Cruise compra Voyage para mejorar su juego de Robotaxi

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Aparte del enorme día de la energía de Volkswagen y los anuncios de baterías el día de hoy (o ayer si estás en Europa o en la costa este de los EE. UU. Y eres técnico al respecto), hubo otra noticia importante en el mundo de los vehículos automotrices hoy: Cruise compró Voyage.

Cruise, si no está familiarizado con él, es una de las principales empresas emergentes de conducción autónoma. Puede obtener más información aquí o aquí. Electronia pronto también publicará una entrevista en podcast con el vicepresidente senior de Asuntos Gubernamentales e Impacto Social de Cruise, Robert Grant.

Pero el enfoque de hoy está en Voyage, la startup de conducción autónoma más pequeña que Cruise acaba de comprar.

GIF cortesía de Cruise.

Pensé que nunca habíamos cubierto Voyage antes, pero en realidad lo escribimos dos veces en 2017 cuando se lanzó, saliendo de Udacity. En ese momento, se centró en transportar a los miembros de una comunidad de jubilados de San José por la comunidad, y eso ha sido una gran parte de su enfoque desde entonces (con el servicio ampliado a The Villages en Florida). Sin embargo, todo eso cambiará ahora que Cruise lo adquirió. Bueno, como algunos han dicho, esta adquisición es solo una primicia de talento para Cruise, sobre cómo atraer a la gente de Voyage, no a la tecnología en sí.

GIF cortesía de Cruise.

El cofundador y director ejecutivo de Voyage, Oliver Cameron, parece decir lo mismo en su puesto sobre la adquisición: “La industria de los vehículos autónomos se está consolidando y los líderes de un mercado de un billón de dólares están emergiendo rápidamente. Después de estar íntimamente involucrado con la industria audiovisual durante los últimos cinco años, puedo decir con certeza que Cruise, con su avanzada tecnología de conducción autónoma, asociaciones únicas de fabricantes de automóviles y un vehículo totalmente eléctrico construido específicamente sin controles humanos, es preparado para ser el líder claro. Ahora, con la incorporación del equipo Voyage obsesionado con el cliente, Cruise está bien posicionado para ofrecer el mejor producto de conducción autónoma del mundo.

“Desde la perspectiva de Cruise, hay un número limitado de personas con conocimientos y experiencia íntimos trabajando en tecnología de vehículos autónomos durante varios años, y a medida que se expande, probablemente valga la pena atraer a más jugadores y ver lo que aprendieron o puede contribuir al desarrollo continuo hacia la tecnología de nivel robotaxi. Cameron ciertamente parece estar emocionado de unirse a Cruise, que afirma es el número 1 en la industria (lo que significaría por delante de Waymo / Google y Tesla). “Durante los últimos siete años, Cruise ha desarrollado las capacidades de conducción autónoma más avanzadas del mundo. Hoy en día, sus vehículos son expertos en manejar los desafíos de conducción más complejos que San Francisco puede presentarles, posicionando de manera única a Cruise para expandirse rápidamente a otras ciudades complejas en todo el mundo mientras que otros vuelven a la mesa de dibujo. Recientemente, Cruise informó que en la segunda mitad de 2020, su tecnología de conducción autónoma mejoró a más de 60,000 millas entre desconexiones notificables. Y en los últimos tres meses de 2020, Cruise tuvo cero desconexiones notificables. ¡Guau!

“La experiencia de Voyage y el desarrollo de Comandante (nuestra IA autónoma), Proteger (nuestro sistema de mitigación de colisiones), y Telessista (nuestra novedosa solución de asistencia remota) solo potenciará el objetivo de Cruise de un rendimiento de conducción sobrehumano “.

Kyle Vogt (presidente y director de tecnología de Cruise), Oliver Cameron (director ejecutivo de Voyage). Imagen cortesía de Cruise / Voyage.

Si eso parecía un montón de declaraciones audaces, es posible que desee sentarse para esta: “Cruise es la única empresa de vehículos autónomos con la capacidad de producir vehículos autónomos totalmente integrados a escala de fabricación global”.

Esa es una gran declaración. Básicamente, está arrojando a todas las demás empresas emergentes de conducción autónoma (¿incluido Tesla?) Debajo del autobús eléctrico, al tiempo que indica que Cruise se está acercando a la producción en masa.

“El software de conducción autónoma de Cruise no solo está en una posición única para escalar rápidamente desde San Francisco a ciudades urbanas densas de todo el mundo, sino que también lo está el hardware de conducción autónoma de Cruise. Las profundas asociaciones de Cruise con GM y Honda brindan la experiencia crucial en ingeniería, fabricación y seguridad necesaria para escalar un puñado de vehículos autónomos a millones y hacerlo con una rentabilidad inigualable “.

Cameron indica que el papel del equipo de Voyage será ayudar a Cruise a convertir todo ese liderazgo tecnológico en un negocio que genere dinero, lo cual es más difícil de lo que parece.

Algunos miembros del equipo de desarrollo de Voyage también ayudarán aparentemente a perfeccionar el Cruise Origin.

Lanzadera autónoma Cruise Origin

Imagen cortesía de Cruise.

Tenía curiosidad sobre el desarrollo anterior de Voyage, así que seguí adelante y leí sus 5 publicaciones de blog anteriores, que se publicaron desde julio de 2020 hasta diciembre de 2020. A continuación se muestran algunos de los aspectos más destacados de ellos.

La IA autónoma de Voyage’s Commander en acción.

La IA autónoma de Voyage’s Commander en acción.

