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深度驾驶——人工智能技术将改变无人驾驶

[日期:2016-10-28] 来源:搜狐科技  作者: [字体: ]

  十年前,谷歌开始布局无人驾驶汽车项目,将昂贵的光学雷达及高清地图技术作为其战略发展目标。时至今日,这两项技术仍然是谷歌无人驾驶项目的重要支柱。

  基于光学雷达和相机所获取的数据,我们可以通过算法在地图上定位无人汽车,但是这个方法还未能很好地满足实际要求。无人驾驶汽车要实现在复杂环境或不断变化的街道中驾驶,需要有很好的感知及决策能力,而这本身就具有不确定性。

  

 

  现在,我们主要依靠人工智能技术——深度学习来解决这个问题。与以往不同的是,我们不再使用预设算法,而是让系统通过实例学习,自主学会如何对一个输入做出正确的响应。可以说,对于大部分感知任务以及一些低级的控制问题,深度学习是目前最有效的解决方法。

  无人驾驶汽车需要通过感知系统去辨识正在运动的物体(汽车,行人)及固定不动的物体(路灯柱、路的边缘)。它可以通过三种方式检测动态对象,包括相机、激光扫描仪和雷达。在这三种方式中,相机是最便宜的,但在过去,将图像转化为检测对象很困难,所以这也是使用率最低的方式。而通过深度学习,我们发现无人驾驶汽车理解和使用这些图像的能力显著提高。

  更让人兴奋的是,我们发现“多任务深度学习”使得无人驾驶技术取得更进一步进展。多任务深度学习是指同时训练系统去识别车道标志线、汽车以及行人,其训练结果优于这三个子系统独立执行,这是因为在单一网络中,信息可以被共享。

  无人驾驶技术不是完全依赖于预先设定的地图,而是仅将地图作为其中一个数据流,并结合传感器获取的数据帮助系统进行决策。比如,神经网络系统通过地图信息预先获取人行横道的位置,进而对检测准备通过的行人,这比仅仅依靠图像数据要准确得多。

  在过去,由于自动驾驶汽车驾驶不平稳,导致许多人乘坐自动驾驶汽车时会产生晕车的感觉。现在,深度学习可以帮助我们缓解这个让人头疼的问题,让自动驾驶汽车学会人类的驾驶方式及技巧,会让乘客感觉更加自然。

  现在,深度学习只是刚开始在无人驾驶技术领域中崭露头角。但正如它对图片搜索和语音识别的突破性贡献一样,深度学习可能会改变无人驾驶技术的未来。

  编辑:崔超宇

  来源:MIT Technology Review

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