TOYOTA藉類神經網路、多方輔助建置自動駕駛

2016.04.08 07:03AM
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GTC 2016第三天主題演講中,曾在DARPA機器人挑戰賽擔任項目經理、現任TOYOTA研究所執行長Gill Pratt表示投入自動駕駛技術研究最主要是為了降低車禍等意外發生,並且強調將以強化行車安全、提升駕駛準確,並且讓TOYOTA機器人技術可從戶外大型機具擴展至室內小型機器人。同時,Gill Pratt也表示將在密西根州安納堡成立第三個自動駕駛研究團隊,將以50人內團隊投入精準駕駛系統研發。

IMG_0011_resize▲TOYOTA研究所執行長Gill Pratt

以目前TOYOTA在自動駕駛系統發展策略,將以強化行車安全、提升駕駛準確,並且讓TOYOTA機器人技術可從戶外大型機具擴展至室內小型機器人,而其背後也涵蓋強調安全的類神經網路系統演進,同時在運作過程避免造成環境影響,並且以可讓眾人都能使用作為發展方向。

TOYOTA研究所執行長Gill Pratt表示,由於一般行車電腦難以達成等同人腦判斷效果,同時也會在運算過程中產生大量能耗。相比之下,人腦不但能以相當低的能耗運作,就連在一般情況下的駕駛過程突然面臨緊急狀況時,更能瞬間做出相對反應,而要達成相同運算效能,就必須仰賴更多硬體運算效果,只是如此一來也將產生更多電力損耗問題。

IMG_0009_resize▲比照人腦、自動電腦系統運算效率

不過,在近年透過GPU進行平行運算加速輔助之下,過往需要長時間才能完成的運算量,已經能在短時間內以更精準方式完成,因此可傳統演算技術進展到認知學習模式,透過大量學習累積正確駕駛經驗,讓車輛能以貼近人腦判斷結果行駛,並且避免不必要的意外發生。

就目前TOYOTA投入發展自動駕駛系統來看,主要還是區分擔任手動駕駛輔助角色,以及全自動駕駛模式,並且讓兩種駕駛模式能夠相輔相成,在必要時候可在自動駕駛模式切換為手動操作,而非長時間均以自動駕駛負責操作,避免在緊急狀況時候使電腦系統無法正常判斷 (例如往左、往右都可能讓車輛受損,甚至還可能造成他人危險情況)。

而除了與Nvidia進行基於GPU加速的深度機器學習運算技術合作,TOYOTA研究所在加州帕羅奧圖設置150人內工作團隊進行輔助駕駛系統研發,英國劍橋則設置50人以內團隊負責模擬系統,Gill Pratt更說明將在密西根州安納堡成立50人內團隊負責研究自動駕駛系統,藉此以更具整合形式讓自動駕駛系統更趨完整。

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