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为了安全起见，自动驾驶汽车必须准确跟踪行人，自行车和周围其他车辆的运动。由于卡内基梅隆大学开辟了一种新方法，培训那些跟踪系统现在可能会更加有效。

一般而言，可用于培训跟踪系统的道路和交通数据越多，结果越好。为此，CMU研究人员找到了一种解锁大量自动驾驶数据的方法。

“与以前的方法相比，我们的方法更加茁壮，因为我们可以在更大的数据集上进行训练，”与CMU机器人学院助理教授David Held合作的研究实习生Himangi Mittal说。

大多数自动驾驶汽车主要基于称为激光雷达的传感器进行导航，该激光设备会生成有关汽车周围环境的3-D信息。这种3-D信息不是图像，而是点云。车辆利用此数据的一种方式是使用一种称为场景流的技术。这涉及计算每个3D点的速度和轨迹。通过场景流将一起移动的点组解释为车辆，行人或其他移动物体。

过去，用于训练此类系统的最新方法要求使用标记的数据集-已标注注释的传感器数据，以随时间推移跟踪每个3-D点。手动标记这些数据集既费力又昂贵，因此不足为奇的是，几乎没有标记数据。结果，场景流训练通常是使用效果不佳的模拟数据执行的，然后使用少量存在的标记现实世界数据进行微调。

米塔尔，赫德和机器人学博士学位学生Brian Okorn采纳了另一种方法，即使用未标记的数据进行场景流训练。由于通过在汽车上安装激光雷达并四处行驶，相对容易生成未标记的数据，因此不乏这些数据。

他们方法的关键是为系统开辟一种方法来检测场景流中的自身错误。在每个瞬间，系统都会尝试预测每个3-D点的移动方向和移动速度。在下一瞬间，它会测量该点的预测位置与最接近该预测位置的点的实际位置之间的距离。该距离形成要最小化的一种类型的误差。

然后，系统从预测的点位置开始向后逆转该过程，以映射回该点的原始位置。此时，它会测量预测位置与实际起点之间的距离，并且所产生的距离会形成第二种误差。

然后，系统将纠正这些错误。

霍尔德说：“事实证明，要消除这两个错误，系统实际上需要学习做正确的事，而从未被告知正确的事是什么。”

听起来可能有些费解，但Okorn发现它运作良好。研究人员使用一组综合数据训练得出的场景流精度仅为25%。当使用少量现实世界中标记的数据对合成数据进行微调时，准确性提高到31%。当他们添加大量未标记的数据来使用他们的方法训练系统时，场景流的准确性跃升至46%。

研究团队在6月14日至19日举行的计算机视觉和模式识别(CVPR)会议上介绍了他们的方法。CMU Argo AI自主车辆研究中心为这项研究提供了支持，并获得了NASA太空技术研究奖学金的额外支持。