎勵，從而使他們“有動力”學習應對各種路況，包括車輛突然偏離軌道后重新獲得控制權。VISTA 是數據驅動的，這意味著它可以根據與道路外觀以及場景中所有對象的距離和運動一致的真實數據軌跡進行合成。這樣可以防止在模擬中學到的知識與汽車在現實世界中的運行方式之間出現錯配。
為了訓練 VISTA，研究人員從多條道路的路測中采集視頻數據。對于每幀畫面，VISTA 會在一種 3D 點云中預測每一個像素。隨后，他們將虛擬車輛放置在環境中并進行測試，以便在發出轉向命令時，VISTA 根據轉向曲線以及車輛的方向和速度，通過點云合成一條新的軌跡。
接著，VISTA 使用上述軌跡繪制逼真的場景并編制深度地圖，其中包含從車輛視點到物體的距離有關的信息。通過將深度地圖與估算 3D 場景中相機方向的技術相結合，引擎可精確定位車輛的位置及與虛擬模擬器中所有物體的相對距離，同時重新定位原始像素，從而從車輛的新視角中再現這個世界的景象。
在經過 10 到 15 個小時的訓練后，研究人員搞了對比測試。結果顯示在 10000 公里的測試里程中，經過 VISTA 訓練的虛擬汽車能夠在從未見過的街道上行駛。即使將其放置在模仿各種接近碰撞情況的路況上（例如只有一半車身還留在路上或進入另一個車道），汽車也能在幾秒內成功恢復到安全的行駛軌跡。
將來，研究團隊希望 VISTA 能從單一駕駛軌跡仿真進化到模擬所有類型的路況，例如白天和黑夜以及晴天和陰雨天氣。此外，他們還希望模擬一些有很多車輛參與的復雜交叉路口。
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