据外媒报道，美国密歇根大学的研究人员通过关注人类步态、身体对称性和脚部位置，使用比现在更准确的技术来教授自动驾驶汽车识别和预测行人运动。车辆通过摄像头、激光雷达和全球定位系统收集的数据使研究人员能够捕捉人类行为的视频片段，然后可以在3D计算机模拟中再现。在此基础上，科学家们创建了一个“生物力学启发的递归神经网络”，可以对人类行为进行分类。
根据研究人员的说法，他们可以使用这种神经网络来预测距离汽车50码远的一个或几个行人的行动和未来的位置。为了让车辆具备这种必要的预测能力，神经网络需要深入研究人类运动的细节：人类步态的节奏、对称肢体的镜像，以及行走过程中脚部位置对人类稳定性的影响。
许多将自动驾驶汽车提升到当前水平的机器学习算法都涉及二维图像。如果一台计算机显示数百万个停车标志的图像，它最终可以实时识别停车标志。通过利用几秒钟的视频片段，密歇根大学的系统能够研究视频的前半部分并做出预测，然后使用视频的后半部分进行确认。
研究结果表明，这种新系统提高了自动驾驶汽车预测最有可能的未来情况的能力。最后，该系统可以提高自动驾驶汽车的安全性。
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