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法雷奧的研究人員開發(fā)了一種端到端的汽車速度控制模仿學(xué)習(xí)系統(tǒng)

高工智能汽車 ? 來源:lq ? 2019-01-21 16:29 ? 次閱讀
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隨著自動駕駛逐步邁向量產(chǎn)階段,來自傳統(tǒng)OEM和Tier1對新技術(shù)的投入正在產(chǎn)生結(jié)果。

去年6月14日,法雷奧全球首家人工智能深度學(xué)習(xí)研究中心在巴黎成立。該中心將充分發(fā)揮法雷奧在自動駕駛領(lǐng)域的優(yōu)勢,與科學(xué)界的專家機構(gòu)、初創(chuàng)型企業(yè)、以及集團在全球的應(yīng)用中心緊密合作。

這個命名為Valeo.ai的研發(fā)中心將致力于人工智能的算法、基礎(chǔ)架構(gòu)、學(xué)習(xí)過程及模擬。所謂的深度學(xué)習(xí)是一種人工智能學(xué)習(xí)方法,向機器提供數(shù)據(jù),以便其分析并適應(yīng)新情境。該理念設(shè)法復(fù)制人類大腦的學(xué)習(xí)及思考功能,有助于使自動駕駛車輛識別目標(biāo)并確定采取何種行動。

法雷奧的研究人員最近開發(fā)了一種端到端的汽車速度控制模仿學(xué)習(xí)系統(tǒng)。他們在arXiv上發(fā)表的一篇論文中概述了他們的方法,該方法使用具有長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這是一種可以學(xué)習(xí)長期依賴關(guān)系的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。

就在剛剛結(jié)束的CES2019上,法雷奧展出了首款L4級自動駕駛汽車Drive4U,該車搭載了法雷奧目前已量產(chǎn)的各類傳感器(超聲波傳感器、攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá))及人工智能技術(shù)和數(shù)字大腦,能輸入并學(xué)習(xí)城市環(huán)境中遇到的各類環(huán)境信息并進(jìn)行數(shù)據(jù)計算。

同時,法雷奧設(shè)定了每10億公里的重大事故數(shù)低于1起的安全目標(biāo),并通過Drive4U Remote遠(yuǎn)程控制和Voyage XR虛擬感知技術(shù)來保證安全。

“我和我的團隊研究如何利用深度學(xué)習(xí)來實現(xiàn)更好的自動駕駛汽車的決策和控制?!鄙鲜鲅芯咳藛T表示,這項研究的目的是證明,在城市環(huán)境中,只使用相機,學(xué)習(xí)人類司機的能力,就可以處理復(fù)雜的情況。

法雷奧團隊開發(fā)的新系統(tǒng)使用了一個依賴于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)。首先,通過前向攝像頭拍攝有人駕駛車輛時的路面環(huán)境,因此很像這個人在開車時看到的東西。

然后訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模仿駕駛員的動作,特別是專注于再現(xiàn)汽車當(dāng)前的速度。例如,當(dāng)輸入圖像包含一個50公里每小時的限速面板時,網(wǎng)絡(luò)會確保汽車的速度不會超過50公里每小時。當(dāng)前面有另一輛車時,人類司機會相應(yīng)地減速,網(wǎng)絡(luò)也學(xué)著這樣做。

“我們的方法試圖復(fù)制人類學(xué)習(xí)和駕駛的方式。該網(wǎng)絡(luò)只接收來自前端攝像頭的信息,不需要顯式感知,例如,與交通燈或車道相關(guān)的信息,就像人類司機沒有一個明確的模型,來精確地知道這些線在哪里,它們的形狀是什么?!毖芯咳藛T表示。

在訓(xùn)練完他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后,研究人員在一個模擬環(huán)境中測試了這套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后把它集成到一輛真正的汽車上,在一個具有挑戰(zhàn)性的測試軌道上評估它的性能。他們發(fā)現(xiàn)他們的系統(tǒng)能有效地應(yīng)對復(fù)雜的情況,在必要時控制汽車的速度(例如在交通錐和急轉(zhuǎn)彎時減速,在障礙物前停車,接近警告標(biāo)志時等等)。

從目前自動駕駛的發(fā)展方向來看,首先是達(dá)到人類司機駕駛的水平,然后是更安全。而不是系統(tǒng)的駕駛能力不如人類司機。

上述研究證明,復(fù)雜的情況,比如工作區(qū)域、意想不到的障礙等等,僅僅通過觀察一個人類司機會做什么,然后在新的類似的情況下進(jìn)行復(fù)制就可以解決。這意味著,只要我們有足夠的演示數(shù)據(jù),我們就可以處理人類司機可以合理處理的用例。

這可以用在復(fù)雜的交互情況下結(jié)合更經(jīng)典的方法,使車輛的自動駕駛系統(tǒng)做到和人類司機能夠一致和更智能地反應(yīng)。

目前,這個系統(tǒng)已經(jīng)取得了很好的效果,很快就可以應(yīng)用到自動駕駛汽車上,從而實現(xiàn)更有效的速度控制和更直觀的駕駛。

研究人員正計劃將他們的概念驗證擴展到更復(fù)雜的情況,教他們的系統(tǒng)如何處理與路上其他車輛的更廣泛的互動,以及增加更復(fù)雜的操作,比如換車道、在十字路口轉(zhuǎn)彎或在環(huán)形車道上導(dǎo)航。

一直以來,深度學(xué)習(xí)很好用,幾乎改變了整個人工智能領(lǐng)域的發(fā)展,但在自動駕駛系統(tǒng)中,過去在感知的某一些部分(主要是圖像及視頻處理)使用比較多的端到端技術(shù),而在決策控制層較少應(yīng)用,原因在于深度學(xué)習(xí)沒有可解釋性。

不可解釋同樣也意味著危險,事實上很多領(lǐng)域?qū)ι疃葘W(xué)習(xí)模型應(yīng)用的顧慮除了模型本身無法給出足夠的信息之外,也有或多或少關(guān)于安全性的考慮。

研究人員補充介紹:“我們還希望研究該系統(tǒng)的可解釋性和與現(xiàn)有自動駕駛車輛的兼容性,向最終用戶解釋網(wǎng)絡(luò)如何感知其環(huán)境,以及它為什么做出決定?!?/p>

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:模仿學(xué)習(xí)人類駕駛,或為深度學(xué)習(xí)決策控制“可解釋性”鋪路 | GGAI頭條

文章出處:【微信號:ilove-ev,微信公眾號:高工智能汽車】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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