自動(dòng)駕駛汽車(chē)要上路,需跨過(guò)“深度學(xué)習(xí)算法”這一關(guān)
自動(dòng)駕駛作為一種高度模仿人類(lèi)駕駛的技術(shù),實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛分為感知、理解、決策和執(zhí)行四個(gè)層次,由ECU、執(zhí)行器和各類(lèi)傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)。智能技術(shù)在理解層和決策層中賦能自動(dòng)駕駛,擔(dān)任著“大腦”角色。在諸多技術(shù)之中,深度學(xué)習(xí)算法十分關(guān)鍵,已被多國(guó)研究人員視為科技研發(fā)的重中之重。
自動(dòng)駕駛汽車(chē)要上路,需跨過(guò)“深度學(xué)習(xí)算法”這一關(guān)
在布局深度學(xué)習(xí)算法方面,一些企業(yè)已經(jīng)積極行動(dòng)起來(lái)。例如,谷歌已經(jīng)將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別,亞馬遜和Netflix則利用深度學(xué)習(xí)算法來(lái)了解用戶(hù)的行為習(xí)慣。此外,一些汽車(chē)制造商也將布局重點(diǎn)放在了車(chē)載芯片、深度學(xué)習(xí)算法上。
日前,特斯拉公布了名為“自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)管道和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)(Data Pipeline and Deep Learning System for Autonomous Driving)”的專(zhuān)利,專(zhuān)注于優(yōu)化圖像處理,使其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)更高效。
據(jù)悉,該系統(tǒng)將使用車(chē)載傳感器或攝像頭捕捉圖像,例如攝像頭傳感器、高動(dòng)態(tài)范圍攝像頭、雷達(dá)傳感器或超聲波傳感器。之后,高通或低通濾波器將圖像分解。最終,一系列處理器將破譯圖像的含義。
機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)這一對(duì)概念,常常被人們同時(shí)提起。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的子領(lǐng)域,也是人工智能的核心。而深度學(xué)習(xí)則屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的子類(lèi),它主要應(yīng)用于人臉技術(shù)、語(yǔ)義分析、文字識(shí)別、智能監(jiān)控等領(lǐng)域。目前在智能硬件、交通、教育、醫(yī)療等行業(yè),機(jī)器學(xué)習(xí)正得到快速布局。
一般來(lái)說(shuō),深度學(xué)習(xí)算法需要大量時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練。這是因?yàn)樵撍惴ò泻芏鄥?shù),因此訓(xùn)練它們需要比平時(shí)更久的時(shí)間。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于是人的大腦,對(duì)安裝在車(chē)前的攝像頭的圖像進(jìn)行采集,并通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提出圖像的特征,通過(guò)模型計(jì)算來(lái)得出幾個(gè)輸出量,比如剎車(chē)、加速、減速、方向盤(pán)的角度等信息。
基于深度學(xué)習(xí)算法所展開(kāi)的各類(lèi)研究,其目的是將車(chē)輛、路況等各種數(shù)據(jù)信息納入統(tǒng)一的管理系統(tǒng)中,提升行車(chē)的安全性。不過(guò),深度學(xué)習(xí)方法雖然有效,但離真正意義上的大腦智能還是有很大差距的。直觀(guān)來(lái)講,很重要的一點(diǎn)是深度學(xué)習(xí)算法較為依賴(lài)數(shù)據(jù),推理能力是有限的,但人腦不需要看大量的樣本就可以對(duì)事物進(jìn)行準(zhǔn)確區(qū)分。
由此可以看出,深度學(xué)習(xí)和人腦工作方式并沒(méi)有那么相似,也不是直接借鑒。而自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn),需要車(chē)輛遇險(xiǎn)自動(dòng)避讓、便捷行程路線(xiàn)規(guī)劃等系統(tǒng)綜合作用。與駕駛員自主決定行車(chē)方案相比,自動(dòng)駕駛較多的會(huì)運(yùn)用到深度學(xué)習(xí)算法、物聯(lián)網(wǎng)傳感等技術(shù)。
自動(dòng)駕駛車(chē)能在路上跑,離不開(kāi)芯片、激光雷達(dá)和深度學(xué)習(xí)算法。在過(guò)去的十年里,自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)取得了越來(lái)越快的進(jìn)步,主要得益于深度學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的進(jìn)步。今后,在多方推動(dòng)下,自動(dòng)駕駛技術(shù)將取得更多新成果。
舒適地坐在車(chē)?yán)、悠閑地聽(tīng)著音樂(lè)、愜意地欣賞著窗外的風(fēng)景,是很多人腦海中曾經(jīng)浮現(xiàn)過(guò)的關(guān)于自動(dòng)駕駛的美好畫(huà)面。也許隨著技術(shù)的不斷成熟和法律法規(guī)的逐步完善,高度穩(wěn)定的自動(dòng)駕駛行車(chē)系統(tǒng)終將投入應(yīng)用。而關(guān)于自動(dòng)駕駛的諸多美好暢想,將從夢(mèng)想轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
編輯:今夕何夕
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