据国外媒体报道，乌尔姆大学的研究人员最近开发了一种新的框架，可以实时识别车辆周围的潜在威胁，从而提高自动驾驶汽车在城市和高度动态环境中的安全性。
图片来源:亨宁
研究人员之一马蒂·亨宁(Matti Henning)表示:“我们研究的核心思想是将感知资源只分配给与当前情况相关的自动驾驶汽车周围的区域，而不是简单的360°感知领域。这种方法可以节省计算资源，从而提高自动驾驶汽车的效率。”
当自动驾驶汽车的感知范围有限时，其安全性可能会大大降低。例如，如果一辆汽车只认为它周围的特定区域是“相关的”，它可能无法检测到其他区域的潜在威胁对象。如果支持车辆功能的算法被编程为仅考虑和处理道路的特定区域，则可能发生这种情况。据国外媒体报道，乌尔姆大学的研究人员最近开发了一种新的框架，可以实时识别车辆周围的潜在威胁，从而提高自动驾驶汽车在城市和高度动态环境中的安全性。
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研究人员之一马蒂·亨宁(Matti Henning)表示:“我们研究的核心思想是将感知资源只分配给与当前情况相关的自动驾驶汽车周围的区域，而不是简单的360°感知领域。这种方法可以节省计算资源，从而提高自动驾驶汽车的效率。”
当自动驾驶汽车的感知范围有限时，其安全性可能会大大降低。例如，如果一辆汽车只认为它周围的特定区域是“相关的”，它可能无法检测到其他区域的潜在威胁对象。如果支持车辆功能的算法被编程为仅考虑和处理道路的特定区域，则可能发生这种情况。
标签：理念
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