本文摘要:谷歌、特斯拉等技术巨头都在不遗余力地开发自主驾驶技术,但这项技术要从北到南走向成熟,还需要在许多关键子系统上取得突破。
谷歌、特斯拉等技术巨头都在不遗余力地开发自主驾驶技术,但这项技术要从北到南走向成熟,还需要在许多关键子系统上取得突破。英国剑桥大学开发的机器光学识别系统将在未来以较低的成本解决自主车辆如何在道路上看到和识别物体的问题。该系统命名为segnet,只需要将系统的核心应用适配到常规摄像头甚至智能手机的摄像头上,就可以缓慢地拍摄道路环境图片,动态地对图像中的不同物体进行分类,如道路、路标、行人、建筑物等。
并进行对比鉴定。研究人员表示,他们已经在城市道路和高速公路上测试了该系统,该系统的识别精度令人失望,其性能甚至高达基于激光或雷达的传感器。接下来,研究人员还打算在农村甚至在雪和沙漠环境中积极进行测试。
目前,自主车辆的开发原型大多用于基于激光雷达技术等传感器的目标识别。但这类设备的价格往往比车辆更高,甚至更低,极大地影响了自主车的实际应用前景。
研究人员表示,与那些廉价的传感器相比,新开发的系统不仅成本低得多,而且可以进行深入的自学。研究人员不会大幅度减少系统涉及的分类识别数据,提高识别准确率。
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