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使用深度学习神经网络让汽车在20分钟内学会驾驶自己

归档日期:07-01       文本归类:多分辨率      文章编辑:爱尚语录

  英国创业公司Wayve的一组研究人员开发出一种将深度学习网络应用于自动驾驶的方法。在最近的博客文章(以及随附的YouTube演示视频)中,代表们概述了他们的技术如何运作,并提供了在真实道路上使用真车的演示。

  正如Wayve团队所指出的那样,大多数自动驾驶汽车都使用了大量的摄像头和传感器,以及绘图工具和大量的计算机编程。但他们认为,这种做法忽略了一种似乎是各种各样的天花板。由谷歌等大公司编制的自动驾驶汽车已经达到了良好的水平,但不足以满足普通用途。他们声称,这是因为这种汽车还不够智能,无法应对平均道路上存在的无数条件。他们认为,需要的是更智能的计算机,而不是更多的传感器或编程。

  Wayve的团队认为,更聪明的方法是使用强化学习算法,例如在DeepMind等项目中使用的算法 - 让计算机通过练习学习如何以与人类相同的方式做某事。强化学习算法是深度学习网络的核心- 他们通过一次又一次的实践来学习,随着时间的推移而不断改进。在自动驾驶车辆控制的情况下,这意味着驾驶汽车直到它们正确。

  为了证明这种方法能够如何运作,Wayve的一个团队为雷诺Twizy配备了一个摄像头和气体,制动器和转向控制装置,然后将它们连接到图形处理器和运行公司开发的强化学习算法的计算机上。计算机被“告知”最佳结果是汽车在不离开道路的情况下沿着道路前进。它能做的时间越长越好。然后,他们增加了一名人类驾驶员并将车放在乡间小路上。人类驾驶员会将汽车指向正确的方向,然后让计算机接管。如果汽车接近驶离道路,人类会阻止它,让汽车对齐,然后让计算机再次行驶。以这种方式,计算机能够在大约20分钟内学会如何防止汽车离开公路。在那之后,它能够无限期地继续下去。

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