英國研發無人駕駛防撞系統，靈感竟然來自蝗蟲

近日，英國林肯大學的Shighang Yue教授帶領團隊宣布將開始研發一種防撞系統，專用於無人駕駛汽車，基於視覺神經網路而沒有任何雷達或GPS，計劃將於今年12月開始正式在汽車上試點。

助力無人駕駛

上個月Uber的無人駕駛汽車撞人致死的事件令大家對無人駕駛依然憂心忡忡，即便是目前最高級別的無人駕駛車也需要安全員時刻待命。

實際上，目前無人駕駛主要有兩大陣營，以Uber、谷歌為代表的使用一種叫做LiDAR的激光雷達技術，採用光和雷達作為汽車的眼睛。而另一陣營則完全使用攝像頭、照相機之類的輸入設備當做汽車的眼睛，這方的代表就是特斯拉。

這兩種方式中，LiDAR系統一直處於壓倒性優勢，其優點就在於可快速形成周圍物體的3D坐標，從而建立詳細的3D圖，供汽車使用，但缺點就是在激光對金屬過於敏感，同時該系統的GPS在高建築物的環境下有些吃力，此次Uber方還未對事故發布調查結果，但從事件本身來看，LiDAR系統目前還不夠完善。

而另一種方式，雖然埃隆馬斯克表示自己的汽車完全可以憑藉攝像頭實現自動駕駛，但是沒有出色的軟體從圖像中計算各個物體的距離、速度，判斷是否會撞上都非常困難，特斯拉也因此並未實現完全無人駕駛。

而此次Shighang Yue教授的演算法可以說為後面這種方式奠定了軟體基礎，和馬斯克一樣，Yue教授也完全沒有用任何激光雷達設備，而是以攝像頭的視覺為主，旨在從視覺中探測動態的物體防止碰撞。

受昆蟲啟發的演算法

據悉，Shighang Yue教授的靈感來自於蝗蟲。因為蝗蟲在大遷移的過程中有一個非常有趣的現象——儘管他們的群體有成千上萬隻，但在飛行過程中他們根本會不會觸碰到對方。

而這其中的原因就在於蝗蟲大腦密集的視覺神經，這些神經元能夠檢測到周圍移動的物體，一旦它們察覺到對方在像自己靠近便會進行保護措施。

因此，研究人員創造了一個對運動敏感的視覺系統，搭載運動探測器和深度神經網路，並將普通的攝像頭當做輸入設備，整套系統被稱作小葉巨人運動探測器。目前研究人員已經將這套系統用在機器人身上，並且成功躲避了障礙物。

此次項目的負責人Shighang Yue教授，曾於1996年獲得北京科技大學的計算機博士學位，隨後在劍橋大學倫敦大學學院從事人工智慧領域的研究，主要方向為計算機視覺、機器導航、視覺神經網路。

目前這項研究已經獲得了歐盟的「地平線2020」基金會的180萬歐元的資助，團隊成員也有來自北京、倫敦、柏林的計算機科學學者。他們預計在今年年底製造出一款低成本、高效能的無人駕駛防碰撞系統。

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