CEATEC 2016 : Preferred Networks 展示基於機械神經網路的自動飛行器成果

由於汽車產業興盛,日本對於自動駕駛的開發也相當積極,而日本 Preferred Networks 也在 CEATEC 展示它們透過機械神經網路的自動無人機飛行展示,這個展示中會有四個光點作為飛行機要前往的方位,同時地上有四個光棒模擬紅綠燈。

在學習過程中,先由人類操作並示範飛行的程序,基本上就是持續的光點是目前的位置,而開始閃爍的光點則是下個要前往的方向,當現行的光點開始閃爍而原本閃爍的光點已經變成持續光,意味著飛行器接下來就是要飛過去,但地上的光條則會在準備轉為禁止通行時開始閃爍綠光,禁止通行則為紅光。

訓練的難度包括本身無人機的飛行控制,例如在定點進行穩定,以及開始移動時的機身控制管理,另外就是要學習如何預測接下來要前往的光點位置,還有留意變化中的地上光條等,藉由機械神經網路的方式,使無人機的判斷能力持續提升。

現場的工作人員也提及,目前它們的展示是藉由直接連到後台具備 NVIDIA GPU 加速的伺服器(它們也強調不可能用純 CPU 進行機械神經網路訓練,效能不夠),但未來的大方向當然還是將訓練後的成果轉移到嵌入式平台。

而 Preferred Networks 本身也是 Amazon Picking Challenge 挑戰比賽的第四名廠商,現場也展示她們利用基於吸塵器原理的機器手臂進行分析並挑選商品的拿取、歸位動作。

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