博世是如何利用人工智能教汽车认识世界的?

摘要: 基于人工智能的深度学习技术使得无人车量产上路成为可能,看看供应商博世是如何让汽车获得视觉能力的。

09-01 13:03 首页 车云

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基于人工智能的深度学习技术使得无人车量产上路成为可能,看看供应商博世是如何让汽车获得视觉能力的。


一辆汽车在实现自主驾驶前得能够看清周围的环境。不过车云菌这里并非要和大家掰扯汽车大灯的的作用,毕竟它们基本只是扮演了照明的作用,并不具备像人类眼睛识别物体的功能。要想让一辆由钢铁、玻璃以及塑料零部件组成的工业机器拥有像我们一样的视觉感知能力,除了需要安装大量的传感器之外,还离不开背后提供数据分析处理的高性能计算平台。



Tier 1供应商博世开发的「AI大脑」充当了很多自动驾驶原型车的计算平台,而为了让大家能够了解到它是如何工作、如何让汽车认识周围的环境,近日博世邀请媒体前往德国乡村的某个秘密基地体验了这些「AI大脑」的原型产品。Digital Trends记者罗南·格隆提出了这么一句性感的观点,他说,“未来移动出行和波普艺术大师安迪·沃霍尔竟然有如此相似之处。”


是不是有些摸不着头脑?别着急,耐心往下看,和车云菌一起瞅瞅到底咋回事! 


格隆乘坐的是一辆德国街头再寻常不过的宝马3系旅行车。从外观来看,这台原型车的确和它的兄弟姐妹没什么明显差别,不过只要坐进副驾,你会发现车子的风挡上固定着摄像头、传感器和雷达,但是现场工程师告知体验过程中只有单目摄像头启用。除此之外,车内中控区域还有一块外置的面板,上面有不同的输入端口,同时仪表板区域安装有一台平板电脑。



其实个中涉及的技术,起码从「纸上谈兵」的角度来看并不复杂。风挡上安装的摄像头将记录的图像数据传输给放置在后备箱的PC,之后信息经过英伟达的GPU处理后在发送至车载计算平台。当然,这辆原型车内仪表板处的平板电脑只是做展示用的。


据工程师介绍,人工智能技术(以卷积神经网络CNN为主的深度学习)可以将输入的外部图像分成19个种类。每个类别都由一种不同的颜色进行甄别,所以经过处理的图片似乎还真有点波普艺术的画风。通过这种独特的方式,系统能够辨识出什么是街道,什么是人行横道,当然道路交通的其他参与者同样也可以被准确识别出来。


值得一提的是,这辆宝马原型车能够在高速工况下实现对前方物体的精确识别,经过不断训练,它能够将街道标识和树木以及玩滑板的孩子准确区分开。这么一想其实有些“细思密恐”,这辆宝马原型车可能和人类驾驶员一样,已经知道怎么在城市中开好车了。


据车云菌了解,博世的AI原型系统会尽可能多地从研发团队的工程师身上学习如何认识周围的世界



在接受媒体采访时,工程师Dimitrios Bariamis解释称,“我们有一套线下训练的程序。我们把经过注解的图片输入给汽车,告诉它‘在这部分图像中有一个行人,这部分的图片是街道等等’。之后我们会把摄像头采集到的图像数据输入到AI系统中进行测试,它会根据之前学习的衡量标准进行物体的识别和判断。譬如它会甄别出图片中那部分是街道,因为这和之前训练过程中学习的内容相似”。


Bariamis和团队一起利用车载摄像头从德国慕尼黑、法兰克福、斯图加特等地拍摄了数以万计的影像资料,这些都会成为训练人工智能系统的数据集。此外,他们还会从戴姆勒的Cityscapes数据库中提取信息,这里的图片已经被妥善地分成了19个类别供选择。这些经过注解的图片会帮助汽车逐渐认识这个世界,即使到了一个陌生的地方,人工智能技术也能保证汽车不会迷路。


值得一提的是,Bariamis指出这套软件即使在大雨滂沱的情况下也能辨别出周围的世界,但目前还没有在降雪的情况下测试过。不过Bariamis很乐观,他认为下雪不会影响汽车的视觉能力。目前整个博世团队认为可能存在限制的地方是,譬如它从来没见过高速公路,那么可能它就无法将收费站辨别出来。还有就是,如果有鸟类的分辨或者什么粘稠的物体突然遮盖住了摄像头,那么无人车也会瞬间失去辨别物体的能力。


整个项目是由博世前瞻研发团队在主导推进,至于下一步要做什么,一切还都要根据集团的决定以及客户的需求来定夺。Bariamis告诉记者称,这项人工智能技术既可以嵌入ADAS系统使用,也可以用在半自动驾驶及全自动驾驶汽车上。大家在德国体验的这套人工智能软件原型系统可以识别19种颜色形式的外部世界,客户可以根据实际需求增加种类,或者删掉某些不必要的部分。


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