爱吧机器人网 » 分类 > 特种机器人 > 正文

三个故事 让你知晓无人驾驶汽车诞生的神奇始末

  的确,几乎从任何角度看,这都是一场奇怪的赛事。DARPA自动驾驶汽车挑战赛吸引了由机器人专家、研究人员、学生、汽车工程师和黑客组成的团队,他们努力设计并打造出能够在城市交通环境下自动驾驶的机器人车辆。此次比赛是特瑟组织的系列赛中的第三场,当时,在很大程度上,军事技术是在加强士兵的杀伤力,而不是取代他们。在一些情况下,机器人军用机由人类驾驶,很多时候,它的背后甚至需要众多士兵的支持。2012年,美国国防科学委员会(DSB)的一份报告指出,对很多军事行动来说,往往需要数百人的团队来完成一架无人机的飞行任务。

  无人驾驶车辆则是更为复杂的挑战。对地面车辆来说,正如DARPA的一位管理者所说,“地面很hard”——这里的“hard”指的是“难以行驶”而不是“坚硬”。单纯沿路行驶已经极具挑战,但机器汽车设计师还会面临各种各样的特殊情况:夜间行车,或是在阳光下、雨中和冰面上行驶——这样的例子不胜枚举。

  设想设计一台这样的机器可能遇到的问题:它需要知道如何对突发事件作出反应,比如高速路上的塑料袋是软是硬?它是否会破坏车身?如果是在战区,它可能会是一个简易的爆炸装置。在低速行驶且能见度不错的情况下,人类几乎可以毫不费力地应对这个状况。对人工智能研究人员来说,解决这样的问题就如同夺取计算机视觉领域的圣杯,这也是DARPA希望通过举办自动驾驶汽车挑战赛来得到解决方案的无数挑战之一。

  20世纪80年代,美德两国的机器人专家在自动驾驶汽车领域取得了零星进展,但现实情况是,想要打造一辆能够在高峰时段自动行驶的汽车,要比制作一个能上月球的机器人更难,于是特瑟接受了挑战。这样的努力是有风险的:如果比赛未能带来结果,自动驾驶汽车挑战大赛就将成为特瑟留给世人的笑柄。因此,总决赛的方格旗与其说象征着汽车的胜利,倒不如说代表着特瑟的胜利。

  曾有一段黑暗时期,在特瑟任职期间,DARPA曾聘请海军上将约翰·波因德克斯特打造一个名为“全信息识别”(Total Information Awareness)的系统。这是一个庞大的数据挖掘项目,目标是通过收集信用卡、电子邮件和电话记录在网上追捕恐怖分子。

  这一项目掀起了一场隐私保护风暴,2003年5月,美国国会决定取消这一项目。表面上看,“全信息识别”在公众视野中消失了,可实际上,它却被请进了美国情报机构,直到2013年爱德华·斯诺登泄露的数十万文件揭露了一个广泛、深层次、追踪任何可能有意义的活动的监控系统时,这一项目才再次受到了世人的关注。

  在DARPA领军者的殿堂中,特瑟也是个古怪的家伙。他在“全信息识别”的丑闻中幸运抽身,而后几乎深入并把控了该机构所有的研究项目,推动了整个机构在其他领域的发展。(事实上,特瑟决定挥舞方格旗的举动正是他在DARPA任期的一个缩影——特瑟是一个微型领袖。)

  DARPA的成立,是美国对苏联人造地球卫星(Sputnik)的回应,当年苏联卫星的出现对深信自身拥有技术优势的美国人来说无异于晴天霹雳。为了一个明确的使命——美国将永远不会在技术上被任何一方力量取代,DARPA在建立初期有个更简单的名字“高级研究计划局”(ARPA)。当时,这一机构的负责人多是科学家和工程师,这些人愿意在蓝天技术上投入巨大的赌注,他们同时也与全美最优秀大学的研究人员有着工作和情感上的密切联系。

  不过特瑟却并不符合这一情况,他代表了乔治·W.布什的时代。几十年秘密军事项目承包商项目经理的经历让他和乔治·W.布什身边的很多人一样,对美国的学术机构充满戒心。在他眼中,这些机构太独立,他无法完全信任他们,并将新任务放在他们肩上。这并不令人意外。20世纪60年代,作为斯坦福大学电子工程专业毕业生的特瑟就已经形成了自己的世界观,那时学界被划分成对立的两派——反战的学生,和为越南战争设计先进武器的科学家和工程师。

