中国无人驾驶测试与验证的计算框架及其系统基本架构有所突破

实现无人驾驶是人工智能领域面临的重大挑战之一，应对这一挑战需要发展一种新的图灵测试方法，以测试和验证无人车对复杂交通场景的理解和行驶决策的能力， 进而推动无人驾驶技术的发展。西安交大人工智能与机器人研究所历经十年研究，实现的一种无人驾驶测试与验证的平行计算框架及其系统。近日，该成果发表在国际知名《科学》杂志的子刊 《科学·机器人学》（Science Robotics）上。

西安交大无人驾驶研究团队构建了人在回路智能测试模型，使系统具有在人类专家指导下自动自我升级的认知机制，同时引入对抗式学习模型， 以自动生成新的任务实例， 这些任务实例可以呈现复杂、动态的交通场景， 促使无人驾驶车辆进一步提高适应复杂环境的能力。

如何对智能系统进行测试是人工智能领域极其重要的研究方向，只有当测试具有明确的任务定义和有效的方法生成测试的丰富数据时，才能实现安全可靠的AI系统。该焦点论文提出的这种无人驾驶测试与验证的计算框架及其系统基本架构对构建和测试其他人工智能系统也具有重要的启发意义。

据介绍，西安交通大学人工智能与机器人研究所是于1986年在国内率先成立的人工智能研究机构，是“模式识别与智能系统”国家重点二级学科以及“视觉信息处理与应用国家工程实验室”。在科学研究方面，主要进行以计算机视觉与模式识别为基础的智能信息处理结合学科发展前沿，重点进行视觉信号统计特性、初级视觉模型、计算机图形学和机器视觉信息计算模型研究；智能系统的数理机制探索与模型化；计算视频及面向图像和视频处理的超大规模专用集成电路设计；基于图像信息的智能控制与识别系统和各种图像处理方法与技术。先后荣获国家自然科学奖二等奖1项，国家技术发明奖二等奖1项，国家科技进步奖二等奖2项。