無人駕駛中的感知系統

時間:2020-03-23

來源:無人駕駛網

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導語:無人駕駛作為諸多人工智能技術領域中,最可能近期就能直接服務于普通消費者的技術,在世界范圍內廣受關注。各國技術巨頭都在斥巨資進行研發。他們的競爭對手不僅有各種高科技公司,還有傳統的汽車制造廠商。這些競爭也加速了這一技術的發展。

   無人駕駛作為諸多人工智能技術領域中,最可能近期就能直接服務于普通消費者的技術,在世界范圍內廣受關注。各國技術巨頭都在斥巨資進行研發。他們的競爭對手不僅有各種高科技公司,還有傳統的汽車制造廠商。這些競爭也加速了這一技術的發展。

  無人駕駛作為人工智能的一個應用呢領域,也逃不開人工智能發展的三個核心目標,既定義為智能的三個方面:計算能力、對外界的感知能力,且能做出相應的反饋。有很多人工智能在運算能力方面有顯著表現,如在圍棋、天氣預報等方面,人工智能的運算能力顯現出優越性,尤其是和人類相比。而在對外界的反饋方面,也有很多人工智能作為機器人,在諸多領域,比如災難現場、生產車間都很好的在人類操作下甚至自動去完成具體操作。

  唯有感知系統,是人工智能,也是無人駕駛面臨的比較大的挑戰。它對應人類而言,就是人的五官和皮膚。據腦認知方面科學家的數據稱,其實人類的神經元只有20%是用來感知而且進行下意識的判斷。因為人腦在長期的學習過程中,能夠把很多感知情況和需要進行的反應,形成了條件反射。人的神經元如何去感覺世界,并做出很快的條件反射,在腦神經領域還是一個任重道遠的研究命題,更不要說人為進行編寫程序的人工智能了。

  事實上,近些年來,隨著傳感技術的發展和硬件設備成本的降低,無人駕駛車輛的感知系統已經比原來有了突破性進展。Google的無人車配備了各種傳感器、雷達來對外界情況進行感知。而無人駕駛對感知的需求,大部分還是來自于路面的信息,進行各種情況的判斷。實際上,現在Google的無人駕駛車的軟件已經能對路面情況進行很好的判斷,但那只是在簡單的行人和車都很少的道路上。如果進入真正的鬧市區,按照現在的道路和人車情況來說,情況就太復雜了,對于無人駕駛來說,確實是個很大的挑戰。

  所以目前主要用來解決這一難題的方式,是利用深度學習算法。用軟件去模擬人類的多次經歷,幫助無人駕駛軟件形成條件反射。

  但我想說,如果真的無人車用類似人類的方式形成了各種感知及其反射,那是否也會形成且無法避免人類的壞習慣呢?所以我還是希望無人駕駛的人工智能簡單一點,通過對道路的優化改造去達到降低無人駕駛感知能力要求,從而讓無人駕駛無憂上路。

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