数据不够，Waymo用GAN来凑：用生成图像在仿真环境

随着疫情的蔓延，Waymo等自动驾驶厂商在现实世界的公共道路上暂时无法开展训练和测试活动。工程师们并未停下脚步，他们在仿真环境中继续开展自动驾驶汽车的研发工作。

仿真环境通过游戏引擎如虚幻引擎或Unity来构建，其中的场景、对象、传感器反馈与现实世界高度模拟。为了实现逼真的激光雷达等传感器建模，需要大量的手动操作来收集足够多且复杂的数据。这一过程费时费力。

为了解决这个问题，Waymo决定采用生成对抗网络（GAN）来生成逼真的相机图像，这一GAN被称为SurfelGAN。基于无人车收集的有限的激光雷达和摄像头数据，SurfelGAN能够生成高度逼真的相机图像，为自动驾驶汽车的训练提供丰富的数据资源。

那么，SurfelGAN是如何炼成的呢？它通过对目标环境进行扫描，重建一个由大量有纹理的表面元素（Surfel）构成的场景。接着，利用相机轨迹对表面元素进行渲染，并进行语义和实例分割。最终，通过GAN生成逼真的相机图像。

为了保留传感器信息并确保计算和存储的高效性，研究人员提出了一种纹理增强表面元素地图表示方法。这种方法采用动态几何建模技术，将一个对象表示为一组密集的点或带有光照信息的面元。通过激光雷达扫描捕获体素，并转换为具有颜色的表面元素。由于光照条件和相机相对姿势的变化，每个表面元素在不同的帧中可能会有不同的外观。研究人员通过创建一个编码簿来增强表面元素的表示，以应对这些变化。在渲染阶段，根据相机姿势选择适当的表面元素进行渲染。

为了处理动态对象如车辆和行人，SurfelGAN还利用了Waymo开放数据集中的注释信息。这些数据可用于在模拟环境中重建车辆和行人。通过这种方式，可以在任意位置完成这些对象的重建，从而增强模拟场景的逼真度。

重建的模拟场景仍存在几何形状和纹理不完美的问题。这时，GAN模块就派上了用场。SurfelGAN采用两个对称的编码-解码生成器和一个判别器来实现从Sufel图像到真实图像的转换。通过训练和优化过程，SurfelGAN能够生成高度逼真的图像数据。

实验结果表明，SurfelGAN在Waymo Open Dataset上的表现非常出色。通过SurfelGAN生成的图像数据训练的模型在检测任务中的性能得到了显著提升。具体来说，SurfelGAN将AP@50从原来的52.1%提升到了62.0%，与真实图像的61.9%相当接近。这一成果证明了SurfelGAN在自动驾驶汽车领域的应用潜力巨大。它不仅能够帮助解决现实世界中数据收集困难的问题，还能提高自动驾驶汽车的训练效果。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，SurfelGAN有望在自动驾驶领域发挥更大的作用。Waymo坚信，这一重要成果为我们未来构建动态对象建模和视频生成模拟系统铺就了一条坚实的道路。这不仅是一个技术进步的里程碑，更是对未来智能系统发展的一次思考。这种模拟系统拥有强大的潜力，可以模拟现实世界中各种动态对象的复杂行为，从而推动自动驾驶技术向前发展。这一技术的突破不仅让我们看到了自动驾驶的无限可能，更让我们看到了智能系统发展的广阔前景。Waymo的这一成果不仅为我们提供了一个全新的视角，也为我们提供了一种新的可能性，即通过技术突破解决未来的挑战，满足日益增长的交通需求。这将极大地改变我们的出行方式和生活质量。通过Waymo此次的重大进展，我们不仅能够更好地理解现实世界中动态对象的复杂行为，还能够借助先进的模拟系统对其进行精准的预测和控制。这对于未来的自动驾驶技术乃至智能交通系统的发展都具有重大意义。未来，Waymo的这一技术将帮助我们构建一个更加智能、更加安全、更加便捷的世界。我们有理由相信，Waymo正在开创一个新的技术时代，这一时代将以更智能、更高效的智能系统为基础，为我们的生活带来更多的便利和可能性。我们期待着这一技术在未来的发展和应用，以及它所带来的无限可能性和巨大的社会价值。