“中佛罗里达大学获美军研究实验室450万美元投资 开发不依靠GPS的智能导航系统”

根据世界汽车信息，美国陆军研究实验室( the army research lab，arl )在中国佛罗里达大学) ucf )投资450万美元，开发基于计算机视觉的智能导航系统，在gps无法使用的情况下

该系统像互联网副驾驶一样，通过利用人工智能和机器学习判断车辆和无人机( uav )捕获的地形的计算机图像化，支持地面车辆的导航。 该系统还可以帮助驾驶员明确位置，在众多复杂的地形中到达指定地点。

(照片来源:中佛罗里达大学)

该项目的首席研究员兼ucf光学光子学院( creol )助理教授kyle renshaw说:“对陆军来说，在没有gps的环境中正确导航很重要，因此对方经常干扰、欺骗gps信号。 该系统支持无人机搭载非车载传感器的地面车辆，在许多复杂的城市环境中提供额外的视角感知，检测危险。 ”

该系统利用地理空之间的数据库识别与图像相关的地标，通过视频跟踪对象的运动来判断运动。 renshaw表示，三角测量和相对运动定位并不是新概念，但研究者利用人工智能将它们组合起来，使定位更加准确和自主。

参加该项目的ucf教职员工包括ucf计算机科学教授兼ucf计算机视觉研究中心主任mubarak shah、ucf计算机科学系和计算机视觉研究中心副教授abhijit mahalanobis，以及

ucf和卡内基梅隆大学( carnegie mellon university )是美国唯一提供计算机视觉硕士学位课程的大学，ucf的计算机视觉研究中心是美国排名最高的计算机视觉项目之一。

shah说:“creol的研究人员是传感器和光学以及数据收集和集成的专家，crcv在计算机视觉和机器学习行业处于领先地位。 crcv研究员开发了一种自动分解creol团队收集的数据的算法，从任务图像中提取相关特征，并与gps失效的导航的地理标记参考图像相匹配。 ”

20多年来，shah致力于地理空之间定位的研究。 他认为，新深度学习所启发的计算机视觉方法的性能将大幅提高，推动科学的更快发展。 shah说:“大量数据的可用性和强大的计算能力使我们能够做很大的工作。 ”。

该小组还将与拥有红外图像处理系统丰富经验的亚利桑那大学( university of arizona )研究员ron driggers和孟菲斯大学) university of memphis的eddie jacobs进行合作。 其中，eddie jacobs在无人机方面拥有丰富的经验。

在得到资金援助后，renshaw说:“我期待着与arl和世界一流的研究小组合作，为陆军处理一些真相、重要和紧迫的问题。 当然，所研究的技术和处理方案也适用于其他行业，如自动驾驶、边境安全、灾害应对等。 ’这个项目的资助期一共是四年。 arl首先提供两年的资金，然后选择是否继续为这个项目提供资金。