無人駕駛看起來已經很接近我們生活了，但實現和普及之間存在著巨大的差異，現在的無人駕駛靠的是昂貴的專用掃描儀，距離普及還很遠。而近期劍橋大學研究人員開發出的兩個新型車載智能手機系統將為普及無人駕駛做出貢獻，它們無需專用的掃描儀，只需攝像頭或手機就可以在沒有GPS的情況下幫助車輛識別出用戶的位置和方向，而且還可以對道路中的各個組成部分進行實時識別。

　　這項研究的負責人、來自劍橋大學的RobertoCipolla教授表示：“視覺能力是人類最強大的感覺之一，無人駕駛汽車同樣需要具備這樣的感官能力。但是，要教會機器去看這件事比聽起來要困難得多。”而這個系統就賦予了汽車視覺，不過現在這個系統只是一個單獨的識別系統，并不能控制無人駕駛汽車，但是它能讓機器準確地“看到”當前所處的位置和方向，這是發展無人駕駛汽車和機器人技術的一個非常重要的組成部分。

　　研究人員開發的第一個系統被命名為SenNet，這也是我們之前曾報道過的劍橋大學開發的新圖像識別技術。該系統能夠將圖像中的物體分成12種不同的類別，比如道路、街道標志、行人、騎自行車的人和建筑物等，并進行實時分類。不論是晴天、陰天、白天還是黑夜，SegNet系統都可以對照片中的內容進行歸類，其正確率在90%以上。研究人員表示：“用戶可以根據照片來尋找世界上的任何一個城市或者城鎮，目前，該系統已經在城市道路和高速公路上成功通過測試。”除了公路和城市環境之外，研究人員還打算在農村、雪地和沙漠等環境中進行進一步的測試，在初始測試中SenNet的表現得非常不錯。

　　第二個系統可以在繁忙的城市場景中通過單色圖像確定用戶當前的位置和方向，這個系統比GPS定位系統還要精確，并且能夠在GPS系統不可用的場景中使用，比如室內、隧道或者GPS信號不穩定的區域。該系統主要應用幾何原理來確定具體的位置。

　　這無疑可以大大降低無人駕駛成本，通過廉價的車載手機系統就能賦予汽車視覺，只需要攝像頭或者手機，SenNet就能實時將視野中的物體分類，把信息反饋給無人駕駛系統，而這些原本是百萬級的傳感器才能做到的事。而SegNet通過單色圖像獲得準確位置和方向則可以讓無人駕駛汽車知道自己究竟在哪，為后續的該去哪、怎么做提供一份基礎資料。不過短期內，這些技術并不會應用于無人駕駛，可靠性上還需要更精細的雕琢，我們可能會先看到搭載這兩個系統的家用機器人，比如機器人吸塵器等。