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AI 甩尾技術勝 Ken Block!方程式冠軍車手嘆:要失業了


▲ 如此極致精準的甩尾角度,你能猜出是來自哪一個賽車手嗎?

影片中一台銀白色的舊式跑車,以極致精準的角度,迅速穿越了一個又一個橘色三角錐組成的羊腸小徑。輪胎因急速馳騁於路面產生劇烈摩擦,導致瀰漫出濃烈白煙的幾乎要掩蓋視線⋯⋯而這台車通過這條既狹窄又彎曲的彎道時,竟然沒有擦撞到任何一個三角錐!

這麼無懈可擊的甩尾技術,究竟是來自美國的「甩尾大師」Ken Block 、日本的「甩尾王」土屋圭市,還是電影《玩命關頭》下一集的特效?

都不是!這個完美的甩尾,竟然是美國的世界名校史丹佛大學!

史丹佛大學「回到未來」 搶先研發出甩尾自駕車

「讓 AI 甩尾」的野心來自 2015 年美國史丹佛大學動力設計實驗室,教授 Chirs Gerdes 帶領、該校機械工程學博士 Jonathan Goh 主導開發的一項專案,將這輛外型搶眼的跑車改裝成自動駕駛車輛。

有趣的是他們選中了現實中已停產許久,卻因經典科幻電影《回到未來》而讓不少影迷惦記的「DeLorean 鷗翼雙門跑車 DMC-12」來改裝成電動車,並裝上自動駕駛系統,也因此吸引了不少目光,使專案備受注目。

被改成AI甩尾車的DMC-12
▲ 使丹佛大學將電影《回到未來》中出現的跑車 DMC-12 改裝成 AI 自駕車

即使許多人因 DeLorean DMC-12 燒胎甩尾「重出江湖」而大感興奮,但團隊的研究目的可是非常嚴肅的,這項專案旨在研究自駕車能否比擬人類駕駛的敏捷性與精確度,在遭遇突發狀況時可否化險為夷、轉危為安。

而之所以選擇甩尾,Jonathan Goh 表示:「透過甩尾,我們讓自動駕駛進入到最為極端的環境當中。如果我們能夠在最不穩定的場景中實現自動駕駛,其他的一切都迎刃而解了。」

▲ 開發團隊的教授與成員解釋,如何讓自駕車和專業車手一樣甩尾

選定 DMC-12 作為實現這個重要目標的載體之後,團隊為它取名 Multiple Actuator Research Testbed for Yaw control (偏航控制多執行器研究試驗),簡稱 MARTY。

緊接著就是讓這台車煥然一新──動力與驅動系統被換成由電動汽車公司 Renovo 提供的電動馬達與電池組,轉向、制動也都被電子系統取代;再來就是將它改造成適合甩尾的車輛,原本的懸吊系統支撐性不夠,無法在甩尾中保持良好動態,於是團隊針對這部分重新設計,並加裝防滾籠(Roll Cage)來強化車體剛性,確保發生碰撞時的安全保護。

而自動駕駛系統則是採用雙 GPS 高精地圖,將駕駛路徑的誤差控制在僅僅 1 英吋內。AI 控制的剎車與轉向系統極其精確,以實現更精準的甩尾控制。

這一切讓 MARTY 實現了高難度的甩尾技能!

▲ MARTY 精彩的繞 8 甩尾影片

團隊選在北加州賽車勝地 Thunderhill Raceway Park 賽道進行試跑,從影片中可以看見,團隊以三角錐鋪設出 1 公里的障礙跑道,而 MARTY 最終以時速 50km/h、正負 40 度的角度不斷側滑,完美通過甩尾考驗。

而這個成果也隨即傳遍了賽車界,美國甩尾界名門 Papadakis Racing 車隊隊長 Stephan Papadakis 表示:車輛動力的總成設計和安裝,以及自動駕駛系統的程式設計令他印象非常深刻,特別是 MARTY 穿過同個彎形採用的姿態,都始終準確無誤。

AI 甩尾讓美國 Formula Drift 世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo 感嘆:要失業了
▲ AI 甩尾讓美國 Formula Drift 世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo 感嘆:要失業了(圖片取自網路)

就連 2015 年美國 Formula Drift 職業飄移錦標賽的世界甩尾冠軍 Fredric Aasbo,也對 MARTY 的高難度甩尾印象深刻,說:「在這種操控上,機器人可能會比我們人類做的更好」,甚至半開玩笑道:「我要失去我的工作了!」

自駕車做得比真人車手更好?全因有 AI 加持

MARTY 穿梭於跑道中的模樣,或許會讓某些人想起有「甩尾天王」、「飄移大師」、「磚叔」等稱號的 Ken Block,其實團隊確實是想向 Ken Block 的 Gymkhana 系列影片致敬,也將用來測試的這條賽道命名為 MARTYkhana。

▲ Ken Block 於天門山的甩尾影片

然而,即便是已經親自出演十多部 Gymkhana 影片的 Ken Block 本人,對賽道和車體掌握的精確程度,可能也無法和自動駕駛車 MARTY 相比。

但此絕非質疑 Ken Block 的技術,只因自駕車 MARTY 有 AI 加持:

真人車手需用肉眼去看速表,傾聽引擎催動、輪胎摩擦的聲音,用身體去感受離心力,再把這些資訊匯集到大腦整合,最後再做出反應;但對於 AI 而言這似乎不成問題,因智慧車載系統可以整合從感測器中讀取的精確數據,如車速、各輪的當前扭矩數值、前輪的轉向角度,以及車輛的前進方向和車身之間的偏航角度等等。

除此之外,AI 還能衍伸出車輛自動輔助駕駛系統、駕駛人瞌睡警示、防撞預警、車載自我診斷系統(OBD)、胎壓檢測裝置(TPMS)、車道偏離警示系統(LWDS)、前方碰撞預警系統(FCWS)及後方碰撞預警系統等 AI 人工智慧車(Smart Car)等等相關應用。

並非為了比快 而是要讓自駕車更加安全

史丹佛大學團隊總結 MARTY 的測試經驗與結果,發表了一篇論文〈朝著超越穩定極限的自動駕駛控制邁進:沿著一般道路漂移〉,敘述團隊進行這項研究的目的,是為了讓自駕汽車更加安全、更適合上路。

MARTY 的技術若成熟,代表著自動駕駛可以在極端狀態下控制車輛,離自駕車商業化又邁進了一步。即使職業車手會因 AI 而自開玩笑「擔心失業」,換個角度想,反之創造 AI 的話想必就不會失業了吧。

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