ИИ научился управлять машинкой на пересеченной местности. В дальнейшем эту систему можно будет ввести в беспилотные авто.
Исследователи из Института Макгилла разработали систему обучения дистанционно управляемого мини-внедорожника по пересеченной местности. При всем этом она учится с помощью аэрофотосъемки и снимков от первого лица. Гибридный подход учитывает выпуклости рельефа и препятствия, используя бортовые датчики, что дозволяет обобщить среду вокруг с растительностью, горами и песком.
Эту работу в дальнейшем можно будет применять для обучения автономных каров, таковых как Wayve, Tesla, Mobileye и Comma.ai. на данный момент они полагаются на камеры для обучения собственного навигационного ИИ.
Исследователи употребляли джип с электронным моторчиком и механическим тормозом, который подключается к компу Intel i7 NUC с открытым начальным кодом. Устройство обустроено короткодиапазонным датчиком LIDAR и фронтовой камерой в сочетании с микроконтроллером, который передает всю информацию с датчика на комп.
Перед развертыванием устройства на трассе команда сделала снимки трассы с высоты 80 м. Потом они извлекли данные из этих кадров, чтоб соориентировать и отцентровать маршрут. Снимки были изготовлены с разрешением 0,01 м на пиксель и выровнены в границах 0,1 м, используя четыре зрительных ориентира.
Беря во внимание данные с изображений ИИ может интерпретировать их как «препятствие», «гладкая дорога», «шероховатая дорога», которая предсказывает возможность столкновений на пути.