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机器人赛车
No.020249
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Q：不知编辑老师你有没看过《新世纪GPX号》（《高智能方程式》）?在这部动漫中,早在2015年就已经出现由人工智能辅助的超级方程式赛车.但在现实里,F1直到今天仍然完全由人类来操作,那我要到什么时候才能见到真正的机器人赛车?
A：Cyber Formula,高智能方程式嘛～当然看过啦！但要说现在的F1赛车单靠车手一人就能驾驭,只怕他自己都不信.讲真,好多眼看着赛车日益电子化的老司机都曾经抱怨过,现在开车要是没有team radio的指导,连方向盘上的开关都不敢乱动,因为一旦弄错或误操作,就很有可能掉名次其至导致车辆失控.说实话,如今像F1这样的顶级专业赛车,还真离不开高度集成化的芯片电路,否则根本无法管理车上众多自动控制部件.至于机器人赛车,如今这些配备车载电脑又高度自动化赛车,其实已相当于机器人的雏形.而且,无人驾驶的真机器人赛车,也已经登场亮相！
这里说的机器人赛车可不是大约10年前在Top Gear赛道上震惊Jeremy Clarkson的宝马330i,也不是最近两年出现在Sonoma、银石赛道上的那几辆奧迪无人车,而是俄罗斯人Denis Sverdlov创建的Roborace公司在2017年MWC世界移动通讯大会上发布的“The Robocar”.
跟那些由汽车厂商或大学团队研制,然后放到赛道上演示的无人驾驶试验车不同,Robocar从一开始就是为竞赛而生的,并将作为开发平台提供给Roborace联赛的参赛车队.Roborace更在2017年H月,讓两辆Robocar的技术验证车“Devbot”在Formula E电动方程式的赛道上,进行真格的无人驾驶竞速.
然而,正是这场实战,把当下机器人赛车的不足之处暴露在观众面前.从车载视频可以看到,扮演追击角色的那辆Devbot,在通过一个小角度弯道时,不知是转向机卡死还是其他原因,方向盘呈固定角度,从而导致车辆因转向不足而撞墙.不仅如此,现场还㈩现当前车在“射程”之内时,后车并未像人类车手那样发动攻击,而是按既定路线继续跟车的场景.对此,舆论早就有多种解释,但结合其他无人驾驶车辆在赛道上的表现来看,目前机器人赛车显然还无法脱离“剧本”来自由表演,应变能力更是不及经验丰富的“老司机”.甚至可以大胆地预测,如果现在有一群Devbots挤在F1摩纳哥站的赛道上,肯定会沉闷地完成游车河任务,而不会做出人类车手曾经表演过的那些不可思议的超车动作.但不幸的是,对于一项赛车运动来说,“毫无悬念”却是最致命的缺陷.
尽管Devbot和其他无人驾驶车辆一样具有学习能力,可以复制人类车手的驾驶模式,或许在正赛时,也能模仿出一些赛车策略,但从目前来看,“Devbot”们的学习方式更偏重于实战,即在现场实时观察、学习,并作㈩反应.而不似AlphaGo可以“闭关静修”,即便不参加实战,也能主动调用网络大数据,从而在虚拟环境中进行修炼.如果只能通过实战来学习,那无论学习能力多强,效果都会被现场条件所限制.举个例子.假如现在维斯塔潘要学习舒马赫在伊莫拉赛道的驾驶模式,他就没法完成；而AlphaGo就可以调㈩数据来进行虚拟练习,甚至是范吉奥、寒纳都可以“请”来对战.那显然AlphaGo会比维斯塔潘成长得更快.
当然,随着人工智能以及神经网络等技术的发展,按固定路线反复驰骋的机器人赛车,早晚都会如同AlphaGo一般,以压倒性的优势完胜人类选手.届时,也许真会催生出Cyber Formula.然后,采用氢能,乃至量子能动力的机器人赛车将成为主角,而观众也不再讨论奔驰的裤档有多深,转而评价起电脑车手的策略来.同时,机器人丁程师也会逐渐取代车手,成为Pit房内汽车工程师的新搭档等以眼下的进化趋势来看,这样的未来未必是妄想.
总结:本论文可用于赛车手论文范文参考下载，赛车手相关论文写作参考研究。
参考文献：
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