\

DARPA文化的变革促发了当下自动驾驶汽车的研发浪潮

  出任局长一职后,特瑟开始努力扭转DARPA的文化,虽然这一机构早已因在互联网和隐形战机技术方面的创造而声名卓著。特瑟迅速把原本投放在高校上的资金转移到支持伊拉克和阿富汗战争的军事承包商身上,这一机构也从“蓝天”走向了“成果”。特瑟认定,创新仍然能够秘密进行,正如可以通过新想法的风暴推动硅谷的竞争文化一样,即使那些想法失败了,也会得到奖励。

<上一页

1

2

3

4

5

6

7

下一页>

上一页1234567下一页

上一篇:无人机教程系列:无人机为何偏爱多旋翼?
下一篇:无人机江湖琅琊榜:盘点2015年无人机技术
精选推荐
美国Natilus公司试飞水上无人货机 设计简单成本降低
美国Natilus公司试飞水上无人货机 设计简单成本降低

[2017-12-28]  Natilus创业公司成立于2014年,其梦想是建造大型无人机,以半价提供比船舶快得多国际货运。在十二月份,Natilus计划在旧金山湾测试一个9米翼展的小型原型无人机的水上滑行能力......

智能机器人困惑的时候知道该问什么问题
智能机器人困惑的时候知道该问什么问题

[2017-03-20]   照片:Nick Dentamaro 布朗大学 上周,我们提到了麻省理工学院的一些研究,即通过链接人的大脑来帮助机器人在他们将要犯错误的时 ...

深度神经网络揭示了大脑喜欢看什么
深度神经网络揭示了大脑喜欢看什么

[2019-11-06]  爱吧机器人网编者按:近日,《自然-神经科学》发表了一篇论文,研究人员创建了一种深度人工神经网络,能够准确预测生物大脑对视觉刺激所产 ...

MIT用深度学习处理3D点云数据 应用于无人汽车等领域
MIT用深度学习处理3D点云数据 应用于无人汽车等领域

[2019-10-23]  如果你见过自动驾驶汽车,也许会对车顶上那个一直在旋转的圆柱体感到好奇。这是一个雷达传感器,无人驾驶汽车依靠它在现实世界中进行导航。 ...

哈佛大学《自然》发表新驱动技术,让飞行机器人悬停且不受损伤
哈佛大学《自然》发表新驱动技术,让飞行机器人悬停且不受损伤

[2019-11-06]  哈佛大学研究人员发表在《自然》杂志上的一项最新研究,他们开发了一种由柔软的人造肌肉驱动的机器人蜜蜂(RoboBee),这种机器人在撞墙、 ...

为未来战场创造更有效的机器人 美国陆军研究人工纳米马达
为未来战场创造更有效的机器人 美国陆军研究人工纳米马达

[2019-10-11]  为了使机器人在战斗中更有效、更多才多艺地成为士兵的战友,美国陆军研究人员正在执行一项任务,即研究肌肉分子生命功能的价值,以及复制过 ...

如何让人工智能机器人快速自我纠正错误并吃一堑长一智?
如何让人工智能机器人快速自我纠正错误并吃一堑长一智?

[2017-08-23]  莱斯特大学数学系的研究人员在《Neural Networks》杂志上发表了一篇文章,概述了新算法的数学基础,可以使人工智能收集错误报告并立即纠正,而不影响现有技能 ,同时还会积......

机器人iCub作为嵌入式AI的标准机器人研究平台的重要性
机器人iCub作为嵌入式AI的标准机器人研究平台的重要性

[2017-12-24]  机器人的研究在过去10年中得益于一个具有嵌入式人工智能(AI)的标准化开源平台——人形机器人iCub。iCub最初在意大利被创建,如今在欧洲、美国、韩国、新加坡和日本的实验室......

本周栏目热点

机器人治疗糖尿病

[1970-01-01]    众所周知,糖果、蛋糕巧克力等甜食是女生的最爱,今年22岁的姑娘小刘也是这些甜食的超级粉丝,每天都吃。她身高1米6,体重却有90多公斤 ...

[2015-12-14]     12月12日,由中科院沈阳自动化研究所、中国北方车辆研究所等9家单位发起的&mdash&mdash中关村融智特种 机器人 联盟首届理事会在京召开。来自科技 ...

创意DIY:日本Rapiro可DIY的模型机器人

[2016-01-25]     看到这零部件的图,估计不用小格子说,你也知道了,DIY机器人。  Rapiro ...

[2016-01-05]     12月20 日,新华网在首届智能+传媒超脑论坛上推出生物传感 智能机器人 系统Star。该系统以生物传感器采集用户生理体验信息数据,通过多 ...

鸟瞰2016十大军事科技:机器人战争并不遥远

[2016-01-14]     国防大学李大光  机器人、无人机、全景式因特网地图、3D打印战机&hellip&hellip2016 ...