空间人工智能

作者：杨硕

来源：电子科学技术, 2021, (04): 64-77.

DOI：10.16453/j.cnki.ISSN2096-5036.2021.04.007

• 同时定位与建图(SLAM)
• 语义理解
• 因子图优化
• 并行计算

无人机、机器人或自动驾驶汽车等智能系统在空间中运行时,需要对自身周围的空间环境建立三个认知——智能系统能够构建周围环境的地图;智能系统能够确定自己在地图上的位置;智能系统能够理解周围环境中的物体的语义(物体类型、尺寸、属性等信息),并针对性地调整自己的动作。实时定位与地图构建技术(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)是让智能系统建立这些认知的关键技术。本文首先介绍SLAM技术近年来的主要发展方向并讨论"空间人工智能"中的技术挑战,然后阐述SLAM技术中最核心的问题——地图元素生成和匹配以及稀疏矩阵分解,由此引出关于近年来深度学习在环境语义识别的广泛应用以及GPU应用于并行化矩阵计算的讨论,最后分析如何通过这些新技术实现"空间人工智能"。

• 出版日期2021