在过去的9个月里，Nvidia工程团队使用摄像头、Drive-PX嵌入式计算机和72小时的训练数据开发了自动驾驶系统。
车。
在康奈尔研究图书馆旗下的 arXiv.org（全球最大的预印本系统）上，Nvidia 以学术预印本的形式发布了 DAVE2 的研究成果，标题为《自动驾驶汽车的端到端学习》。
Nvidia 的项目名为 DAVE2。
为什么这样命名呢？因为美国国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency）有一个项目叫做DARPA自动驾驶汽车（DAVE，DARPA无人驾驶汽车）。
尽管神经网络和自动驾驶汽车看似是新发明的技术，但事实上，谷歌的杰弗里·辛顿、Facebook的Yann·Lecune和蒙特利尔大学的约舒亚·本吉奥在过去20年里一直在共同研究它。
这些技术都是AI的一个分支。
DARPA DAVE 项目应用于研究神经网络自动驾驶汽车。
它的前身是卡内基梅隆大学在 2011 年提出的 ALVINN 项目。
有一点发生了变化：由于 GPU 的发展，研究在经济上变得可行。
神经网络和图像识别应用（例如无人驾驶汽车）最近呈爆炸式增长，主要原因有两个。
首先，在手机上渲染图像的 GPU 已经非常强大且便宜。
将GPU大规模加载到板级超级计算机中可以很好地解决巨大的并行神经网络的问题，而且也足够便宜。
每个人工智能研究人员和软件开发人员都负担得起。
其次，大型标记图像数据集已经存在，我们可以使用它们来训练在 GPU 上执行的大型并行神经网络，并且可以看到和感知相机捕获的对象。
映射人类驾驶模式 Nvidia 团队训练了一个卷积神经网络，该网络可以映射单个前置摄像头捕获的原始像素，该像素直接与驾驶命令相关。
英伟达技术的突破在于，自动驾驶汽车可以通过观察人类如何驾驶来进行自我学习。
操作系统使用一个摄像头和一台Drive-PX嵌入式计算机，而训练系统使用三个摄像头和两台计算机，可以捕获3D视频图像、转向角度（来自人类驾驶的汽车），这些信息可以训练系统学习“看”和“驾驶”能力。
Nvidia 监控转向角度的变化作为训练信号，然后将人类驾驶模式映射到摄像头记录的位图图像上。
该系统使用卷积神经网络来定义驾驶处理步骤的内部表示，例如检测有用的道路特征——线路、汽车和道路轮廓。
自动驾驶汽车将感知路况、其他汽车和障碍物。
开源机器学习系统Torch 7将对处理过程进行深度学习，然后用它来控制测试车。
实际训练是以每秒10帧的速度进行的，因为即使速度达到30帧，差别也不会太大，学习的价值也不会增加。
测试车辆包括林肯 MKZ 和福特福克斯。
机器学习处理的核心是利用Torch 7构建的卷积神经网络来模拟操控情况。
人类驾驶的汽车会拍摄一些 10fps 的图像，卷积神经网络将发出转向命令并模拟对 10fps 图像的响应。
研究人员需要将模拟响应与人类转向角度进行比较。
一是人类的转向角度，二是卷积神经网络模拟的控制命令，可以教会系统“看”和“操纵”的能力。
研究人员需要对两者进行比较并分析差异。
汽车将在测试路线上行驶3小时，总里程相当于英里。
这次旅程将被记录为视频。
模拟中使用的测试数据来自视频。
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