自动驾驶汽车的新型预警系统

  慕尼黑工业大学(TUM)的一组研究人员开发了一种新的车辆预警系统,该系统使用人工智能从数千种实际交通情况中学习。与宝马集团合作对系统进行了研究。结果表明,如果在当今的自动驾驶汽车中使用,它可以提前7秒钟警告潜在危险情况,这些情况是汽车无法独自操纵的,准确度超过85%。

自动驾驶汽车的新型预警系统

  为了使未来的自动驾驶汽车安全,开发工作通常依赖于复杂的模型,旨在使汽车能够分析所有交通参与者的行为。但是,如果模型还不能处理某些复杂或无法预料的情况,会发生什么呢?

  与Eckehard Steinbach教授一起工作的团队正在采用一种新方法,该教授是媒体技术的主席,并且是慕尼黑大学机器人与机器智能学院(MSRM)的董事会成员。借助人工智能(AI),他们的系统可以从过去的情况中学习,在这种情况下,自动驾驶测试车辆在现实世界的道路交通中被推到了极限。在那些情况下,驾驶员会接手-是因为汽车发出需要干预的信号,或者因为驾驶员出于安全原因决定进行干预。

  通过RNN进行模式识别

  该技术使用传感器和摄像头捕获周围状况并记录车辆的状态数据,例如方向盘角度,道路状况,天气,能见度和速度。基于递归神经网络(RNN)的AI系统学会了用数据识别模式。如果系统发现控制系统过去无法处理的新驾驶情况下的模式,则会提前警告驾驶员可能出现的紧急情况。

  “为使车辆更加自动驾驶,许多现有方法研究了车辆现在对交通的了解,然后尝试改进其使用的模型。我们技术的最大优势是:我们完全忽略了车辆的想法。相反,我们将自己限制在根据实际发生的数据并寻找模式。” Steinbach说。“通过这种方式,人工智能可以发现模型可能无法识别或尚未发现的潜在紧急情况。因此,我们的系统提供了一种安全功能,可以知道汽车何时何地存在弱点。”

  提前7秒发出警告

  研究团队在宝马集团及其在高速公路上的自动驾驶开发车辆上测试了该技术,并分析了大约2500种驾驶员必须干预的情况。研究表明,人工智能已经能够以超过85%的准确度预测潜在的紧急情况-最多可以在发生前七秒钟。

  毫不费力地收集数据

  为了使该技术起作用,需要大量数据。毕竟,如果以前已经看到过这种情况,那么AI只能识别和预测系统极限的经验。研究的作者之一克里斯托弗·库恩(Christopher Kuhn)说,由于大量的开发工具在路上,数据实际上是由自己生成的:“每次在潜在的危急情况下进行试驾时,我们最终都会得到一个结果。新的培训示例。” 数据的中央存储使每辆车都可以从整个车队记录的所有数据中学习。

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