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Wolfram教授:如何让机器人在城市中实现自动驾驶

来源: 编辑:516棋牌游戏 时间:2020-06-28 点击:2093

2020年当中这种绘图的技术也在不断发展,现在已经有了比较强大的绘图技术。这是用机器人绘制的图,甚至可以看到机器人行走的轨迹,使用的也是激光扫描仪来扫描这样的路径,可以通过不断的移动绘制出当地的地图。

我们可以在各种516棋牌app应用环境当中绘制非常高精准的地图,有些可以直接在手机上绘制,甚至画出3D图,比如这是弗莱堡大学的3D图,可以看到中间可能有个长方形的建筑。当然,如果应用在自动驾驶汽车当中就可以为之制作更为复杂的地图,比如知道停车场在哪里,加上定位的技术也就能够实现车辆的自主泊车而不需要人工。几年前就在某些地方做过这种实验,实际上这些应用已经在斯坦福的无人驾驶汽车实验当中测试过了,可以在自己的停车场当中自动停车。虽然我们还没有完全解决绘图领域的全部问题,但现在已经有非常高智能的停车系统了。

目前我们在导航技术方面还面临着一些关键性的挑战,从长期的角度来说,解决了高精度定位、高鲁棒性的建图等问题,但从长期自主决策的角度我们怎么实现这种目标呢?这个世界不是静态的,有着很多的环境是我们预测不到的,这些车辆怎么应对这样的问题呢?比如在城市当中的自动驾驶,我们能否使机器人在城市当中实现自动驾驶?在人口众多的城市中心机器人如何自我导航,机器人若能有这样的自我导航功能,就可以完成快递比萨等工作。

这里我们看到的是在弗莱堡城市中心的小机器人,它在城市中心到处移动,机器人需要防止掉到运河当中。

另外一个挑战就是人,特别是孩子,孩子特别喜欢和机器人玩耍,有的时候我们在弗莱堡的城市中心去做实验的时候孩子们会抓住机器人跟它玩,可以看到孩子们站在机器人的前面,机器人想转个向,孩子却把它挡住了,看起来机器人没有办法到达它的目标地点了,所以我们要解决的问题是给这些孩子买些冰淇淋,他们就把机器人放掉了,这是我们在城市中心经常会遇到的问题。

我们还做了一个自动导航实验,是在弗莱堡奥伯利路上面,机器人的自我导航没有出现任何问题,可以看到这条路径也是它自我决定的。这个视频是让我们看到机器人怎么在城市中心自我导航,大概花了两个半小时到达了城市中心的目标地点,独立绕过了很多的障碍。这也就意味着机器人是有可能实现长期自主决策,几天甚至几周连续自我决策。但仍然还有一些缺少的地方,例如在自我驾驶车辆的方面,有的时候速度非常的快,而且有很多的情况是预测不到的,所以在这种情况下真的很难实现完全的自动驾驶。

现在的问题是,我们怎样建造一个基于技术的自我驾驶汽车,我们应该做些什么,需要开发什么其它的技术,下一步怎么走,今后这项技术应该怎样发展以便于我们有机器人自动驾驶车辆,所以从我的角度来说,最关键的解决方案在今后几年都是机器学习。这其实也是我在一开始提到的,当你到了山顶的时候石头又会滚下来,然后出现了一些新的现象,又得重新往前走,这其实是目前我们在做的一件事情,也就是大量地依赖于机器学习。

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