cookieOptions = {...}; ‧ 無人駕駛汽車能學習駕駛技術 隨機應變更聰明 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2015年3月27日 星期五

騰訊數碼yaronlee

[摘要]英偉達Drive PX讓無人駕駛汽車,具備深度學習技術,不僅能準確辨識前方物體,還能做出更接近人類的駕駛反應,隨機應變能力更靈活。

无人驾驶汽车能学习驾驶技术 随机应变更聪明

無人駕駛汽車的核心技術就是物體辨識,但是在辨識到不同類型的物體後,汽車又該作何反應呢?在瞬息萬變的大馬路上,僅僅給汽車程式設計幾套固定的模式,當然是不夠的,我們必須教會汽車學會,正確地對各種複雜情況做出反應。英偉達CEO黃仁勳在近日舉辦的GPU科技大會上為我們展望了這一前景。
早在年初的美國消費電子展(CES)上,英偉達就發佈了具備深度學習能力的Drive PX電腦。這項技術將在五月份成型,而著名汽車廠商奧迪已經承諾,基於Drive PX研發無人駕駛汽車。

它如何辨識物體?
Drive PX是如何學習辨識前方物體的呢?英偉達提前在Drive PX的神經網路中,植入了數以百萬計的圖像資訊,這些資訊都加有相應的標籤。這套系統能夠將這些圖片拆散成小的元素,從而形成一個龐大的知識庫。
Drive PX電腦遇到一個從沒見過的圖像時,它會將這張圖像用相似的方法分解,然後將圖像中的元素和已知知識庫進行比對。一旦發現有內容和資料庫中已知元素重合,Drive PX就能夠認出它面前的東西了。比如Drive PX電腦的攝影機,可以通過偵測到人的頭部或手臂,來推斷前方物體正是人類。它甚至能夠分辨出對面駛過來的是輛SUV,還是三廂轎車。
无人驾驶汽车能学习驾驶技术 随机应变更聪明

這項研究已經進展50年了,英偉達在2012年借助自家處理器,實現了在辨識精確度上的飛躍。這套深層神經網路系統,甚至在一些測試中展現了比人類,更優異的圖像辨識精度。比如它不僅僅能夠認出面前的小貓,甚至能夠對這只貓的品種瞭若指掌。
顯然這種辨識模式,對於無人駕駛技術意義深遠,這將幫助汽車準確辨識前方的物體。
更接近人類的反應
傳統的駕駛輔助系統,僅僅能夠在探測到障礙物之後,幫助駕駛員踩下刹車(比如富豪汽車的前碰撞預警系統)。而英偉達晶片能做到的不只有這些,它除了能做到更準確的障礙物便識外,還能幫助無人駕駛汽車做出更接近人類的駕駛反應。
Project Dave項目為例。在此項目中,研究人員遠端控制汽車,幫助它實現無人駕駛。想像一下他們會怎麼做?給無人駕駛汽車設定好路線,通過程式設計告訴它,當感測器探測到行進過程中的障礙物,具體該作何反應?當然不是。
研究人員使用人類開車的影像,來教無人駕駛吸取駕駛經驗。Project Dave汽車能夠從人類面對不同障礙物,所做的反應來學習駕駛。接下來汽車在面對相似的情況時,就能做出和人類相似的反應了。
深度學習技術,能夠給予未來的無人駕駛汽車,更靈活的隨機應變能力。比如當無人駕駛汽車,探測到前方道路上大的減速坎時,它會自動稍微放慢車速壓過減速坎,以減少車上乘客的顛簸感。
這些具備深層學習能力的汽車,當然也有難以回避的局限性,為了解決這些局限性,工程師會可以在系統中植入一些強制規則,比如“禁止碰撞前方固體障礙”。這讓你想到了什麼?沒錯,阿西莫夫機器人三定律。
我們大可以在這些善於學習的汽車中編入下面這條指令:禁止碰撞人類。相信用不了多久,無人駕駛汽車就能真正進入我們的生活,並在城市通勤中扮演重要角色了。

來源:Cnet

                                                                                                                                                                                                                            

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