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          麻省理工學院的人工智能使自動駕駛汽車更像人類在駕駛

          導讀 創建具有人性化推理能力的無人駕駛汽車是Waymo,GM& 39;s Cruise,Uber等公司的長期追求。英特爾的Mobileye提出了一種數學模型 - 責任敏

          創建具有人性化推理能力的無人駕駛汽車是Waymo,GM's Cruise,Uber等公司的長期追求。英特爾的Mobileye提出了一種數學模型 - 責任敏感安全(RSS) - 它將道路上的決策描述為一種“常識”方法,該方法將良好習慣編成法典,例如讓其他車輛獲得通行權。就其本身而言,Nvidia正在積極開發安全力場,這是一個運動規劃堆棧中的決策策略,通過分析實時傳感器數據來監控不安全行為。

          現在,麻省理工學院的一個科學家團隊正在研究一種方法,該方法利用類似GPS的地圖和視覺數據,使自動駕駛汽車能夠學習人類轉向模式,并將學到的知識應用于以前看不見的環境中的復雜計劃路線。他們的工作 - 將于下個月在加利福尼亞州長灘舉行的國際機器人和自動化會議上展出 - 建立在由計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)主任Daniel Rus設計的端到端導航系統上。

          Rus及其同事的先前模型在沒有目的地的情況下遵循道路,而新模型驅動到預定義的位置。“憑借我們的系統,您無需事先在每條道路上進行訓練,”第一篇論文作者和麻省理工學院研究生亞歷山大·阿米尼說。“你可以下載一張新的汽車地圖,以便在以前從未見過的道路上進行導航。”

          正如Amini和其他研究人員解釋的那樣,他們的AI系統觀察和學習如何駕駛人類駕駛員,然后將方向盤旋轉與通過攝像機和輸入地圖觀察到的道路曲率相關聯。最終,它知道最可能的轉向命令用于各種駕駛情況,例如直道,四向或T形交叉點,叉子和旋轉。

          在實驗中,研究人員為機器學習模型提供了一個隨機選擇的路線圖。駕駛時,系統從攝像機中提取視覺特征,使其能夠預測道路結構,如遠距離停車標志和道路側面的換行符。此外,它將視覺數據與地圖數據相關聯以識別不匹配,這有助于更好地確定其在道路上的位置并確保其保持在最安全的路徑上。例如,當它在沒有轉彎的直道上行駛并且地圖表明它需要向右轉時,汽車知道要繼續直行。

          “在現實世界中,傳感器確實會失敗,”阿米尼說。“我們希望通過構建一個能夠接受這些噪聲輸入的系統來確保系統對不同傳感器的不同故障具有魯棒性,并且仍能在路上正確導航和定位。”

          標簽:人工智能

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