deepcar人工智能小车利用强化训练无人驾驶技术

无人驾驶是前景相当广阔的一个行业,车不仅仅是一个交通工具,在人工智能的引导下,车将变为一个可以自由移动的空间,这个空间的用途可以是多样的。同时,在长途运输方面,AI可以取代人类司机完成疲劳枯燥的工作;在外卖,快递配送方面,小型的无人车可以节省大量的人力;而对于我们日常的出行,结合网络,AI可以根据此时的路况,分析出最优化的路径,可以整体提高城市交通运输的效率。

但真正实现无人驾驶还有很长的路要走,还有很多问题亟待解决,张迪简要列举了一些。在软件方面,深度学习还没有很好的理论支持,人们无法保证深度学习的结果在任何情况下都能适应,就比如比赛时,事先调试时没有考虑不同亮度的情况,决赛时多余的灯光就严重影响了几组选手的发挥,当把场景放在实际的街道上,谁也无法预知会有哪些突发情况,单纯的深度学习是没有办法实现稳定的无人驾驶,同时还需要很多传感器来实现车辆的定位,信息的判断等等。从硬件来说,人工智能的领域还缺乏高效的芯片,深度学习需要大量的计算,硬件的要求比较高,能耗也较大,需要很多显卡来完成这些工作,如果人工智能要有进一步发展,必须要有更适合进行这种运算的芯片来加快运行速度,提高普适性,这也是很多硬件厂家正在努力的。在传感器方面,大多数研究者将视觉传感器与激光雷达结合,以提供更易直接处理的数据,但这样做的成本十分高昂,单单激光雷达的售价就达到数十万元。完全的无人驾驶还需要这些硬件的改善来为其铺路。

与此同时,无人驾驶也是一片需要各个领域人才通力合作的新大陆,不仅仅需要精通人工智能算法的AI工程师,还需要机械,控制等很多领域的人才来贡献力量,只要有一技之长,都可以为无人驾驶的明天更早到来贡献力量。虽然无人驾驶技术距离超越人类驾驶,似乎还有一条不小的沟壑,虽然没有人知道真正实现无人驾驶的那一天何时会到来,但全世界的科学家们、工程师们都正在这条路上不断跋涉翻山越岭,只为突破前路一道道阻难,迎来新的曙光,让这一天尽快到来
无人驾驶教育小车

在此刻,深算科技研发设计的第一代人工智能无人驾驶模拟小车,开启了这个行业的潮流先锋,它能够实现所有传统ROS机器人的功能,包括图像自动跟随,目标识别、SLAM构图导航,室内UWB定位导航,室外GPS定位导航, DEEPCAR可以通过SLAM(同步定位和映射)算法来生成室内地图,在手机上可以预览到实时的地图并可通过在手机地图上点击地图上任意一点来控制deepcar自动运行到目标地点。 通过图像跟随技术,deecar可以跟随任意一个目标运动。通过UWB定位技术,DEEPCAR可以实现室内厘米级的定位精度,使得导航更加精准。

除此之外,为了跟上人工智能发展的大潮,我们把主要精力放在了deepcar 在机器学习和深度学习的应用上。通过训练深度学习的模型,deepcar可以实现自动沿着车道线行驶,并可以准确识别交通信号(例如红绿灯、左转、右转、停车等),户可以通过deepcar体验语音控制和语音对话,通过将前沿的深度学习技术应用于deepcar,deepcar可以拥有更高级的智能,用户也可以学习到这些技术是如何应用于机器人上的,省去大量的学习时间。
Deepcar无人驾驶智能小车除了现有的功能外,还预留着了接口来提供扩展性,用户可以根据自己的需求加装其他传感器模块来实现更多的功能,适用于教育,实验室研究,创客和企业的产品原型设计

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