入围ICRA2019最佳论文:MIT利用粗粒度地图实现自动驾驶:od体育网址

石材雕刻机 | 2021-10-13
本文摘要:MIT近期研究需要利用非常简单的GPS地图和视觉数据,仿效人类驾驶员的驾驶员方式,将教给的科学知识应用于视障环境中的简单计划路线,该论文获奖ICRA2019最佳论文。

MIT近期研究需要利用非常简单的GPS地图和视觉数据,仿效人类驾驶员的驾驶员方式,将教给的科学知识应用于视障环境中的简单计划路线,该论文获奖ICRA2019最佳论文。确实的人工智能不是只不会机械处置数据,而是要需要“智慧”地展开推理小说分析和决策。享有人性化的推理小说能力,是自动驾驶汽车研发公司的长年执着。

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英特尔的Mobileye明确提出了一个数学模型RSS,需要将人类的一些良好习惯比如给其他汽车停下来等编撰成体系,使自动驾驶汽车可以依赖“常识”来展开驾驶员决策。而英伟达正在大力研发“安全性力场”(SafetyForceField),这是一种行动计划堆栈中的决策策略,依赖分析动态传感器数据来监控不安全性因素。

麻省理工学院的一个科学家团队研究出有一种方法——适应性末端到末端导航系统与定位(VariationalEnd-to-EndNavigationandLocalization),需要利用非常简单的GPS地图和视觉数据,仿效人类驾驶员的驾驶员方式,将教给的科学知识应用于视障环境中的简单计划路线。所谓的末端到末端,所指的是该模型将定位、同构、物体检测、运动规划和改向掌控等多个传统自动驾驶模块融合在了一起,单凭一个导航系统和设施算法处置所有输出信息并输入驾驶员指令。他们这一工作成果公开发表于2019年蒙特利尔机器人与自动化国际会议(ICRA2019)的一篇论文中。末端到末端模型自学人类驾驶员习惯多年发展历程早已证明了研发自动驾驶能力的任务是多么艰难,并且说明了了机器智能与人类之间的极大鸿沟——不仅在灵活性计算能力上不如人类,在自学解决问题方面也是如此。

例如,人们在怪异、简单的环境中驾驶员很更容易,只必须一个粗略的导航系统地图和他们的眼睛就可以做,而自动驾驶汽车即使在很熟知的区域中也要依赖非常复杂的传感器队列,依赖详尽的数据展开自我定位、环境定位、对象检测、运动规划和改向掌控。人类可以用于十分基本的信息应用于非常复杂的情况,必须的只是一张非常简单的地图,例如GPS地图,并且可以将其与他们周围的内容联系一起,依据这些相关联的信息告诉自己的方位。

根据具体情况,看起来无关紧要的数据也可以被划入导航系统——就像有人可以从伦敦特拉法加广场步行到利物浦街站,并在途中留意沿途的酒吧一样。这一系统与其他自动驾驶决策思路的另一区别在于,可以像人类一样专心于找寻目的地而非专心于跟随某条道路。“我们的目标是构建强劲的新环境下自动驾驶导航系统”,“例如,如果我们训练一辆自动驾驶汽车在城市环境中驾驶员,例如剑桥街道,那么该系统也应当需要在树林中成功驾驶员,即使这是一个前所未有的环境。

”MIT研发团队从以上人类驾驶员习惯获得灵感,并让汽车在驾驶员过程中大大自学新的驾驶员习惯,以习得信息辅助驾驶员决策。视觉摄像头为了教授计算机人类驾驶员的科学知识,该团队有一名人员驾驶员普通的汽车,配有几台摄像机和一台普通GPS搜集有关郊区街道、道路结构和障碍物的数据。与依赖非常复杂的机器推理小说和数据库的传统方法有所不同,MIT自动驾驶方法不会从视觉线索中自学。

该系统从摄像头中萃取视觉信息,依赖该信息预测道路结构,比如远处的行驶标志和路边的断线等。然后将视觉数据与地图数据展开关联,辨识两者差异,例如,当汽车在一条无法弯道的直线道路上行经但地图表明右转时,系统告诉要仍然向前行驶。MIT回应,这种预测是基于一种被称作卷积神经网络(CNN)的机器学习模型,该模型通过处置人类驾驶员在训练期间搜集的图像来自学如何驾驶员。以T字路口为事例,应以说道行经在道路上的汽车可以改向许多有所不同的方向,该模型不会考虑到所有方向,但随着它看见有些人向左转,有些人向右转,但没有人不会右转,右转的这一方向就被回避独自,不能向左或向右移动。

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MIT自动驾驶方法还容许汽车考虑到其他视觉线索,如路标、道路线和其他标记,以确认它是什么样的道路并预测什么时候不会经常出现交叉口,以及类似情况下如何驾驶员。此外,它还可以分析街道情况,以确认有所不同街道的方位。通过其预测到的高概率内容与其看见的内容相匹配,再行通过地图表明方位展开调整,如下图。粗粒度地图MIT方法用于的这种地图是一种只有黑色背景和白色抽象化道路线条、不包括任何路边物体和标志的粗粒度地图。

有了这个系统,不必须事前在每条道路上展开训练。在一个新的道路环境中,只必须一张简略的地图,就可以自如地行经。

用激光雷达扫瞄来作的高精度地图信息有4000GB,而通过这种方式整个地球的地图信息存储只必须40GB。接下来,该系统研发团队期望将其定位算法构建到整车线性道路地图给定的在线设置中,并获取比人类驾驶员更为安全可靠的定位评估,优化细节,尽早构建完备的自动驾驶技术。


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