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【j2开奖】斯坦福博士休学蛰伏两年,弄出了这辆叫板 Google和特斯拉的无人车

时间:2017-03-16 19:08来源:118图库 作者:开奖直播现场 点击:
我们作为第一个外部乘客,坐上这辆无人车,兜了一圈。 这是一辆蓝色的林肯汽车,车顶有一块 LED 屏,几个黑色的圆柱形的东西围绕在 LED 屏周围,不停转动。车头前方也有一个黑色

  我们作为第一个外部乘客,坐上这辆无人车,兜了一圈。

  这是一辆蓝色的林肯汽车,车顶有一块 LED 屏,几个黑色的圆柱形的东西围绕在 LED 屏周围,不停转动。车头前方也有一个黑色的凸起。在驾驶座旁边是一个屏幕,上面显示着蓝色的密密麻麻的点和蓝色的框,随着汽车的行驶,屏幕上的点和线也在不断的刷新。在副驾上座位边上,还配备着一个小型灭火器。

  

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  我坐在这辆车上,在山景城兜了一圈。在这段 7.5 公里,20 分钟左右的车程里,我们经过了 16 个红绿灯、经过了四向 STOP SIGN(停止标识) 路口,经过了红色箭头左转路口等。大部分时间里,整个体验都很舒服,只有偶尔略觉突然的加速减速,和司机旁边显示屏上科幻感极强的画面,在提醒我这是一辆无人驾驶车。

  

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  没错,我身旁的司机手并没有放在方向盘上,脚也离开了油门和刹车。车顶的相机、激光雷达和雷达是汽车的眼睛,而车厢后的计算机是汽车的大脑,一套基于深度学习的算法把我从路边接了上去,又把我送回到停车场。

  这就是我们此前报道过的研发的自动驾驶汽车。这家神秘的自动驾驶汽车公司成立不到两年,但这已经是它的第四代车辆。我也有幸成为了它第一个外部乘客。机器人司机表现得非常的自然,比我以往坐过的自动驾驶汽车更像“人类”,比如当我们驶到一个路口时,恰好遇上红灯转绿灯,车子并没有先停下来再启动,而是用无比自然的减速加速切换,度过了这个路口。

  “虽然看起来很简单,但其中有一些很难的地方。”陪我一起体验的工程师说。比如某一个左转路口是左转箭头绿灯亮起才能走,而要让汽车明白在这个特定的路口前行绿灯和左转箭头绿灯的差别,并不容易。“刚开始汽车是搞不明白的。我们就收集了一些这样的路口数据来对它进行训练,它才学会。”

  当然,这辆车也还有很多可以做的更好的地方,比如加减速的处理如何更平稳、怎么做到红灯合理右转以及无无保护左转等。但是整体来说,已经是很不错的驾驶体验。

  联合创始人兼 CEO Sameep Tandon 告诉我们,目前这台车已经具备 L4 级别(部分状况下的完全自动驾驶)的自动驾驶水平,接下来他们希望和更多的合作伙伴进行合作,把他们的软硬件解决方案带到商务车队上去。

  

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  经典机器人方向 V.S. 深度学习方向,自动驾驶哪家强?

  自动驾驶汽车公司这么多,Drive.ai 有什么不同?

  在采访中,几位联合创始人一再强调,Drive.ai 是一个“深度学习技术为先”的公司。这也就意味着他们采用的技术和 Waymo(原Google 无人驾驶车部门)、特斯拉等都不太一样,他们用的是深度学习技术来打造自动驾驶系统。

  这意味着什么?

  在自动驾驶领域,基本可以分成两个流派:一个是采用经典机器人方向,是基于规则的(rule-base) 的。工程师会为每个场景都写好固定的代,来告诉机器人应该怎么去做。这样的结果是,如果新的场景出现、又没有对应代的话,那么机器很可能就不知道怎么应对。这就严重限制了它的可拓展性。

  举一个例子,Waymo 的自动驾驶汽车,在从总部山景城扩展到奥斯汀的时候,仅仅因为山景城的红绿灯是竖向的,而奥斯汀的则是横向,就没有办法顺利识别红绿灯,而不得不让程序员重新去写程序“教”它。

  另外一个现在更受欢迎、包括 Drive.ai 也选择的方向,是基于深度学习技术。深度学习可以模拟大脑识别机制,对于非结构化数据(比如图像语音等)进项更好的识别、判断和分类,让算法可以从数据和训练中得到学习。这样就像人脑一样,只需要工程师通过类似的场景不断对机器进行训练,它就能自己学会做出判断,这样即使在全新的场景里,车子也知道如何处理,开奖,更有利于适应和扩展。

  比如,同样是在识别红绿灯的时候,rule-base 的自动驾驶汽车会需要在高精度地图上特别标注出所有红绿灯、让机器固定看到那个方向;但是深度学习算法可以直接从相机里识别红绿灯的颜色,所以车辆就可以自己看懂红绿灯,以及整个路口的行车情况,以此来决定是否前行了。

(责任编辑:本港台直播)
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