ГлавнаяинетАвтономные автомобили: алгоритм помогает им не заблудиться

Автономные автомобили: алгоритм помогает им не заблудиться

Без GPS беспилотные автомобили легко потеряются. Теперь новый алгоритм, разработанный в Калифорнийском технологическом институте, позволяет автономным транспортным средствам определять, где они находятся, просто глядя на землю вокруг них - и впервые технология работает независимо от сезонных изменений на этой почве.

алгоритм автономных транспортных средств

См. Также: ЕС: ИИ делает автономные автомобили «чрезвычайно уязвимыми» для кибератак

Подробности процесса были опубликованы 23 июня в журнале Science Robotics, издаваемом Американской ассоциацией содействия развитию науки (AAAS).

Общая процедура, известная как наземная оптическая навигация (VTRN), была впервые разработана в 1960-х годах. Автономные транспортные средства не теряют своей ориентации, сравнивая близлежащую землю со спутниковыми изображениями высокого разрешения.

См. Также: Германия: принимает закон о движении автономных транспортных средств

Проблема в том, что для работы VTRN текущего поколения требуется земля, которую он исследует, чтобы соответствовать изображениям в его базе данных. Все, что изменяет или скрывает землю, например снег или опавшие листья, делает изображения неуместными. Системы VTRN могут нормально работать, если в базе данных есть изображения ландшафта при всех возможных погодных условиях.

Чтобы преодолеть эту проблему, Caltech обратился к глубокому обучению и искусственному интеллекту (ИИ) для удаления контента за сезон, который мешает текущим системам VTRN.

Этот процесс, разработанный Сун-Джо Чанг и Энтони Фрагозо в сотрудничестве с аспирантом Коннором Ли и аспирантом Остином Маккой, использует так называемое «обучение с самоконтролем». Хотя большинство стратегий компьютерного зрения основаны на том, что люди внимательно изучают большие наборы данных, чтобы научить алгоритм распознавать то, что он видит, вместо этого они позволяют алгоритму обучаться самому. Искусственный интеллект ищет закономерности на изображениях, улавливая детали и особенности, которые люди могут упустить.

Помимо того, что система полезна для автономных транспортных средств на Земле, она также может применяться для космических полетов. Система входа, спуска и посадки (EDL) в отгрузке Март 2020 марсоход Perseverance JPL, например, впервые использовала VTRN на Красной планете для приземления в кратере Езеро, месте, которое ранее считалось слишком опасным для посадки. Команда исследовала области Марса, которые испытывают серьезные сезонные изменения, условия, аналогичные земным, и новая система может позволить улучшить навигацию для поддержки научных целей, включая поиск воды.

См. Также: Китай: уделяет особое внимание автоматизации для решения проблем народонаселения

Затем Фрагосо, Ли и Чанг расширят технологию, чтобы учесть изменения погоды: туман, дождь, снег и так далее. В случае успеха их работа могла бы помочь улучшить автомобильные навигационные системы без водителя.

Источник информации: caltech.edu

Teo Ehchttps://www.secnews.gr
Будь ограниченным тиражом.
spot_img

ЖИВЫЕ НОВОСТИ