基于神经网络的自动驾驶,人工智能在无人驾驶
汽车无人驾驶中用到神经网络了吗
自行车实现无人驾驶，究竟有何原理？
说起来，这辆自动行驶的自行车来头可不小，它是由清华大学一只拥有多学科背景（其中包括脑科学、计算机、微电子等）的团队牵头，经过6年时间自主研发而成。
这辆无人驾驶自行车的核心在于通用人工智能芯片的研发，这枚名为天机（Tianjic）的芯片经历了计算科学与神经科学的融合，对计算架构与算法的优化，与先进芯片技术的结合而最终得以实现，并作为首例通用人工芯片的展示，登上了本周《自然》（Nature）杂志的封面。
清华大学天机芯登上《自然》封面|Nature那么，这一新技术特点在何？又在软件和硬件上实现哪些创新与突破？何为“通用人工智能”？
大家常听到的人工智能，是以模拟与拓展人的智能为目的的一门新兴技术学科，如今的人工智能正在经历爆炸式发展。当前的人工智能主要有两个分支：一是基于计算科学的开发，另一方面则是基于神经科学的研发。
前者具有大数据的优势却在精度上有所不足，而后者精度高却数据有限。两套系统使用的平台各不相同且互不兼容，极大地限制了人工通用智能的发展。
计算神经科学作为脑科学中新兴的、跨领域的交叉学科，致力于糅合两门分立学科的优点，在数据与精度上取得平衡。这门新兴学科将在类脑计算、人工智能等领域的发展中起关键作用。
通用人工智能的学科综合发展当前主流的人工智能通过模仿人脑，实现代替人脑解决问题的功能，因而市面上大部分的人工智能芯片为定制化芯片，如英特尔“至强”平台、谷歌TPU等。
这些产品虽然性能良好，但还是接近传统计算并且只能为特定场景所需求。
科学家们意识到，人脑系统的认知和自主决策是一个非常复杂的过程，人工智能的最终目标是全方位地模拟人脑功能对环境进行感知，自主思维并产生相应的行为。
为了与当前主流人工智能区别，一个新的概念——通用人工智能被引入了人工智能领域。
“天机芯”—首款通用人工智能芯片问世这篇刚刚发表在《自然》上的研究，正是基于计算神经科学的背景，展示了首款通用人工智能芯片——“天机芯”。
这款芯片在软件和硬件上都做出了突破，从软件上这枚芯片能够融合多种神经网络与模型，提高了芯片的可扩展性，在架构上也并未采用传统的冯诺依曼架构；为了配合软件功能，在硬件上，这枚芯片采用了分布式存储和多核并行的芯片结构，以优化信息的处理效率。
深度学习怎样应用于无人驾驶领域？
深度学习将计算机得到的图像进行理解。专业词语叫图像语义分割。区分出哪里是什么物体，物体的大致边缘等。视频的物体分割技术也有一些，大致功能是一样的。只是视频可以利用多帧图像运动物体的视差进行额外的判断。
很明显的区别就是Mobileye可以实现非常准确的车的正面以及侧面的检测，这两种检测结果的信息量是完全不同的，左边这个检测结果告诉我们什么位置大概有一辆车，但是他的具体位置，车的朝向信息完全没有。
但是从右边的检测结果，就可以相对精确的估算出来车的位置，行驶方向等重要信息，跟我们人看到后可以推测的信息差不多了。
杭州高中生造出新型无人驾驶自行车，其自动辅助系统有多牛？
2021丘成桐中学科学奖总决赛落下帷幕，来自杭州第九中学的高三学生时沐朗，凭借“辅助驾驶自平衡自行车”项目，以全球前十的成绩拿下了总决赛计算机优胜奖和中国分赛区一等奖，这也是浙江省今年唯一的“丘奖”。
杭州高中生造出新型无人驾驶自行车，其自动辅助系统有多牛？杭九中的时沐朗同学，拿到的是今年“丘奖”计算机学科的全球优胜奖，他造出了一辆自行车版的“特斯拉”。
时沐朗的这辆自行车，拥有简洁流畅的车身，纯白的框架结构。
与普通自行车不同的是，车把手上的“眼睛”和坐垫位置的激光雷达，可以把数据实时传回到自行车后轮上方的“中央大脑”，控制自行车保持平衡的同时，按照最优路径行驶。
的“辅助驾驶自平衡自行车”加入了基于ROS的自研辅助驾驶系统。其中系统中的路径规划与决策模块使用了自主设计的HNPA算法。“HNPA算法，它是基于神经网络与传统算法的一个结合。
然后车辆也好或者机器人也好，它都可以实现。”时沐朗自小就对科技发明有着浓厚的兴趣，从小学三年级便开始了。“学校每周都有电脑课，通过接触各式各样的应用程序与益智游戏，这台神奇的机器迅速勾起了我的好奇心。
”后来接触了C++、Python等编程语言，更加激发了他的兴趣。四年级时，时沐朗动用了自己的压岁钱，买了主板、CPU、内存等配件，花了一个多星期，自己组装了一台便携式的小电脑。
