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从自动驾驶看“机器人看到世界”的进化之路
来源:互联网   发布日期:2016-09-29 13:11:45   浏览:17556次  

导读:科幻电影中,经常有各种高智能机器人的形象,或萌或暖或身手矫健或残忍邪恶,但是真的做成这样的机器人,还有很多问题,比如机器人该如何分辨感知眼前的一切,能否像人类一样通过眼睛分辨不同的物体? 用眼睛看世界,听起来很简单,实际上是亿万年进化的结果...

科幻电影中,经常有各种高智能机器人的形象,或萌或暖或身手矫健或残忍邪恶,但是真的做成这样的机器人,还有很多问题,比如机器人该如何分辨感知眼前的一切,能否像人类一样通过眼睛分辨不同的物体?

用眼睛看世界,听起来很简单,实际上是亿万年进化的结果。人类视觉的形成需要有完整的视觉分析器,视网膜接受光的刺激,将光信号转变成生物电信号,通过视神经传递到大脑,结合人的经验和意识等构成视觉,进一步在大脑中形成形状、颜色等概念。

从自动驾驶看“机器人看到世界”的进化之路

图1视觉的形成

如何让机器人看到这世界,这就得靠科学家帮助它们“进化”了。在图像识别技术诞生之前,摄像头拍摄到的画面对于计算机而言就是一堆数字,无法和具体事物形成关联,相当于只有眼睛没有大脑。图像识别技术让计算机能够提取图像的特征,将元素剥离出来。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖,P有个圈、而Y的中心有个锐角等。图像识别系统通过分析这些特征,从而判断图像的含义。相机的人脸识别就是在分析我们的面部特征。

从自动驾驶看“机器人看到世界”的进化之路

此外,时下最热门的自动驾驶也运用了图像识别技术:摄像头捕捉道路的画面,图像识别剥离出车辆、行人和指示牌等。但不同于照相机,自动驾驶时任何细小的差错都能酿成大祸,因此自动驾驶的汽车必须做到“眼观六路、耳听八方”,光有图像识别是远远不够的。

从自动驾驶看“机器人看到世界”的进化之路

图像识别系统让汽车看到障碍物,包括行人、其他车辆、路牌等,并结合数据库和算法对障碍物进行分类分析。工程师提前“教育”行车电脑,红色圆圈的是路标,两条腿走路的是行人,方块的是货车……凡此种种,汽车对周遭的环境就有了基本的判断。

从自动驾驶看“机器人看到世界”的进化之路

前文已经提到,图像识别也有失误的时候,但汽车可不能乱撞,这时就需要激光扫描仪。简单来说,激光扫描仪不断向外界发射光束,碰到障碍物时光束就会被反射,接收到反射信号就知道前方有障碍物。车身前后各布置了一个激光扫描仪,以此识别中远距离(80-150米)的障碍物,结合图像识别系统,蜥蜴可就无处藏身了。

从自动驾驶看“机器人看到世界”的进化之路

但激光扫描仪也有“失明”的时候,当障碍物较近时,光束反射的时间极短,这就没法判断距离了。此时,汽车四周的超声波雷达就起到了重要作用,雷达是“第三只眼”。超声波雷达的原理与激光扫描仪类似,探头发射超声波,接收器接收反射信号,通过测量反射时间就知道障碍物的距离。一般而言,超声波的测距范围在5米以内,与激光扫描仪形成互补。

为方便大家理解,我们不妨把汽车观察世界比作一场考试,图像识别系统的工作就是写完整张试卷,激光扫描仪负责第一次检查,雷达则是“double check”。实际运用时,它们之间的配合要复杂得多。

从自动驾驶看“机器人看到世界”的进化之路

图像识别+激光扫描仪+雷达=“火眼金睛”

你以为这就结束了么?No!No!No!

婴儿刚出生时对什么都很好奇,滚烫的开水都敢摸,因为他们不能将“开水”和“疼痛”联系起来,他们缺乏生活经验,它看到了每一个障碍物,但它仍缺乏“思考能力”。

它还需要一个大脑快速控制原型(Rapid prototyping controller):

“火眼金睛”+快速控制原型=自动驾驶

快速控制原型调用了庞大的数据库和人工智能算法,这就是工程师赋予A7概念车的“人生经验”和“思考能力”。遇到行人要躲避、前方堵车要停车、有限速标志要减速,这些普通驾驶员都掌握的技能其实是工程师长期研发的结果,自动驾驶可是一个涉及多领域的交叉学科哦。


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