據物理(lǐ)學家組織網報(bào)道(dào)，英國劍橋大(dà)學的科學家近日研發出兩種可以讓無人駕駛汽車學會(huì)“看(kàn)路”的新系統。一個名爲SegNet的系統，能(néng)通過智能(néng)手機或普通相機實時(shí)判斷出道(dào)路上(shàng)的多種物體；另一個系統則可在GPS系統無法提供服務的區(qū)域，識别出使用(yòng)者的位置和(hé)方向。

       研發無人駕駛汽車必須“教”會(huì)它三方面内容：我是誰，我周圍有什(shén)麽，下(xià)一步我該做什(shén)麽。SegNet主要解決了(le)第二個問題；另一個獨立的系統通過識别圖像來(lái)判斷自(zì)己的位置和(hé)方向。

       SegNet系統可實時(shí)對(duì)道(dào)路情況進行拍(pāi)照，并将道(dào)路上(shàng)的物體分爲12類——例如路面、路标、人行道(dào)、建築和(hé)騎車人員，其功能(néng)相當于價值幾萬英鎊的感應器。對(duì)于目前的無人駕駛汽車而言，雷達和(hé)基礎傳感器十分昂貴，實際上(shàng)它們的造價比汽車本身還貴。與這(zhè)些(xiē)通過雷達來(lái)識别物體的昂貴感應器相比，運用(yòng)了(le)深度學習技術的SegNet通過案例來(lái)學習。科研人員使用(yòng)了(le)5000張進行精确标識的圖片對(duì)SegNet進行了(le)培訓，使它具備了(le)上(shàng)述能(néng)力。

       另一個系統隻需要一張單色照片，就可以在繁忙的城(chéng)市中進行定位。它比GPS系統精确很(hěn)多，而且可以在GPS無法提供服務的區(qū)域工(gōng)作(zuò)，例如室内和(hé)隧道(dào)以及沒有可靠的GPS信号的城(chéng)市。

       盡管這(zhè)兩種系統目前無法直接用(yòng)于控制無人駕駛汽車，但(dàn)是它們可以“看(kàn)見”并精确識别自(zì)己的位置、識别出自(zì)己所“看(kàn)見”的物體——這(zhè)正是研發無人駕駛汽車的關鍵問題。

       團隊成員之一、該校工(gōng)程學院博士生阿曆克斯·肯德爾說：“研究比較酷的地方在于首次使用(yòng)深度學習技術來(lái)讓汽車判斷自(zì)己的位置和(hé)周圍的環境。”該研究負責人羅伯托·契波拉教授說：“讓人完全依賴一輛無人駕駛汽車仍需時(shí)日，不過随着相關技術更加有效、更加精确，我們離廣泛應用(yòng)無人駕駛汽車就更近一些(xiē)了(le)。”