無人駕駛看起來已經(jīng)很接近我們生活了，但實(shí)現(xiàn)和普及之間存在著巨大的差異，現(xiàn)在的無人駕駛靠的是昂貴的專用掃描儀，距離普及還很遠(yuǎn)。而近期劍橋大學(xué)研究人員開發(fā)出的兩個新型車載智能手機(jī)系統(tǒng)將為普及無人駕駛做出貢獻(xiàn)，它們無需專用的掃描儀，只需攝像頭或手機(jī)就可以在沒有GPS的情況下幫助車輛識別出用戶的位置和方向，而且還可以對道路中的各個組成部分進(jìn)行實(shí)時識別。

　　這項(xiàng)研究的負(fù)責(zé)人、來自劍橋大學(xué)的RobertoCipolla教授表示：“視覺能力是人類最強(qiáng)大的感覺之一，無人駕駛汽車同樣需要具備這樣的感官能力。但是，要教會機(jī)器去看這件事比聽起來要困難得多。”而這個系統(tǒng)就賦予了汽車視覺，不過現(xiàn)在這個系統(tǒng)只是一個單獨(dú)的識別系統(tǒng)，并不能控制無人駕駛汽車，但是它能讓機(jī)器準(zhǔn)確地“看到”當(dāng)前所處的位置和方向，這是發(fā)展無人駕駛汽車和機(jī)器人技術(shù)的一個非常重要的組成部分。

　　研究人員開發(fā)的第一個系統(tǒng)被命名為SenNet，這也是我們之前曾報道過的劍橋大學(xué)開發(fā)的新圖像識別技術(shù)。該系統(tǒng)能夠?qū)�圖像中的物體分成12種不同的類別，比如道路、街道標(biāo)志、行人、騎自行車的人和建筑物等，并進(jìn)行實(shí)時分類。不論是晴天、陰天、白天還是黑夜，SegNet系統(tǒng)都可以對照片中的內(nèi)容進(jìn)行歸類，其正確率在90%以上。研究人員表示：“用戶可以根據(jù)照片來尋找世界上的任何一個城市或者城鎮(zhèn)，目前，該系統(tǒng)已經(jīng)在城市道路和高速公路上成功通過測試。”除了公路和城市環(huán)境之外，研究人員還打算在農(nóng)村、雪地和沙漠等環(huán)境中進(jìn)行進(jìn)一步的測試，在初始測試中SenNet的表現(xiàn)得非常不錯。

　　第二個系統(tǒng)可以在繁忙的城市場景中通過單色圖像確定用戶當(dāng)前的位置和方向，這個系統(tǒng)比GPS定位系統(tǒng)還要精確，并且能夠在GPS系統(tǒng)不可用的場景中使用，比如室內(nèi)、隧道或者GPS信號不穩(wěn)定的區(qū)域。該系統(tǒng)主要應(yīng)用幾何原理來確定具體的位置。

　　這無疑可以大大降低無人駕駛成本，通過廉價的車載手機(jī)系統(tǒng)就能賦予汽車視覺，只需要攝像頭或者手機(jī)，SenNet就能實(shí)時將視野中的物體分類，把信息反饋給無人駕駛系統(tǒng)，而這些原本是百萬級的傳感器才能做到的事。而SegNet通過單色圖像獲得準(zhǔn)確位置和方向則可以讓無人駕駛汽車知道自己究竟在哪，為后續(xù)的該去哪、怎么做提供一份基礎(chǔ)資料。不過短期內(nèi)，這些技術(shù)并不會應(yīng)用于無人駕駛，可靠性上還需要更精細(xì)的雕琢，我們可能會先看到搭載這兩個系統(tǒng)的家用機(jī)器人，比如機(jī)器人吸塵器等。