探索频道展示匈牙利科学研究

国际实况电视频道 Discovery 频道在其热门系列节目之一《与 Csaba Gyetván 一起制造》中带领观众进入自动驾驶汽车和自主无人机的世界。

在最新一集中，节目组访问了匈牙利计算机科学与控制研究所（SZTAKI）的系统与控制实验室（SCL）。

探索频道上的匈牙利研究

这一集将于 12 月 28 日晚 7 点播出，介绍完全自主的无人包裹递送机在没有任何中央控制的情况下运行，还将探讨 Csaba Gyetván 能否打败一辆控制算法经过 3000 小时学习的汽车模型。

本集介绍了实验室开发的一个系统，该系统能够提前规划无人机的自主飞行，并实时应对突发情况。无人机独立地从一辆行驶中的汽车上取下一个包裹，然后以厘米级的精度将其送到另一辆同样行驶中的汽车上。

为了执行这项任务，系统只提供车辆的起点和终点位置；所有其他计算和控制决策均由 SZTAKI SCL 开发的算法处理。

目前，只有匈牙利实验室的专家才能在没有人工干预的情况下完全自主地完成这项复杂的操作，这在全世界都是独一无二的。

观众还将看到同一系统如何同时管理多达 20 架无人机（其中一些是虚拟的）的飞行。无人机不依赖中央控制器的指令，而是利用彼此的轨迹数据来规划和优化航线。

它们不仅能随时了解障碍物的位置，还能预测这些障碍物未来可能的移动方式。根据这些预测，无人机会调整自己的路径，同时始终保持安全距离。

该实验室还负责开发和测试基于人工智能的控制算法，使自动驾驶汽车能够在复杂的道路环境中更好地预测、反应和学习。研究人员模拟和建模了在现实条件下过于危险甚至无法测试的场景。

然后利用虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR) 和混合现实 (MR) 技术对已经通过理论和计算机模拟验证的模型进行测试。

工程师可以创建虚拟危险，如儿童从停靠的公共汽车后方踏上道路、骑自行车者突然做出动作或不可预测的天气状况，所有这些都会与真实车辆产生互动。

这些数字元素的行为与真实世界中的危险无异，从而可以安全、可重复和经济高效的方式检验自主系统的反应。发现 “系列展示了如何先在实验室使用缩小版的真实汽车进行测试，然后再在测试轨道上使用全尺寸汽车进行测试。

在 12 月 28 日的节目中，Csaba Gyetván 还挑战了一辆不是由预先编程的算法控制，而是由强化学习控制的汽车模型。这辆汽车–或者说它的算法–已经在模拟器中驾驶了约 3000 个小时，并进行了有效的自我训练。

强化学习的工作原理与训练类似：算法在高效、安全地驾驶时会得到虚拟的 “奖励”，而在犯错时则会受到 “惩罚”。问题是：是人类还是机器在比赛中获胜？