据外媒报道，萨里大学（University of Surrey）的研究人员开发出一种无需依赖GPS即可在人口密集的城市地区精确定位设备位置的人工智能系统。该系统可将定位误差从734米缩小到22米以内，这对于自动驾驶汽车和救援车辆等技术的发展意义重大。

图片来源： 萨里大学

在发表于《IEEE Robotics and Automation Letters》的论文中，研究人员介绍了PEnG（Pose-Enhanced Geo-Localization，姿态增强地理定位），这项技术结合卫星和街道图像，仅使用视觉数据即可确定位置。在GPS信号较弱或受阻的环境中，例如隧道、纽约等城市或网络连接较差的地区，PEnG提供了一种可靠且精确的导航替代方案。

萨里大学人工智能与计算机视觉研究生研究员Tavis Shore表示：“许多导航系统依赖GPS，但覆盖范围并非总能得到保证。我们的目标是开发一种仅使用视觉信息就能可靠运行的解决方案。通过结合卫星和地面图像，PEnG实现了此前认为没有GPS就无法实现的精度，并有望为自动驾驶汽车和智能导航工具开启新的可能性。”

与之前受卫星图像采样频率限制的方法不同，PEnG采用两步流程：首先缩小街道层面的位置范围，然后使用相对姿态估计（一种可以精确分析摄像头位置和朝向的技术）进行细化。即使使用大多数车辆中常见的标准单目摄像头，该系统也能提供高精度定位。

萨里大学机器人视觉与自主系统副教授（副教授），该项目主要指导老师Simon Hadfield博士表示：“该系统最令人兴奋的方面之一是它如何将一个简单的单目摄像头变成一个强大的导航工具。PEnG的设计使其无需GPS即可运行，非常适合快速移动、不可预测的场景。这种灵活性正是下一代自动驾驶汽车和机器人在挑战性环境中运行所需要的。”

Tavis和他的团队目前正专注于构建一个工作原型，该原型由萨里大学的Ph.D. Foundership资助，该奖项旨在资助拟议的无GPS导航设备的早期开发。

萨里大学视觉、语音和信号处理中心及萨里以人为本人工智能研究所主任Adrian Hilton教授表示：“我们团队的工作展现了萨里大学倡导的以人为本的人工智能方法，开发了一个能够应对导航技术背后挑战的系统，而导航技术正是我们如今赖以生存的技术。无需GPS即可精确定位的能力为更智能、更具弹性的自主系统奠定了基础，这些系统即使在最偏远的环境中也能运行。”

该研究已开源，以支持未来导航技术的创新。