“无人驾驶:谁在控制”展览

저자Johanna Pingel，2019年7月8日

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我很高兴在伦敦科学博物馆(Science Museum)的一个新展览上撰文，该展览以MATLAB深度学习在自动驾驶汽车中的应用为特色。展览名为“无人驾驶:谁在控制?””(链接:https://www.sciencemuseum.org.uk/see-and-do/driverless-who-is-in-control)探讨了人工智能系统在我们日常生活中的存在，以及我们愿意将多少控制权转移给它们，以及它们可能如何塑造我们的行为和社会。它以多个展品为特色，让游客体验涉及制造自动驾驶车辆的人工智能技术，包括汽车、无人机和船只。它不仅探索了当前的技术，还探索了过去和未来的人工智能创新。

MathWorks是本次展览的主要赞助商，很高兴能参与这个项目，教育和激励参观者了解自主技术和深度学习应用。

这次展览

MathWorks用MATLAB开发的互动展览专注于自动驾驶汽车的感知系统:使用深度学习来检测出现的物体。游客可以走到车站，向摄像头展示一张图片(会场提供的样本图像)，看看系统识别出了什么，以及算法对预测的信心有多大。

用MATLAB显示目标检测。科学馆组

的代码

当然，该团队使用MATLAB编写的YOLO v2作为对象检测器，经过训练可以识别超过20种不同的对象，包括自行车、汽车和摩托车，以及其他一些类别，包括狗、马和羊!博物馆的参观者可以举起物品进行识别，甚至可以使用自己移动设备上的图像。

近距离的目标检测与MATLAB。科学馆组

下面是一个用于预测对象和可视化包围框的代码示例:

I =快照(相机);[boxes, scores] = detect(检测器，I);I = insertShape(I，'rectangle'，boxes);imshow(我);

最后，下面是运行的算法:

显示物体检测的行动:由科学博物馆集团提供

演示约束和用户注意事项

除了算法约束和验证目标检测网络的准确性之外，团队还必须考虑演示的条件:

该算法必须每天运行8小时，包括每天早上博物馆开放时自动启动演示。
关于可用性有一些有趣的考虑:
- -参观者的平均高度:儿童和成人都希望同时与显示器互动，因此决定让显示器垂直，以适应广泛的高度范围。
- -你如何向一个不熟悉深度学习技术的人描述预测的信心?在科学博物馆工作人员的帮助下，它被确定了不用“自信”这个词。取而代之的是百分比后面的“确定”(如上图所示)。“99%确定”对于非技术观众来说是一个很容易理解的短语。

MATLAB团队问答

1.你正在演示的视觉系统如何被整合到无人驾驶汽车中呢?

像这样的视觉系统将是无人驾驶汽车检测周围环境的方法之一。这款汽车将使用来自各种来源的信息——摄像头、传感器、GPS、在线通信——来收集周围正在发生的事情的信息，并决定下一步该做什么。例如，汽车可能会使用GPS来确定它需要左转，并使用视觉系统来确定什么时候左转是安全的。

2.接下来是什么?

自动驾驶有许多活跃的研究领域。其中一个观点是，我们用手、脚和眼睛来开车。随着自动驾驶技术的不断进步，我们需要的这些元素会越来越少。事实证明，手、脚和眼睛在半自动驾驶汽车中也被认为很重要，就像我们今天在某些车辆中所拥有的那样，但在完全自动驾驶汽车中不那么重要，就像我们仍然需要完全建造的那些汽车。(这是一篇论文以获取更多信息。)

3.在深度学习工具箱中，您认为有什么特别的功能对这个项目有用吗?

我们使用计算机视觉工具箱中的YOLO v2对象检测器网络来创建视觉系统。YOLO探测器在物体检测方面非常快，因为它将视觉区域划分为锚盒网格。该网络在每个锚框中寻找单个对象。如果它找到一个有足够可信度的锚框，那么锚框的大小和形状是对对象边界框的一个很好的初步估计。最终的输出包围框是根据对象的中心位置以及对象在该锚框中的大小从锚框中提炼出来的。边界框有几种不同的大小和纵横比，这取决于训练网络检测的对象的大小和形状。

4.对深度学习在自动驾驶汽车上的局限性有什么看法吗?

想法1:为了成为一项安全可靠的技术，完全自动驾驶系统需要在许多不同的情况和环境下工作，例如不同的地形、一天中的不同时间和不同的交通状况。这需要所有可能场景下的大量数据——自动驾驶系统无法像人类那样可靠地推断出在一个全新的情况下该做什么。我们需要帮助这个系统，用来自大量现实情况的数据训练它，这样它就能做出正确的决定。要做到这一点，数据必须是高质量的、适当的标签和平衡的，以防止对某些情况或人群产生偏见。数据的质量直接影响着驱动系统的质量。此外，在训练一个可能对其他车辆和行人造成潜在危险的系统时，还涉及许多道德问题。当发生事故时，车辆可能会采取相互冲突的行动，自动驾驶系统将不得不根据一些需要编码到系统中的道德原则来权衡各种选择。决定这些原则需要大量的思考和辩论。

随着技术的进步，自动驾驶级别越来越高，但每个级别也有不同的关注点，特别是在驾驶员仍然需要处于循环中的级别。交接，即汽车将控制权交给司机或反之亦然，是一个关键的过渡点，需要平稳和安全，直到我们拥有完全自动驾驶汽车。切换的原因可能是舒适，汽车传感器退化，或者仅仅是达到了汽车的能力极限。人们已经想到了促进这一点的方法，要么使用环境汽车显示器，要么使用对话系统。你可以阅读以下相关文章:

5.你对自动驾驶技术持积极、消极还是中立的态度?

我目前还不开车，所以我期待着自动驾驶汽车上路的那一天!目前，我确实对安全有一些担忧，但我认为，有了良好的技术、良好的数据，以及驾驶系统创造者之间的良好合作，我们将能够开发出安全的自动驾驶系统。在某些情况下，它们可能比人类更安全，因为它们不会分心或疲劳，而且反应速度更快。我认为要达到这一点还需要做很多工作和讨论，但从目前来看，它很有希望。

感谢团队抽出时间与我讨论这个有趣的项目。展览于6月12日开幕^th将持续到2020年10月。如果你在伦敦，你应该去看看!

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