Waymo利用深度学习技术消除传感器噪声

　　该技术可过滤到所有的传感器噪音，为用户提供一张清晰的图像。

　　在本周的谷歌I/O大会上，Waymo谈及公司是如何利用谷歌机器学习研发成果帮助其车辆在下雪天执行车辆导航功能。

　　降雪（降雨等）可被归类为传感器噪声（sensor noise），降雪会导致在屏幕上显示一大片紫云（如上图所示）。当车辆误认为其周边存在固定、不移动的障碍物（紫云）时，该车辆将会执行停车操作。

　　Waymo利用机器学习技术，过滤降雪后可直接探查到路面情况，即使路边停满了车辆，该功能依然能生效。目前尚不清楚，车辆能否在下雪天识别车道，但至少能实现碰撞规避，使驾驶员能够安全地驱车回家，确保驾驶安全性。

　　对推广自动驾驶的广泛应用而言，该技术将发挥至关重要的作用，目前公司还致力于研究如何在地图上未标明的道路（unmapped roads）上进行导航。在全球许多地方，令人感到压抑的天气、几乎看不见的道路通常属于都较为常见的驾驶情境，从而对自动驾驶车辆的运行造成了一定的不便。

　　于是，机器学习技术就发挥其重要作用了。该技术可过滤到所有的传感器噪音，为用户提供一张清晰的图像。该图像不仅显示了街边停靠的车辆，还能显示路边情况。当该技术将“紫云”等传感器噪声过滤后，Waymo车辆就能在道路上畅行。建议为车辆配置冬季轮胎，进一步提升冬季行车的驾驶安全性。（本文图片选自engadget.com）

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