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[导读]当前,无人驾驶技术的核心关键感知部件是毫米波或激光雷达,但当交通道路环境下工作的雷达越来越密集时,无人车会在相互间产生较为严重的干扰问题——单纯依靠AI技术,目前无法解决,因此有可能造成重大车祸,这在很大程度上限制了无人驾驶技术的应用。

当前,无人驾驶技术的核心关键感知部件是毫米波或激光雷达,但当交通道路环境下工作的雷达越来越密集时,无人车会在相互间产生较为严重的干扰问题——单纯依靠AI技术,目前无法解决,因此有可能造成重大车祸,这在很大程度上限制了无人驾驶技术的应用。

试想一下:如果有一种系统,能在遭遇前方急刹车、行人突然过马路等突发情况,或者是需要侧位停车、倒车入库等较为复杂的操作时,能将驾驶员脑中所想要达成的结果,准确识别并按照预设流程自主完成,这将是多么令人舒心的事!

西北工业大学电子信息学院谢松云教授实验室致力研究的“脑控+AI”结合实验,足以让我们对未来自动驾驶的实现充满信心。

据介绍,“脑控”即用脑电波来操纵机器设备。这是人类数百年来的梦想——只需要念头一动,机械或设备就已经按照你的想法运转。就像电影《阿凡达》里所演绎的那样,虽然身有残疾,却能通过脑控让另一个“自己”肆意生活。

 

而“人工智能”(即Artificial Intelligence,缩写为AI),则通常是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术,可用于语言和图像理解、自动程序设计、航天应用,以及庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行、或复杂或规模庞大的任务等。

在谢松云教授实验室,“脑控”和“AI系统”的结合,为自动驾驶的大众应用提供了可行性思路。在实验室现场,记者目睹了脑控和AI助力自动驾驶的精彩情景——

在系统操控下,一向稳定性不高、不易操控的小型无人机,却能够3架同行,并不时变换队列——它们时而在空中叠飞,时而翻转……而这一系列高难度动作的完成,需要的只是一台电脑、一个人。

这样的试验,正是依托AI和脑控的结合,使无人机既能根据脑控指令迅速完成不同模式的转换,变换队形,同时,又不需要负责脑控的人长期耗费脑力——因为AI技术已预设了不同的飞行模式,根据实际需要,操作人员只需要用脑控设备发出预设模式的指令,便能轻松完成无人机编队的完美展演,这使得AI和脑控应用完美结合相得益彰。

值得一提的是:在救援、救灾中,我们常常会采用无人探测设备,对未知的复杂环境或危险区域进行探测,但是,在情况不明时,如果盲目使用AI系统设备,也往往导致目标的无法正确识别,造成不必要的能量消耗,而探测车可携带的能源也十分有限。

针对这样的环境不明情况,谢松云团队开发出了“手—脑—机协同”技术:用“手控+脑控”驱动无人探测设备的快速运行和目标发现,待发现疑似目标后,再启动AI系统精准实施探测、识别,并由人机联合决策,给出操作指令。在节能的前提下,保证了精准的探测和施救。

团队成员告诉记者:“在5G通讯环境下,我们能够精确掌握方圆几公里乃至几百公里内的车况,灵活实现对于路线的选择、避免拥堵,以作出更好的出行方案。”

同时,有实验证实:人脑的本能反应,比有意识的控制行为要快0.2毫秒左右。如果在无人驾驶系统中,加入对人的状态监测,将人的本能反应与AI系统相结合,利用人的快速认知能力,在AI系统无法识别应对的情况下,利用监测到的人的本能反应快速给出正确的应急指令,就能最大程度保障行车安全。

近年来,5G已成为业界热点。结合脑控和AI,5G的发展无疑将为无人驾驶提供更可靠的安全保障。5G的发展,不仅是网容量的瀑布式增长,更是海量数据的井喷式汇聚,有效提高了AI系统的数据分析效率,而脑控的加入更是增强了系统应对突发事件的能力。

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