第四課：無人駕駛AI技術(shù)的三大應用
導語：大家一般談到無人駕駛汽車，首先想到的可能就是AI所謂的人工智能，那么這個技術(shù)到底在無人車上有哪些應用呢？
感知物體
其實最開始AI在無人車上的應用是感知，而且主要指的是圖像數(shù)據(jù)。無人車上會裝很多個攝像頭，比如六、八個攝像頭，然后每個攝像頭會采集很多圖像數(shù)據(jù)，也就是一些視頻類、圖像類的數(shù)據(jù)，AI是一個比較廣泛的學科，它里面包括深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的算法，可以運用到圖像數(shù)據(jù)的感知系統(tǒng)上，我們管它叫目標探測。
說白了就是給你一張圖像，然后你要通過一些軟件算法來自動識別這些圖像，識別你車附近的物體，包括行人、自行車、轎車。這個是最開始的時候AI在無人車上的應用的一個特別經(jīng)典的例子。
識別行為
AI其實在無人車上還有很多其他用處，比如現(xiàn)在有圖像，我識別了車附近所有的人、轎車、卡車，那么接下來怎么辦呢？接下來最大的一個系統(tǒng)其實就是研究這些人、物體的行為。雖然我們管它叫物體，但其實都是人，不管是自行車還是轎車都是由人在控制，有他們自己的想法和行為和目的。所以除了感知系統(tǒng)，接下來的一步就是預測，行為的模型。
最簡單的一個例子，自行車在前面動，你可能覺得他左轉(zhuǎn)，但是他突然右轉(zhuǎn)，因為他是人有時候會改變自己的想法。又或者你突然發(fā)現(xiàn)前方紅綠燈有一個老奶奶要過馬路，老奶奶可能過馬路過了一段突然又改變主意了，不想過馬路了，所以會有各種各樣非常復雜的人類行為，AI在這個方面就有很多應用，就是預測這個人、車究竟想干嘛，猜想他的目的。
比如，在路上看到十個行人過馬路，走走走，突然前面有個人跑起來了，那作為人的話你很容易猜想到，哦，這個人過馬路突然跑起來可能是因為對面的燈已經(jīng)開始閃了，時間提示可能還有五秒鐘，突然每個人都開始慢慢跑起來了。這是一個非常好的例子，AI技術(shù)其實可以應用在這些場景上，來幫助你預測每個人想干嘛，來理解每個人的行為，他們?yōu)槭裁催@樣做，所以這是個比較大的應用方向。
決策系統(tǒng)
最后還是回到我們剛開始的思路，第一探測感知到物體，第二就是識別他們行為，預測他們?yōu)槭裁催@樣。最后你就會想到，okay我現(xiàn)在知道他們了，我知道他們在哪兒，我知道他們下一秒想干嘛，那接下來，我作為一輛無人車要干嘛？還是要解決我自己的問題，就是我要從A點開到B點，那么我們管它叫決策系統(tǒng)。
就是當我看到了所有的人，我知道他們想干嘛，我接下來的目的就是要進行決策，我作為無人車我是往前開呢，還是應該停下來等老奶奶過馬路呢？還是我應該向左變道避開前面的自行車？還是我就向右停下來等著？有很多選擇性。所以這就是決策系統(tǒng)，所謂的AI技術(shù)在決策上也有非常大的應用場景。
所以剛才說的這些技術(shù)，在硅谷有很多自動駕駛的企業(yè)，像我剛才說的，比如說Waymo他們可能最擅長、最強項的就是激光雷達這些數(shù)據(jù)。
激光雷達探測器得到一些點云，然后點云可以做軟件上的識別，識別哪個地方有車，哪個地方有人，它和圖像感知有點接近，但會更加準確一點，因為它不存在圖像有時過亮過暗，然后顏色的問題，因為它是一個近紅外的激光打出然后得到的這些點的位置信息，所以他非常準確。
所以像Waymo核心技術(shù)就是在雷達上，還有其他一些初創(chuàng)公司很多重點是在圖像這一塊。包括像AUTOX這些公司一開始都是以圖像識別技術(shù)而產(chǎn)生的。在我剛講的人類行為不確定性這一塊，其實做的企業(yè)并不是很多，但是Waymo也有他的行為研究團隊，他會建模，模擬人類行為?？隙〞幸恍┻M展，但是這一塊跟之前的感知部分其實是下一步才要做的，目前大家的重點還是怎樣把感知系統(tǒng)準確率提高，可能接下來一步大家才會關(guān)注人類行為不確定因素這一塊的建模和一些研究工作。
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