最近，Waymo 首席科学家 Drago Anguelov 在 CVPR 2020 的报告分享：《Machine Learning for Autonomous Driving at Scale》。

35 分钟的分享，他说了什么？

1、Waymo 基本情况：

– Waymo 两个商业落地方向：Waymo One（针对乘客的 Robotaxi）和 Waymo Via（针对货运物流的无人驾驶卡车）；
– Waymo 目前在 25 个城市收集的超过 1000 万英里的自动驾驶行驶里程数据，以及 150 亿英里的模拟里程；

2、路测视频（包括一些极端情况）

– 无保护左转；
– 绿灯左转情况下，避开校车右转；
– 无人卡车路测演示；
– 在旧金山路口演示的复杂场景；
– 路上小猫突然冲出马路，Waymo 测试车被迫刹停；

3、模块化自动驾驶系统

– STINet：行人检测和轨迹预测；
– VectorNet：行为预测方法；

4、Waymo 开放数据集（Open Dataset）

按照 Drago Anguelov 的话说，这个数据集是有史以来规模最大、场景最丰富、最多样化的自动驾驶数据集之一。

吸引了包括阿里巴巴达摩院、柏林工业大学、Google 大脑团队、华为诺亚方舟实验室、加州大学伯克利分校、密西根州立大学、商汤科技、香港中文大学、图森未来，图宾根大学、中山大学等在内的全球学术界和产业界顶级自动驾驶研发团队积极参与。

5、介绍 ViDAR： Deep SfM Frameworks（structure from motion）

今年 CES 上，Mobileye Shuasha 教授提到了 Mobileye 正在使用的 VIDAR（视觉激光雷达）算法。

它会比对来自不同摄像头的图片，随后推断出图片中每个像素之间的距离。接着算法会凭借已有数据生成 3D 点云。最后，Mobileye 再利用标准软件解码这些点云数据以识别场景中的物体。

不过 Waymo 使用的 ViDAR 看起来与 Mobileye 有异曲同工之感，具体可看视频；

6、介绍 SurfelGAN：传感器合成  

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视频观看地址：Waymo 首席科学家 Drago Anguelov 在 CVPR 2020 报告分享：《Machine Learning for Autonomous Driving at Scale》