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教機器學會“看路”的新系統助力無人駕駛汽車研發
英國劍橋大學的研究人員研發出兩種可以讓無人駕駛汽車學會“看路”的新系統:一個是名為SegNet的系統,其能夠通過智能手機或普通相機實時判斷出道路上的多種物體;另一個系統則可在全球定位系統(GPS)無法提供服務的區域,識別出使用者的位置和方向。
SegNet系統可實時對道路情況進行拍照,并將道路上的物體分為12類,包括路面、路標、人行道、建筑和騎車人員等,其功能相當于感應器。與通過雷達來識別物體的感應器相比,運用了深度學習技術的SegNet系統通過案例來學習。研究人員使用了5000張經過精確標識的圖片對SegNet進行了培訓,使其具備了上述識別能力。
另一個系統僅需要一張單色照片,就可以在繁忙的城市中進行定位。其比GPS系統的精確度更高,而且可以在GPS無法提供服務的區域內工作,例如室內和隧道,以及沒有可靠GPS信號的城市中使用。
盡管這兩種系統目前尚無法直接用于控制無人駕駛汽車,但是其可以“看見”并精確識別自己的位置、識別出自己所“看見”的物體,而這正是研發無人駕駛汽車所需解決的關鍵問題。雖然讓人類完全依賴無人駕駛汽車仍需時日,但是,隨著相關技術更加有效、更加精確,人類離廣泛使用無人駕駛汽車越來越近。
(W.KJ)