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最近很火的无人驾驶,其实早在 80 年代就已经诞生了

volvo intellisafe autopilot

无人驾驶这四个字,似乎在这几年才频繁地出现在大众眼前。而前些时间牵涉到无人驾驶技术的致命交通事故,则给这项技术蒙上了一层阴影,引发了大家对其安全性的讨论及质疑。目前,不少汽车厂商给旗下汽车搭载的也只是“辅助驾驶系统”,并不能完全实现无人驾驶。

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NAVLAB(图片来自:CMU)

在无人驾驶技术还有待成熟的今天,谁又会想到,其实早在 1989 年,美国卡内基梅隆大学的研究人员就花费了 8 年的时间,研发出了一套名叫 ALVINN (Autonomous Land Vehicle In a Neural Network) 的无人驾驶系统,并用在了 NAVLAB 货车上。

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图片来自:CMU

准确来说,ALVINN 不是一辆车,而是一套深度学习的算法,通过观察人如何驾驶并学习。它通过车前的摄像头和激光测距仪输入数据,并根据相应的道路类型选择最为可靠的神经网络,运算出结果并从而控制车辆。

那 ALVINN 是怎么学习呢?他们向它展示人驾驶时摄像头的图像(输入数据),以及当时司机的反应(结果),从而它就会根据输入数据,调整神经网络中连接的强度,从而得出给予的结果。

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最近,曾经参与过 ALVINN 项目的 Dean Pomerleau 和目前在研发开源无人驾驶技术的 Oliver Cameron 就在 Twitter 上进行了交流。Cameron 随后在 Medium 上发表了一篇文章,并表示,硬件很大程度上限制了 ALVINN 的表现。

要知道,比起现在主流 CPU 每秒能进行几百亿次的浮点运算,ALVINN 的 CPU 每秒只能进行一亿次的浮点运算,运算能力不及现在智能手表的十分之一。更加夸张的是,它有一个冰箱那么大小,并且需要 5000 瓦的发电机供电运作。

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27 年后的今天,无人驾驶技术有了更多黑科技传感器,更高精度的地图数据,更强大的运算能力及算法,但是大家对无人驾驶还是会害怕和担心。在一些突发情况,不具有情感的电脑能比人类更及时更准确地去做出反应。显然,需要证明其安全性,各大汽车厂商及科技公司需要拿出更多的数据,让数据说话。

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