軟板之自動駕駛汽車導(dǎo)航是怎樣的
透過觀察和簡單的工具,人類駕駛者可以駕駛以前沒有行駛過的道路。我們只是將我們周遭看到的內(nèi)容與GPS設(shè)備上看到的內(nèi)容進(jìn)行比對,來確定我們的位置以及我們想要去的地方。然而,軟板小編了解到,無人駕駛汽車卻會在這種基本推理中掙扎,因為在每個新的區(qū)域,汽車必須先測繪和分析所有新道路,且系統(tǒng)也依賴于復(fù)雜的地圖與動態(tài)處理與生成,這非常耗時。
麻省理工學(xué)院的研究人員在機(jī)器人與自動化國際會議上發(fā)表研究成果,他們創(chuàng)建了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),該系統(tǒng)僅使用簡單的地圖和攝影機(jī)的影像數(shù)據(jù),使無人駕駛汽車能夠在新的復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航,類似人類駕駛推理模式,可以駕駛以前沒有駕駛過的道路。
與人類駕駛員類似,系統(tǒng)還可以檢測其地圖與道路特征之間的任何不匹配。這有助于系統(tǒng)確定其位置,傳感器或映像是否不正確,以便糾正汽車的航向。FPC廠發(fā)現(xiàn),在自動駕駛期間,系統(tǒng)連續(xù)地將影像數(shù)據(jù)與地圖數(shù)據(jù)比對,并記錄任何不匹配,協(xié)助自動駕駛汽車確定道路上的位置,也確保汽車保持在最安全的路徑上,如果行駛過程中與輸入信息矛盾時:如汽車在沒有轉(zhuǎn)彎的直道上行駛,并且GPS指示汽車必須向右轉(zhuǎn),汽車將知道要保持直行或停車。
在現(xiàn)實世界中,傳感器會失效的時候,柔性電路板廠發(fā)現(xiàn),研究人員希望透過建構(gòu)一個能夠接受這些噪聲輸入的系統(tǒng),來確保系統(tǒng)對不同傳感器的故障問題仍具有健全性,并且仍能在路上正確導(dǎo)航和定位。
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