看看自动驾驶汽车AI怎么通过玩视频游戏和浏览google街景地图提升驾驶技术。
自动驾驶汽车正在通过一些不可思议的方式来了解真实的世界——比如浏览在线地图或玩游戏。
普林斯顿大学的研究人员最近开发了一个计算机视觉和绘图系统，通过研究Google街景视图并将场景与开源地图数据中的信息进行比较，收集整理出有关道路物理属性的有用信息。这使得自动驾驶汽车可以基于Google地图捕获的图像的来判断十字路口的位置。
实际上，现有的一些视频游戏是非常真实的，甚至科学家们可以直接借助游戏让计算机视觉对现实世界有个大概了解。前不久，Open-air（一个专注于基础AI研究的非营利组织）的研究人员创造了一种方法，通过游戏“侠盗猎车手5”来提升驾驶技术。
这种自动驾驶技术训练的新方法有利于无人车的进一步普及。在今年的拉斯维加斯CES2017上，自动驾驶汽车已经明显占据主角，而在底特律北美车展上，自动驾驶展区也是最大的亮点。但并非每家厂商都拥有福特、Google或者Uber那样的海量行驶数据，自动驾驶技术仍然高高在上。所以一些研究人员提出了创造性的方法来采集数据以及训练驾驶系统，甚至还有一些人致力于开源自动驾驶技术。
普林斯顿研究人员积极挖掘Google街景和Open Street Map的开源数据。但Google街景图片中的道路特征有时会被车辆、路过的行人等遮挡，因此系统必须学会自动识别。研究人员使用150,000张街景全景图来训练他们的系统，发现它可以相当准确地辨别道路的特征，现在系统已经可以引导自动驾驶并且进行基本的导航了。
普林斯顿大学的研究生Ari Seff说，随着训练数据集的增长，系统的准确度将会有明显提升。Ari和普林斯顿的肖健雄教授合作开发了这个系统。而最近肖健雄教授离开了普林斯顿创建了一家名为AutoX.ai的汽车创业公司。
麻省理工学院人工智能实验室的教授John Leonard认为手动创建用于自动驾驶的高清3D地图是繁琐且昂贵的，如果这个系统可以在基于大型公共数据库的深度网络中运行，那将是自动驾驶技术的一大进步。
John Leonard教授
最重要的是这一方法可以识别真实环境下自动驾驶汽车所会遇到的各种复杂情况，例如混乱的十字路口。所以，这可以用作自动驾驶车辆中的备用系统，而这还取决于未来的测试情况。
研究人员补充道，他们的系统可以预警哪里的道路正在施工，而且它也会根据真实的道路交通状况实时更新交通标志信息。只是该系统不能识别在地图中未标注的物体，例如行人或其他新型交通工具，也不能做到精确定位。
去年被Uber收购的卡车公司Otto的工程师Craig Quiter说：“从Google街景视图学习是一个绝佳的想法，学习的结果虽不足以直接实现汽车的自动驾驶，但辅之以其它机器感知输入，未来必有大用。”
“侠盗猎车手5给研究人员测试和开发AI提供了一个丰富多彩的世界，”Quiter在Open-air发表的博客中写道。“游戏中的岛屿设置几乎涵盖了五分之一的洛杉矶，不同场景之间的切换也有助于系统的测试。除此之外，257辆不同的车辆，7种各型的自行车和14种天气类型，给模拟器提供了探索各种组合的可能。”
Quiter在一封电子邮件中补充说，测试自动驾驶汽车AI将变得更加容易。自动驾驶的技术的开源将有助于研究人员和公司协作推广自动驾驶。
编辑：段竞宇
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