En noviembre, Cameron escribió sobre el nuevo “cerebro” de Voyage – la tercera generación de su IA autónoma Aquí hay una sección clave de esa pieza: “La primera entrada para cada decisión de conducción es nuestro módulo de percepción de vanguardia, responsable de identificar objetos dinámicos y obstáculos estáticos a los que hay que prestar mucha atención. El módulo de percepción de Commander combina un sistema de visión por computadora basado en aprendizaje profundo, entrenado en millones de puntos de datos, con múltiples algoritmos de visión por computadora clásicos confiables como respaldo. Este enfoque aprovecha los beneficios de la inteligencia del aprendizaje profundo al tiempo que conserva la robustez de la robótica probada y comprobada, lo que garantiza que detectemos todos los objetos dinámicos y estáticos.

“Nuestro enfoque de visión por computadora se basa tanto en la medición y estimación de profundidad. Nuestros sensores de profundidad 3D introducen mediciones de profundidad con precisión física en nuestros algoritmos de aprendizaje profundo, mientras que nuestros sensores 2D (cámaras) alimentan píxeles a partir de los cuales estiman la profundidad de los objetos. Luego, tanto las mediciones como las estimaciones se fusionan en una sola representación, lo que da como resultado una visión del mundo que es precisa y rica en información.

“Con una entrada de percepción precisa, Commander predice qué harán a continuación los objetos identificados. El motor de predicción de Commander utiliza una combinación de modelos probabilísticos avanzados, modelos de comportamiento y mapas de alta definición para predecir lo que sucederá alrededor de nuestro robotaxis. Por ejemplo, si un peatón camina en la dirección de la calzada delante de nuestro robotaxi, nuestro motor de predicción genera una gama de posibles futuros sobre dónde podría ubicarse ese peatón en unos momentos a partir de ahora. El motor de predicción de Commander luego sopesa miles de posibles combinaciones de escenarios, seleccionando el futuro en el que tiene la mayor confianza que se hará realidad.

El arte de la predicción es uno de los grandes problemas de la conducción autónoma.y estamos realmente orgullosos de lo sobrehumano que se ha vuelto nuestro motor de predicción con el tiempo “.

En un artículo de seguimiento en diciembre, Cameron explicado cómo Voyage desarrolló un planificador de comportamiento que era fluido, seguro y más parecido a un humano. Aquí hay un segmento clave de eso:

“Voyage ha sido pionera en una nueva forma de toma de decisiones que combina la verificabilidad y confiabilidad del enfoque clásico con la inteligencia del enfoque moderno. El resultado es una técnica que llamamos Toma de decisiones de alta calidad.

“La toma de decisiones de alta calidad está impulsada por dos modelos, uno basado en la optimización (es decir, confiable) y otro con aprendizaje automático (es decir, inteligente), y cada uno cumple con diferentes responsabilidades. El modelo basado en la optimización es responsable de garantizar que nuestro vehículo siempre se adhiera a las reglas de la carretera (p. Ej., Evitar el paso de las líneas de alto o acercarse demasiado a los peatones), mientras que el modelo de aprendizaje automático, entrenado en ricos, históricos datos de conducción: es responsable de aprovechar su vasto historial de experiencia para seleccionar la decisión más humana a tomar de una lista refinada de opciones seguras.

“La combinación de estos modelos, basados ​​en optimización y aprendizaje automático, en la forma en que obtenemos resultados en decisiones deterministas (cruciales para un caso de seguridad medible y validado), mientras brindamos una toma de decisiones fluida y similar a la humana. Además, nuestras decisiones solo mejoran con el tiempo con la adición de datos enriquecidos “.

Nuestra IA autónoma reduce la velocidad para comprender si se puede adelantar sin interferir con los peatones. GIF cortesía de Voyage / Cruise.

También:

“En la instrucción anterior, un miembro de nuestro equipo de datos echó un vistazo a los datos de conducción registrados y codificó, explícitamente, las acciones que habrían tomado si estuvieran en el asiento del conductor. En este caso, el autor dice que deberíamos haber navegado los vehículos y el peatón de la derecha, y que deberíamos haberlo hecho más lento de lo habitual.

“Lo que es especial aquí, y lo que hace que estos datos sean ricos, es que otros enfoques de aprendizaje automático (por ejemplo, de un extremo a otro) pueden alimentar eventos de conducción registrados con señales sutiles (es decir, toma de control del conductor) en su modelo, sin también proporcionar detalles explícitos sobre si estaba bien o mal en el evento. Luego, depende del modelo de aprendizaje automático en sí mismo inferir exactamente qué hizo bien o mal la IA autónoma, con la teoría de que con suficientes datos, lo resolverá por sí mismo. Nuestro enfoque alimenta explícitamente nuestro modelo de aprendizaje automático con instrucciones detalladas, interpretables tanto por la máquina como por el ser humano, sobre exactamente cómo un humano habría manejado la situación. Con estos datos más pequeños y ricos, y al delimitar lo que el modelo de aprendizaje automático tiene la tarea de hacer, hemos logrado excelentes resultados “.

¿En qué se diferencia esto de lo que hace Cruise o de lo que hace Tesla? Bueno, en realidad no lo sabemos, porque no tenemos este nivel de matices o explicación sobre lo que sucede detrás de las puertas y ventanas de estas empresas mientras refinan sus sistemas.

En octubre de 2020, Nina Qi Anunciado una nueva asociación con First Transit, “el líder de la industria en soluciones de movilidad autónoma”.

En agosto de 2020, Cameron presentó el robotaxi de tercera generación de Voyage, y eso siguió al introducción de Telessist, que “combina la inteligencia de un conductor humano con nuestra IA autónoma para manejar casos extremos”.

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