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        加州理工團(tuán)隊(duì)研發(fā)新算法助力無(wú)人駕駛汽車克服環(huán)境限制,導(dǎo)航定位準(zhǔn)確率達(dá)百分之九十二

        2021-08-27 05:11:07
        海外星云 2021年8期
        關(guān)鍵詞:弗拉季節(jié)性無(wú)人駕駛

        無(wú)人駕駛機(jī)視覺(jué)定位

        近年來(lái),無(wú)人駕駛汽車的安全性一直飽受詬病。尤其是在視覺(jué)方位的識(shí)別和判斷上,無(wú)人駕駛汽車和人類一樣,沒(méi)有GPS導(dǎo)航,很容易就會(huì)出現(xiàn)迷路的情況。

        近日,加州理工學(xué)院基于人工智能和深度學(xué)習(xí)開發(fā)出一種關(guān)于視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)的全新算法,可以使無(wú)人駕駛汽車在迷路時(shí)獲得關(guān)于自身的精準(zhǔn)定位。值得一提的是,該技術(shù)可在地形和季節(jié)變化的情況下發(fā)揮作用,這在同類測(cè)試實(shí)驗(yàn)中尚屬首次。

        相關(guān)論文

        有關(guān)該研究過(guò)程的詳細(xì)信息發(fā)表在《科學(xué)·機(jī)器人》雜志上。

        相關(guān)論文以《一種季節(jié)性不變的深度變換用于視覺(jué)地形相對(duì)導(dǎo)航》為題,加州理工學(xué)院工程與應(yīng)用科學(xué)部講師、研究員安東尼·弗拉戈索擔(dān)任第一作者。

        該論文提到,視覺(jué)地形相對(duì)導(dǎo)航(Visualterrain related navigation,VTRN)是一種基于從機(jī)器人車輛獲取的源圖像與地理參考目標(biāo)圖像配準(zhǔn)的定位方法,也被稱為地理注冊(cè)。

        VTRN系統(tǒng)于20世紀(jì)60年代獲得首次開發(fā)使用,經(jīng)過(guò)長(zhǎng)達(dá)一甲子的技術(shù)革新,目前VTRN已經(jīng)成為在GPS受限的環(huán)境下進(jìn)行空中定位和導(dǎo)航的一種流行方法。

        這意味著,憑借現(xiàn)有的地球和其他行星的高分辨率圖像數(shù)據(jù)庫(kù),即使在沒(méi)有外部定位信號(hào)的情況下,VTRN也能為空中和太空機(jī)器人提供準(zhǔn)確、無(wú)漂移的導(dǎo)航,無(wú)人駕駛汽車也包括在內(nèi)。

        VTRN系統(tǒng)

        VTRN系統(tǒng)

        弗拉戈索介紹VTRN系統(tǒng)

        盡管VTRN具有高精度的潛力,但它仍然非常容易受到常見(jiàn)和可預(yù)測(cè)的季節(jié)性因素影響,例如光照、植被變化和積雪覆蓋等。

        “來(lái)自衛(wèi)星的圖像和自動(dòng)駕駛汽車的圖像必須保持一致,這樣無(wú)人駕駛技術(shù)才能發(fā)揮作用。然而在實(shí)際系統(tǒng)中,事物會(huì)根據(jù)季節(jié)發(fā)生巨大變化,導(dǎo)致圖像產(chǎn)生差異從而無(wú)法直接比較?!备ダ晁髟诮邮懿稍L時(shí)介紹道。

        在弗拉戈索看來(lái),VTRN系統(tǒng)原有的工程配準(zhǔn)算法比較成熟,具有可證明的幾何優(yōu)勢(shì),但它并不能適應(yīng)季節(jié)性影響引起的內(nèi)容變化,與現(xiàn)實(shí)環(huán)境的匹配能力較差,任何改變或遮擋地形的東西都有可能引起系統(tǒng)混淆。

        這種情況下,想要避免VTRN系統(tǒng)由于視覺(jué)混淆導(dǎo)致的迷路,只有兩種解決辦法:

        一種是擁有一個(gè)龐大且完整的圖像數(shù)據(jù)庫(kù),使無(wú)人駕駛在任何情況下都可借此定位,而這顯然不太現(xiàn)實(shí)。

        因此,加州理工學(xué)院的研究員們選擇了第二種方式,即通過(guò)深度學(xué)習(xí)和人工智能,總結(jié)出一種能夠幫助無(wú)人駕駛汽車克服季節(jié)性變化阻礙的新算法。

        弗拉戈索認(rèn)為,基于深度學(xué)習(xí)的方法雖然可以適應(yīng)圖像內(nèi)容的變化,但會(huì)產(chǎn)生不確定的位置估計(jì),這些估計(jì)要么是錯(cuò)誤的,要么需要繁瑣的人工注釋。

        于是在這項(xiàng)工作中,他通過(guò)圖像轉(zhuǎn)換架構(gòu)針對(duì)性地使用深度學(xué)習(xí)來(lái)解決問(wèn)題,該架構(gòu)將季節(jié)性圖像轉(zhuǎn)換為穩(wěn)定、不變的域,使傳統(tǒng)算法無(wú)需修改即可使用。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是一種人工智能通過(guò)梳理出人類可能遺漏的細(xì)節(jié)和特征來(lái)尋找圖像的模式。

        “我們的圖像變換保留了傳統(tǒng)方法的幾何結(jié)構(gòu)和不確定性估計(jì),并在極端季節(jié)性變化下展示了卓越的性能,同時(shí)還易于訓(xùn)練和高度概括?!备ダ晁鞅硎?。

        這項(xiàng)研究證明了VTRN系統(tǒng)在新算法的幫助下,只要提出的架構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定,經(jīng)典配準(zhǔn)方法在機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航方面同樣可以擁有出色的表現(xiàn),比如在具有挑戰(zhàn)性和逼真的視覺(jué)導(dǎo)航任務(wù)中消除地形帶來(lái)的不匹配現(xiàn)象,并且能夠始終如一地預(yù)測(cè)可靠的圖像。

        測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,無(wú)人駕駛汽車可以憑借新算法獲得更準(zhǔn)確的定位,92%的嘗試都實(shí)現(xiàn)了正確匹配。而且測(cè)試中出現(xiàn)的問(wèn)題基本都可以被提前識(shí)別,從而依靠導(dǎo)航技術(shù)順利解決。

        除此之外,VTRN系統(tǒng)在太空任務(wù)中也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。由于傳統(tǒng)慣性,導(dǎo)航很難實(shí)現(xiàn)精確定位,探測(cè)器往往需要借助視覺(jué)地形相對(duì)導(dǎo)航來(lái)減小導(dǎo)航誤差,從而完成太空著陸任務(wù)。而且VTRN系統(tǒng)也可用于完成在太空環(huán)境下尋找包括水在內(nèi)的科學(xué)目標(biāo)。

        考慮到視覺(jué)地形相對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)后續(xù)的技術(shù)擴(kuò)展,如克服天氣變化的影響等,無(wú)人駕駛技術(shù)的安全性必將得到極大改善,同時(shí),這將進(jìn)一步推動(dòng)智能駕駛時(shí)代的到來(lái)。(摘自美《深科技》) (編輯/費(fèi)勒萌)

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