初创公司Parallel Domain的仿真与其他软件有何不同？
我们之前报道过很多自动驾驶仿真模拟软件，比如Carla，Prescan，carsim，Panosim……他们都共同的特点是需要手工建模，“这种情况”速度过于缓慢，通常需要花费数周时间来制作几个城市街区。最近一家初创公司Parallel Domain，声称其计算程序能够在不到一分钟的时间内生成城市街区。
Parallel Domain是自动车辆模拟3D环境生成软件的供应商，他的创始人是前苹果和皮克斯员工凯文麦克纳马拉。在苹果公司工作时，麦克纳马拉就参与了一个自动驾驶项目，在那里他探索了虚拟环境的自动内容生成，他当时的想法是使用这种技术让自动驾驶系统得到训练，测试，验证和开发人工智能。后来，他创办了Parallel Domain。
“我们所做的是使用计算机图形学来加速安全自动驾驶车辆的开发，”麦克纳马拉说，“这个想法是，在模拟中，你可以安全地犯错，然后从错误中学习。在虚拟世界中，你不会在这个模拟中伤害任何人。”
Parallel Domain平台使用真实世界地图数据，程序增长算法和生成模型，可以教会汽车如何驾驶并确保汽车的软件正在学习。虚拟世界的所有元素都是可调整和可编程的，例如车道数量，地形类型，山脉位置，道路曲率等等。
如果我们需要在模拟器中驾驶数十亿英里，我们如何建立这些英里？
当前的机器学习算法必须经过大量数据集的训练和测试。但是，真实世界的测试和数据收集需要真实的车辆，实际的驱动程序和实时的交通场景。根据兰德公司的说法，如果要证明自动驾驶汽车的安全，需要安全驾驶110亿英里， 在现实世界中驾驶这些里程数是一个棘手的问题。所以很多人想到用模拟驾驶数据，但是目前用现有的手工方法建造几个高保真城市街区需要花费数周甚至数月时间，而且通常需要大量的重复性手工劳动。
兰德驾驶安全报告
Parallel Domain开创性的内容生成技术提供了可配置，详细且可大规模扩展的仿真环境。该软件会自动生成虚拟里程和自动驾驶车辆所需的虚拟场景，以便在自动驾驶车辆到达现实世界之前就能获得学习。自动驾驶汽车公司正在使用该软件消除大规模仿真中最困难的障碍：构建车辆可能遇到的各种复杂环境。
为什么自动生成虚拟世界？
用Parallel Domain独一无二的方法自动生成的这些模拟世界有很多优势。有了这项技术，虚拟世界就变成了一个巨大的参数空间，可以由工程师，几行代码甚至人工智能自己随意调整：
为可能的世界做好准备，不仅仅是今天的世界：增加一条自行车道，垃圾分散开，提前时间让一棵树长在路旁，或者让沥青路面开裂或者完全裂开，然后用新沥青重新铺路。
分析环境单个因素的影响：在完美的可重复性和参数化的世界下，通过改变其中一个元素，例如车道数量，自行车车道的宽度或道路漆的状况等，产生相同确切场景的多次运行，来分析单个因素对整体的影响。
对抗网络：利用参数空间可以生成给定的虚拟世界，可以利用生成式对抗技术，给自动驾驶汽车制造困难的环境，利用该汽车的特定弱点进行训练。
随机域：用一组参数来生成世界，直接利用随机域生成不同条件下的大量数据来帮助ML算法从虚拟世界转移到现实世界中学习。
单元测试：到目前为止，不可能大规模地产生完整的单元测试连续体。例如，有一个3叉路路口，可以以任何角度进入，1度递增或10度或0.1度全部可以尝试。很快就会有数百万个组合形成一个连续的测试空间。
模拟数据的优势
在很多方面，模拟（合成数据）是真实驾驶（真实数据）的理想基础，它们构成了一个很好的组合。有时我们会问“合成数据什么时候会像真实世界的数据一样好？”其实合成数据与真实数据形成互补，结合两者构建更安全、可靠的车辆。模拟数据在某些领域有很大的优势：
真实驾驶有风险/模拟驾驶是完全安全的
真正的驾驶很慢（一辆汽车每天只能驾驶很多英里）/模拟驾驶可以很快，可能要快几千倍
真正的驾驶每英里花费很昂贵（汽车维修，汽油，司机）/模拟驾驶是成本的一小部分（一旦建立了模拟器和虚拟世界）
真正的驾驶需要管理一个真正的车辆/模拟需要一台计算机
真正的驾驶通常相当无聊和无信息/模拟可以在充满挑战的情况下，让汽车学习更多
真实世界的数据需要对结果数据集进行容易出错的注释，这是训练ML算法/模拟每次都提供完整的注释数据
Parallel Domain公司目前已筹集了250万美元的种子资金，将提供可以为自动驾驶汽车虚拟测试提供技术支持。仿真团队可以使用Parallel Domain的软件快速建立一个新的虚拟世界并处理其中的任何变量，从车道数量到沥青状况等。NIO成为了第一家客户。这种模拟平台的潜在需求不限于自动驾驶汽车。任何机器使用计算机视觉和机器学习来改善决策自主性，都需要高保真的虚拟世界来测试和证明安全性。Parallel Domain这种自动生成环境的技术，快速生成城市街区模型，可以消除公司在大规模模拟方面的障碍。
