目前的驾驶模拟器有一个问题,它看起来不够逼真,尤其是背景物体,如树木和路标。据国外媒体报道,俄亥俄州立大学的研究人员开发出了一种为模拟器创建逼真图像的新方法,可以为更好地测试无人驾驶汽车铺平道路。
传统的计算机图形学使用精细的模型、网格和纹理来渲染来自3D场景的2D图像。这个过程需要更多的劳动,生成的图像通常是不真实的,尤其是在背景中。然而,通过使用一种称为生成对抗网络的机器学习框架,研究人员可以通过提高程序的视觉逼真度(与现实共享的计算机图形的表示水平)来训练程序随机生成现实环境。这在测试无人驾驶车辆或道路上的人类反应时尤为重要。
俄亥俄州立大学电气和计算机工程研究和研究助理的主要作者Ekim Yurtsever部署:“当驾驶模拟看起来像一个计算机游戏时,大多数人都不会认真对待它,所以我们希望让模拟看起来尽可能与真实世界相似。”