据国外媒体 NDTV 的报道，研究人员已经于近日开发出了两个新型的车载智能手机系统，它们可以在没有 GPS 定位系统的情况下识别出用户当前的位置和方向，这项研究在加速无人驾驶汽车的发展方面有着非常重大的意义。
据了解，这两个车载智能手机系统还可以通过摄像头或者智能手机对道路中的各个组成部分进行实时识别，在这之前，我们需要在车上配置价值上百万的传感器才能够实现这样的效果。
到目前为止，虽然这两个系统还无法控制无人驾驶汽车，但是它们能让机器准确地“看到”当前所处的位置和方向，这是发展无人驾驶汽车和机器人技术的一个非常重要的组成部分。
这项研究的负责人、来自剑桥大学的 Roberto Cipolla 教授表示：“视觉能力是人类最强大的感觉之一，无人驾驶汽车同样需要具备这样的感官能力。但是，要教会机器去看这件事比听起来要困难得多。”
NDTV 报道称，研究人员开发的第一个系统被命名为 SenNet，它可以对一个从来没到过的街道场景进行拍摄，并对它进行分类。该系统能够将图像中的物体分成 12 种不同的类别，比如道路、街道标志、行人、骑自行车的人和建筑物等。
所有的这些分类工作都是实时进行的。不论是晴天、阴天、白天还是黑夜，SegNet 系统都可以对照片中的内容进行归类，其正确率在 90% 以上。研究人员表示：“用户可以根据照片来寻找世界上的任何一个城市或者城镇，目前，该系统已经在城市道路和高速公路上成功通过测试。”除了公路和城市环 境之外，研究人员还打算在农村、雪地和沙漠等环境中进行进一步的测试，虽然该系统在这些环境的初始测试中表现得非常不错。
无人驾驶汽车需要解决的三个关键技术问题是：我在哪里，我周围有什么以及我下一步需要做什么。而为了解决第一个问题，我们需要一个系统来确定当前的位置和方向。
第二个系统跟 SegNet 有点类似，它可以在繁忙的城市场景中通过单色图像确定用户当前的位置和方向。这个系统比 GPS 定位系统还要精确，并且能够在 GPS 系统不可用的场景中使用，比如室内、隧道或者 GPS 信号不稳定的区域。
该系统主要应用几何原理来确定具体的位置。不过，Roberto Cipolla 说：“在短期时间内，我们可能看到更多搭载这两个系统的家用机器人的出现，比如机器人吸尘器等等。”最近，研究人员在智利的圣地亚哥计算机视觉国际会议上公布了这项技术的一些细节。
