Chris Anderson正在研发的DIY自动驾驶AI汽车是什么?

《创客:新工业革命》的作者Chris Anderson(克里斯·安德森)为大众带来了一场“创客运动”。在过去的几年里,Anderson一直致力于DIY自动驾驶AI汽车的研发,他曾出版过《免费—激进价格的未来》和《长尾理论》等畅销书,以一种通俗易懂的方式让商业人士了解互联网的强大力量。

Chris Anderson, writer of "Makers"

Chris Anderson在Maker Faire Bay Area 2019(2019年湾区制汇节)上发表了关于DIY自动驾驶AI汽车的演讲。在标题为“Why Race Robot Cars?(为什么要进行机器人汽车比赛?)”的演讲中,他介绍了当前正在开发的项目,并解释了为什么要研发DIY自动驾驶AI汽车

■什么是开源DIY自动驾驶AI汽车?

虽然这些产品被称为自动驾驶汽车,但它们的尺寸很小,不能像谷歌旗下的Waymo或百度的Apollo正在开发的车辆那样在公共道路上载人行驶。

这些汽车长约30厘米(约12英寸),比例为1/16,就像您经常看到的无线电遥控车,甚至比某些遥控车还小——就像由小尺寸元器件组装成的小型机器,它们一般行驶在几米长的赛道上。

test course for AI cars

Maker Faire Taipei 2019(2019年台北制汇节)的测试场地。您可以看到资助公司的标志,如华硕、微软和驴车。DIY自动驾驶汽车正在变得越来越受欢迎

DIY Robocars website

Chris Anderson和其他一些人在2016年创建的DIY ROBOCARS网站。这个社区汇集了爱好自己动手制造开源自动驾驶汽车的人

■与传统机器人汽车的区别

DIY机器人汽车有各种各样的比赛,比如让机器人穿过迷宫,或者沿着地板上画的线进行追踪的“微型老鼠”比赛。与其他比赛不同的是这些机器人配备了图像识别功能。它们搭载了Raspberry Pi或Nvidia Jetson等高性能微控制器开发板,以及谷歌的TensorFlow等机器学习库,先在赛道试跑获取自动驾驶数据,然后再参加比赛。

规则是让使用了机器学习/AI的自动驾驶汽车相互竞争。自动驾驶AI汽车有各种各样的比赛。一些比赛纯粹以软件为中心,并规定所有参赛者必须使用相同的平台,比如Nvidia的Jetbot

Robot cars

在泰国清迈举行的Maker Party Chiang Mai 2019(2019年清迈制汇节)上参加AI Robocar比赛的不同形状的机器人汽车

这些比赛往往很复杂,因为基于图像识别的AI技术起着核心作用。有些比赛中赛道上的道路标志会随机发生变化,如果汽车没有成功读取并相应地改变赛道,就会失去积分。训练有素的AI自动驾驶汽车会像人类操作的汽车一样运行:当它们识别到看起来像标志的东西时,会放慢速度仔细阅读标志,然后再次加速。

一辆自动驾驶汽车在清迈AI Robocar比赛中减速以阅读标志。

这是AI在命令其降低速度,直到正确读取标志为止。该判断基于相机通过图像识别功能所读取的信息、由伺服电机控制的转向角的参数变化,以及由标准(非伺服)电机控制的驱动电机的输出。

■为什么自动驾驶AI汽车越来越受欢迎?

自动驾驶AI汽车集成了多种技术。

制造一种基于AI技术的汽车并让其在实际场景中运行对于教学和研发来说是非常有用的。许多大公司都在制造和运行几种测试汽车。除了用软件进行模拟,以及对每个组件的研究和开发外,还必须通过实验应用最新技术并获取反馈结果。如果能够制造出一辆在实践中可用的汽车,将会对社会产生很大影响。所以很多实验室都一直在致力于汽车的研发。

大约从2016年到2017年,图像识别和机器学习等AI相关技术的价格变得很便宜。因此,自动驾驶AI汽车的研发不再局限于预算充足、专业人员众多的实验室。

安装在许多DIY自动驾驶AI汽车上的Raspberry Pi或Nvidia Jetson微控制器开发板可以以大约100美元或更低的价格买到,相机和其他设备也可以以不到几十美元的价格买到。随着软件技术的发展,图像处理和机器学习软件已经可以在这些廉价的硬件上运行。

Chris Anderson's presentation

上述演讲中Chris Anderson的演示内容,Google Waymo制造的
自动驾驶汽车和DIY机器人汽车的比较

Waymo的自动驾驶汽车是可以在公共道路上行驶的汽车,整个系统的成本约为25000美元,而使用Raspberry Pi的具有相似配置的DIY自动驾驶AI汽车成本仅为200至500美元左右。当然,它们的可靠性和组件规格差别很大。您不能直接把DIY机器人汽车当作真正的汽车使用。但是它们的核心软件技术非常相似,并非像无线电遥控汽车和真正的汽车那样完全不同。如果当作玩具或者教学工具,机器人汽车绰绰有余。

■一个正在发展壮大的社区

自Chris Anderson推出DIY ROBOCARS以来,这些技术正在变得越来越开放和自由。上表所示的Raspberry Pi是一种多功能微型计算机,可以像个人计算机那样执行各种处理任务。Nvidia Jetson Nano于2019年3月发布,是一款AI专用单板机,可以执行更高级的AI任务,售价约为100美元。越来越多的人被称为“Jetbot”的开源项目所吸引,其主要内容为基于Jetson Nano创建AI自动驾驶汽车。由于该项目是开源的,因此用户可以使用3D打印机制作自己的车身,但是有些公司(如Sparkfun)也会销售带有JETBOT零件的套件。

随着越来越多的人参与其中,该互联网社区也在汲取更多的创新想法。

students participating in AI car event

在泰国清迈,初中生和高中生也参与了基于JETBOT的
自动驾驶AI汽车的开发

■一个遍布全球的社区

随着价格和技术门槛的大幅度下降,并且变得越来越低,DIY自动驾驶AI汽车的参与度正在迅速增长。

我在亚洲多个地区都参加过制汇节。从2019年到2020年,东京、台北、深圳、清迈、曼谷等地都举办过自动驾驶AI汽车比赛。

在这些比赛中,大多数参赛的汽车都是基于Raspberry Pi或Jetson创建而成。但在2019年,价格更便宜的基于RISC-V的AI开发板开始在中国涌现。此类开发板也会很快融入社区,使构建自动驾驶汽车环境变得更加容易。

为了生产出这样一款AI自动驾驶汽车,居住在深圳的德国人Hans正在通过Crowdsupply众筹开发RoboHAT MM1的资金,这是一款由Raspberry Pi控制电机的电机驱动板。伺服电机和步进电机可以通过微控制器开发板进行数字控制,而标准电机由于必须以模拟方式提高电流来增加输出,所以在电子工作中比伺服电机更难使用。随着需求的增加,深圳和许多其他地方都开始出现应对此类困境的开发环境。

RoboHAT MM1

深圳正在研发的RoboHAT MM1。研发团队成员Hans在Maker Faire Shenzhen 2019(2019年深圳制汇节)上举办驴车研讨会

包含了安全性和可靠性研究的可载人自动驾驶汽车的开发将会在专业领域内取得进展。但是这些可以自主判断和移动的小工具同样具有很大的潜力,比如目前已经成为一种产品类别的人工智能吸尘器。

随着DIY人工智能机器人的发展,这些产品的潜力也会变得越来越大。

DevicePlus 编辑团队
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