内容简介:雷锋网按,AI 学会控制一辆汽车沿着道路标线行驶到底要花多久?答案是 20 分钟。鉴于许多人一辈子都搞不清如何开车走直线,这样的成绩确实令人惊叹。掌握这项“神技”的是一家名为 Wayve 的英国公司,Wayve 的班底都是来自剑桥大学工程学院的大牛,而他们能完成这项壮举主要靠的是“强化学习”(reinforcement learning)算法。Wayve 公司在博文上表示,只需一位安全司机配合,他们的算法在 15-20 分钟内就能教会一辆车沿着道路标线行驶。
雷锋网按,AI 学会控制一辆汽车沿着道路标线行驶到底要花多久?答案是 20 分钟。鉴于许多人一辈子都搞不清如何开车走直线,这样的成绩确实令人惊叹。
掌握这项“神技”的是一家名为 Wayve 的英国公司,Wayve 的班底都是来自剑桥大学工程学院的大牛,而他们能完成这项壮举主要靠的是“强化学习”(reinforcement learning)算法。Wayve 公司在博文上表示,只需一位安全司机配合,他们的算法在 15-20 分钟内就能教会一辆车沿着道路标线行驶。
所谓的强化学习又可称之位再励学习、评价学习,是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。此前,就有许多公司就展现过这项技术的高效,最好的例子就是 DeepMind 旗下横扫人类棋手的 AlphaGo 和 OpenAI 旗下迅速进步的 Dota 2 AI 机器人(每天训练量相当于人类选手 180 天)。
不可否认的是,让 AI 在复杂的棋类和即时战略类游戏中击败人类已经让人惊掉下巴了,而在短时间内教会一辆车如何自我控制更是让人惊叹。
该团队还在 YouTube 频道上传了车辆的学习过程,他们还强调, 这是世界上第一个将“强化学习带上自动驾驶汽车的范例”。
从视频可以看出,最初车辆会像婴儿一样蹒跚学步,在路上蜿蜒前行,但当车辆开始偏离标线,安全驾驶员就会及时介入,将车辆拉回原来的轨道。这样一来,车载算法就知道自己犯了错误,而如果算法长时间不犯错,它们还会拿到奖励的“糖豆”。
据雷锋网 (公众号:雷锋网) 知悉:除了强化学习,Wayve 还用到了“深度卷积神经网络”,它能接收单图片输入,然后只靠一块车载 GPU 就能完成数据处理。 与其他自动驾驶汽车不同,Wayve 的改装版雷诺小车不需要“海量模型、武装到牙齿的传感器和无穷无尽的数据” ,它只需秉承 Wayve 的哲学,使用“一个聪明的训练程序,就能快速和高效的完成学习任务。”
据雷锋网了解,今年 5 月份,它们还参加了 TechCrunch 大会,Wayve联合创始人 Amar Shah 当时就表示: “我们想赋予自动驾驶汽车的是更棒的大脑,而不是更多的硬件。”
“下一步,我们的任务就是扩展这项技术,以应对更多更复杂的驾驶任务,毕竟现在 AI 只不过学会了车道保持这项功能而已。未来,我们希望这套系统能驱动车辆识别交通灯,在环形道路和十字路口应对自如。”Amar Shah 解释道。
雷锋网原创文章,未经授权禁止转载。详情见 转载须知 。
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 鲁汶大学提出可端到端学习的车道线检测算法
- 用霍夫变换&SCNN码一个车道追踪器
- AI 快车道目标检测专场, PaddlePaddle “深度干货”
- SUPER 车道线检测:异构数据集训练、物理驱动拟合
- 借助 OpenCV 找到车载记录仪中的车道线
- 全球IPv6使用率创新高:国内发展进入快车道
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Learning Web App Development
Semmy Purewal / O'Reilly Media / 2014-3-3 / USD 29.99
Grasp the fundamentals of web application development by building a simple database-backed app from scratch, using HTML, JavaScript, and other open source tools. Through hands-on tutorials, this pract......一起来看看 《Learning Web App Development》 这本书的介绍吧!