Ученые MIT сделали автопилот «человечным»
На новом месте система начнет сравнение карты с реальным положением на дороге и подстроится под нее.
На новом месте система начнет сравнение карты с реальным положением на дороге и подстроится под нее.
Люди хороши в управлении машин, ведь оказавшись на новом месте они способны сопоставить находящиеся вокруг них локации с данными навигатора и поехать в нужном направлении. Для автопилотов такая задача крайне сложна, ведь для безопасного движения им необходимо совершить качественный анализ полученных данных.
Новое исследование ученых из Массачусетского университета заключается в создании автономной системы управления автомобилем, базирующейся на обучении системы за счет наблюдения за человеком. Автопилот запоминает действия, предпринимаемые водителем при движении по городу, используя для этого данные с камер и обычную GPS-карту. Ученые MIT сделали автопилот «человечным», ведь после обучения его алгоритм способен управлять автомобилем в незнакомых для него локациях.
Система использует сверточную нейронную сеть, которую используют для распознавания объектов на картинках. Алгоритм изучает движения руля во время прохождения разных участков дороги. Получая все большее количество данных из машины и окружающей среды автопилот обучается.
Карты аналогичных систем занимают колоссальное место. Объем одной карты Сан-Франциско превышает 4?000 Гб, в то время как технология из MIT позволяет успешно использовать карту мира весом всего в 40 Гб.
Использование таких технологий повышает безопасность на дороге, ведь при получении неправильной информации от навигатора автопилот не свернет в ненужном положении, поскольку сравнит данные.
