Мы постоянно улучшаем качество движения автономного автомобиля. Чтобы оценивать прогресс, проезжаем тысячи километров на машинах с разными версиями кода. Ситуации на дорогах реального города никогда не повторяются в точности. К тому же чем более качественно движется автомобиль, тем реже встречаются сложные случаи. По этим причинам со временем нам требуется всё больший пробег, чтобы оценивать изменения и принимать релизы.
Чтобы увеличить объем тестирования кода, мы используем данные из исторических проездов. Алгоритмы обрабатывают на распределенном вычислительном кластере (это тысячи серверов одновременно) данные сенсоров (части конвейера вычислений для сотен тысяч фрагментов проездов). В итоге мы получаем обобщенные автоматические метрики качества работы алгоритмов, охватывающие системы и восприятия, и предсказания, и планирования. Это помогает делать прогнозы, как изменения повлияют на качество, еще до того, как первый автомобиль с изменениями выехал на дороги.
====Что нужно делать:
====Мы ждем, что вы:
====Будет плюсом, если вы:
We will contact you within a week.