Credit: Unsplash/CC0公共领域没有GPS，自主系统很容易迷路。现在，加州理工学院开发的一种新算法允许自主系统通过观察周围的地形来识别自己的位置——这是第一次，无论地形的季节变化如何，这项技术都可以工作。6月23日，关于这一过程的细节发表在《科学机器人》杂志上。
一般的过程被称为视觉地形相对导航(VTRN)，最早是在20世纪60年代开发的。通过将附近的地形与高分辨率卫星图像进行比较，自主系统可以定位自己。
问题是，为了让它工作，当前一代的VTRN要求它正在观察的地形与其数据库中的图像紧密匹配。任何改变或模糊地形的东西，如积雪或落叶，都会导致图像不匹配，并污染系统。因此，除非有一个在每种可能情况下的景观图像数据库，否则VTRN系统很容易被混淆。
为了克服这一挑战，加州理工学院为美国国家航空航天局管理的JPL航空航天与控制及动力系统布伦教授和研究科学家苏琼·钟实验室的一个团队转向深度学习和人工智能，以消除阻碍当前VTRN系统的季节性内容。
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