又用了一个月的时间，写了一个简单的引导系统，使这台电脑能够进行多系统切换与简单的文件读写。高二时，时沐朗在杭九中的香泡创艺文化节上，搬出了自己发明的“会写诗的机器人”。
这个机器人搭载了他自己基于GPT-2框架开发的古文创作系统“雩文”，只要同学们随口说四个字，指定五言或是七言，他的机器人就能在明信片上写下一首律诗，他的摊位也成为那年香泡创艺文化节最热闹的义卖摊位。
一路走来，时沐朗感受很深，“个人的爱好和兴趣，是走向科研之路的起点。热爱一项事物，激起浓厚的兴趣，再激励自己学懂学深。勤加思考，产生领悟和创新。”“同时，要沉心静气，戒骄戒躁。
在漫长的研究过程中沉下耐心，学习前辈的知识并贯通和发扬，将那些看起来遥不可及的智慧，分解成拾级而上的台阶，领悟科研的智慧。
”作为一位高三学生，时沐朗对大学的专业已经有了规划，“先修数学，先把自己基础打牢，后面研究生，未来甚至博士的领域，再细一点，比如说做控制或者做自动驾驶。”
基于行人轨迹预测的无人驾驶汽车主动避撞的算法是什么？
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1、针对传统轨迹预测算法无法深度挖掘行人步行意图信息，无法提前预测行人轨迹，导致无人驾驶汽车主动避碰算法、道路行人图像信息和位置信息存在缺陷的问题通过车载传感器获取道路行人的行为特征，基于卷积神经网络识别道路行人的行为特征，分析其步行意图。
使用卡尔曼滤波算法得到状态估计的预测值，结合行人主观意图进行修正，输出符合行人主观意图的预测轨迹。
通过行人车辆交叉口的特征，建立不同行人轨迹类别的估计安全距离模型，并基于道路对行人轨迹进行预测，结果表明当行人行为特征发生变化时，基于行为特征的行人轨迹预测算法分析可以提前预测行人轨迹变化，有效保证道路行人的安全。
2、所提出的轨迹特征分类可以更好地描述混合环境中的人车相交。主动避撞算法不仅提高了行人和无人驾驶车辆的行车安全，还保证了制动减速过程的顺畅和车流的畅通，道路行人安全逐渐成为人们关注的热点。
传统的行人安全保障主要通过车身吸能材料减少碰撞伤害的被动行人保护系统来实现。然而，单纯的被动式行人保护系统还不足以充分保障行人安全。因此，基于多传感器检测的主动防撞系统应运而生。
安全距离模型主要包括基于制动过程的安全距离模型和基于车头时距的安全距离模型，广泛应用于主动避碰算法中。
3、然而，由于行人步行意图的主观能动性，轨迹存在风险转移的可能性，具有潜在的突发性交通事故风险，现有的安全距离模型对人与人混合环境下潜在交通事故的轨迹存在一定的局限性。和车辆。
提出了人车混合环境中由于人的运动轨迹变化而导致潜在碰撞事故的概念。
通过卷积神经网络识别道路行人的动作特征，以行人过马路的身体动作特征作为判断步行意图的依据，分析了影响车辆驾驶的三种行人车辆轨迹的交叉点，包括大部分道路可能的行人轨迹变化特征。
基于卡尔曼滤波算法，综合考虑道路行人的运动特性，提出了一种基于动作特征分析的行人轨迹预测方法。
4、该算法基于对行人轨迹位置点的连续预测，结合行人步行意图，预测动态系统的最优状态，得到符合行人主观意图的最优轨迹，提供实时有效的行人行人主动避碰算法的轨迹信息。
分析人车混合环境下的交通事故风险，根据人车交叉点建立估计的安全距离模型。测试结果表明，所提出的行人主动避碰算法能够有效保证道路行人的安全，能够保证制动减速过程的平稳性和交通流的平稳性。
无人驾驶自行车是欠驱动系统吗？
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在自行车上利用一块“天机芯”同时运行了包括卷积神经网络在内的5种不同神经网络，实现了无人自行车驾驶这个无人智能自行车系统包括了激光测速、陀螺仪、摄像头等传感器，刹车电机、转向电机、驱动电机等致动器，以及控制平台、计算平台、天机板级系统等处理平台等。
无人自行车可以实时感知周围环境，跟随前方的试验人员并自动进行避障的操作，并根据语音指令、视觉感知的反馈产生实时信号对电机进行控制，以达到保持平衡，改变行进状态（包括横向和纵向）。
这款自行车实现了多模态信息集成，能够维持平衡，并跟据目标人物的位置控制自行车转向，完成实时追踪。施路平认为，人工通用智能芯片能够成功，多学科深度融合才是关键。
