无人驾驶看起来已经很接近我们生活了，但实现和普及之间存在着巨大的差异，现在的无人驾驶靠的是昂贵的专用扫描仪，距离普及还很远。而近期剑桥大学研究人员开发出的两个新型车载智能手机系统将为普及无人驾驶做出贡献，它们无需专用的扫描仪，只需摄像头或手机就可以在没有GPS的情况下帮助车辆识别出用户的位置和方向，而且还可以对道路中的各个组成部分进行实时识别。

　　这项研究的负责人、来自剑桥大学的RobertoCipolla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。”而这个系统就赋予了汽车视觉，不过现在这个系统只是一个单独的识别系统，并不能控制无人驾驶汽车，但是它能让机器准确地“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。

　　研究人员开发的第一个系统被命名为SenNet，这也是我们之前曾报道过的剑桥大学开发的新图像识别技术。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，并进行实时分类。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，在初始测试中SenNet的表现得非常不错。

　　第二个系统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。

　　这无疑可以大大降低无人驾驶成本，通过廉价的车载手机系统就能赋予汽车视觉，只需要摄像头或者手机，SenNet就能实时将视野中的物体分类，把信息反馈给无人驾驶系统，而这些原本是百万级的传感器才能做到的事。而SegNet通过单色图像获得准确位置和方向则可以让无人驾驶汽车知道自己究竟在哪，为后续的该去哪、怎么做提供一份基础资料。不过短期内，这些技术并不会应用于无人驾驶，可靠性上还需要更精细的雕琢，我们可能会先看到搭载这两个系统的家用机器人，比如机器人吸尘器等。