Авторизация

 
  •  На аукционе Christie’s продадут первое издание «Начал» Исаака Ньютона 
  •  Михеил Саакашвили утверждает, что в его "Рух" уже вступили 20 тысяч человек 
  •  Наиболее популярным городом по числу геотегов оказался Нью-Йорк 
  •  Экстази в США станет лекарством 

Система краудсорсинга, или как научить беспилотный автомобиль вождению

Система краудсорсинга, или как научить беспилотный автомобиль вождению Исследователи из Стэнфордского университета разработали систему, которая позволяет неограниченному количеству людей участвовать в создании набора данных для обучения системы управления беспилотным автомобилем.

Об этом сообщил тематический портал MIT Technology Review.

"Для обучения нейросетей сегодня используются наборы данных, на примере которых алгоритм учится выполнять задачу так же, как ее выполняли люди, разметившие и классифицировавшие эти данные. Как отмечают авторы, подобные наборы данных существуют и применяются в разных сферах — например, для распознавания человеческих лиц, — в то время как для сложных задач, таких, как вождение, их не хватает. Исследователи разработали онлайн-платформу Driveseat, которая представляет собой браузерный 3D автосимулятор. Для создания 3D окружения симулятора авторы использовали данные с реального автомобиля с набором датчиков, который передвигался по дорогам Калифорнии. В симуляторе автомобилем управляет алгоритм, который отображает на экране оригинальную видеозапись и трехмерный окружающий мир и показывает, где он видит полосы — для начала исследователи решили сосредоточиться именно на проблеме распознавания разметки", - рассказывают на портале.

Читайте также: Британцы модернизируют беспилотные автомобили (ВИДЕО)

"Пользователь выступает в качестве учителя и поправляет алгоритм, если тот где-то не распознал разметку. Данные с поправкой вновь используются для обучения нейросети, таким образом алгоритм меньше зависит от сырых показаний датчиков и лучше «видит» и «понимает», что такое движение в рамках полосы. Кроме того, такой подход позволяет научить алгоритм видеть разметку даже при колебании освещения. Благодаря этому подходу нейросеть, например, «понимает» что соседняя полоса существует, даже если ее целиком загораживает в данный момент какой-либо объект. В процессе обучения выяснилась интересная особенность — управляющее программное обеспечение хуже видело разметку, если автомобиль ехал против солнца. Оказалось, это связано со спецификой исходных данных — большая часть шоссе в Калифорнии идет с севера на юг, а не с запада на восток, поэтому в видеозаписях с тестового автомобиля редко встречается движение непосредственно лицом к солнцу у горизонта. Авторы считают, что подобный подход поможет создать более совершенные алгоритмы управления беспилотными автомобилями, приспособленные к разному качеству дорожного покрытия и способные двигаться даже в условиях плохой видимости разметки", - дополнил представитель тематического ресурса.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
Оставить комментарий
Видео дня
Новости
  • Последние
  • Читаемое
  • Комментируют
Календарь публикаций
«    Декабрь 2016    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 1234
567891011
12131415161718
19202122232425
262728293031