让大脑携手电脑来实现人工通用智能目前基于冯·诺依曼架构的计算机擅长的是解决有充足大数据、完整静态知识的确定性问题，比如深度学习在围棋比赛、图像识别等领域已经完胜人类，但它还不能解决没有那么多数据的、动态知识不够多的模糊性问题。
要知道人的大脑在能耗只有20瓦的前提下可以并行解决视觉、听觉、嗅觉、触觉等多模态信息，甚至能够在有限经验的时候举一反三。计算机和人类各有所长，人们需要打通两者的鸿沟。
施路平认为，人工通用智能是一个必然的趋势，而异构融合，也就是让两种计算结合正是这把钥匙。
Nature论文的共同第一作者邓磊在其清华大学博士论文《异构融合类脑计算平台的计算模型与关键技术研究》中提到，类脑计算的本质应该是通过借鉴大脑信息处理的方式，获得解决人工通用智能问题的能力，而深度学习和神经形态都只是实现理想类脑计算的手段。
他的导师、清华大学仪器科学与技术研究所副研究员裴京是Nature论文的第一作者。Nature研究的核心是这款异构融合的芯片，它是一款特别的人工智能芯片。
它结合了类脑计算和基于计算机科学的人工智能。这也是Nature封面为何是“双重控制”的原因。异构融合的人工智能是一种多模态系统。
驾驶自行车就是一个多模态任务，它需要语音识别，也需要视觉识别和追踪，这需要自行车上的电机或者传感器来发送和接受信息数据，而系统对两者信息处理的编码模式是不一样的，这就是所谓多模态。
那么这个复杂的多模态任务就成了施路平团队验证其异构融合成果的展示平台。
对于“天机芯”的未来应用前景，裴京表示，由于这是一款异构融合芯片，因此不管是深度学习加速器还是神经形态芯片能够做到的事情，“天机芯”都能完成。同时，两者的结合能够完成一些原本单独无法完成的任务。
比如在运动视频分析中，若使用机器学习算法模型，由于传感器输出数据的速度有限且数据量大，通常会造成卡顿；用神经形态的方法，虽然数据量较少，但同时精度也会降低不少。
而将两种模态结合后，则能在两者之间在代价和功能方面进行很好的平衡。除了无人自行车，该芯片在自动驾驶汽车、智能机器人等领域上也有极大的发挥空间。
此外，因其低能耗、低成本，这个芯片会在家庭和服务性场景中得到广泛应用。
无人驾驶就已经过时了吗？
2017年的开发者大会上，Facebook神秘硬件部门「Building8」负责人展示了用脑电波打字的Demo，证明脑机接口技术已经是硅谷的新热点。除了打字，脑电波还有其他使用场景。
近日，外媒曝光日产正在研发一种「B2V」技术（braintovehicle），让驾驶员通过脑电波来控制汽车。日产公司将在即将开幕的CES2018大会上曝光这项技术。
我们的大脑运转速度非常快，但是在某些情况下依然不够快，例如高速路上突然遇到前方车辆紧急刹车的时候。据悉，日产公司正在研发的「B2V」技术，就是希望能够提升驾驶者的反应速度。
首先，驾驶员要在头上戴上一个脑电波（EEG）头盔，这套系统的运行原理是让车辆可以配合驾驶员的大脑活动，替驾驶员更快的完成脑中所想的动作。
日产希望通过「B2V」技术让驾驶员在紧急情况下的动作反应时间减少0.2到0.5秒，这个时间看起来很小，但在某些需要急刹车或者急转弯的情况中，0.5秒可能决定生死。
同时，日产表示，「B2V」技术不仅适用于普通驾驶环境，同样也适用于无人驾驶汽车。在无人驾驶环境中，车辆可以通过EEG设备检测到乘客的舒适程度，根据后者来改变行驶状态。
另外，日产表示「B2V」技术还可以结合AR技术，改变驾驶员看到的景象，「创造一个更舒适放松的环境」。
「当人们说起未来的无人驾驶的时候，通常采用的是一种非私人的态度，因为代表了人类放弃对车辆的控制，」日产执行副总DanieleSchillaci在声明中写到，「B2V技术则正好相反，利用驾驶员的大脑信号，让驾驶更加令人兴奋和有趣。
」脑机接口技术确实是硅谷正在研究的极具潜力的技术，不过由于人们对大脑神经网络的认识依然不够，所以目前脑机接口技术还只停留在打字或者帮助瘫痪病人复健。
像日产使用的这种EEG头盔是典型的非植入型脑机接口设备，这种设备的好处是无须在头部进行手术，缺点是能够捕捉的脑补信号较少且不清晰。
此前也有卡车公司尝试使用脑电波技术来监测长途运输中司机的疲劳程度，算是辅助驾驶的一部分。
像日产这样希望用EEG直接操控汽车还比较少见，即便技术最终证明成功，估计也不会有太多驾驶者愿意戴上一个插满电极的EEG头盔。