据外媒报道，慕尼黑工业大学(TUM)的研究人员开发出了一种全新的车辆预警系统。该系统使用人工智能来学习成千上万的实际交通场景。研究结果表明，该系统应用于自动驾驶汽车时，可以发现汽车自身无法察觉的潜在危险情况，并提前7秒向汽车发出警报，准确率超过85%。宝马集团也参与了这个项目的研究。
(来源:慕尼黑工业大学)
为了保证未来自动驾驶汽车的安全性，开发工作中经常使用复杂的模型，让汽车可以分析所有交通参与者的行为。但是如果模型不能处理复杂或不可预测的情况会发生什么呢？
TUM Munich机器人和机器智能研究所(MSRM)董事会成员兼媒体技术主席Eckehard Steinbach教授及其团队在该领域取得了突破。在以往的场景中，自动驾驶测试车辆都是在真实路况下进行极限测试，但通常车辆都是由人类驾驶员接管，可能是汽车发出了求助的干预信号，也可能是驾驶员出于安全考虑主动干预。感谢人工智能，系统可以学习这些过去的场景。
这项技术利用传感器和摄像头捕捉周围的情况，记录车辆的状态数据，如方向盘角度、路况、天气、能见度和速度。基于RNN的人工智能系统将学习使用数据识别模式。如果系统在一个新的驾驶场景中发现了某种模式，而之前的控制系统在这个场景中无法处理，就会对驾驶员可能出现的危险情况进行预警。
Steinbach说:“为了让汽车更加自动化，许多现有的方法都研究了当前对交通的理解，并试图改进其使用的模型。新系统最大的好处就是完全忽略了汽车的想法。相反，我们基于真实事件的数据开发新的模式，以便人工智能可以发现模式无法识别或尚未发现的潜在危险情况。因此，该系统可以提供安全功能，以发现车辆中何时何地存在隐患。
研究团队和宝马集团在高速公路上测试了使用这种技术的自动驾驶车辆，并分析了大约2500种司机不得不干预的情况。研究表明，人工智能可以在7秒前预测潜在的危险情况，准确率超过85%。这项技术的应用需要大量数据的支持，因为如果场景曾经出现过，人工智能只能局限于系统去识别和预测。研究成员之一克里斯托弗·库恩(Christopher Kuhn)表示:“随着越来越多的自动驾驶车辆上路，数据实际上将由它们自己生成。每一次潜在危险情况测试都会带来新的训练实例。”中央数据存储可以帮助车辆从整个车队的记录数据中学习。据外媒报道，慕尼黑工业大学(TUM)的研究人员开发出了一种全新的车辆预警系统。该系统使用人工智能来学习成千上万的实际交通场景。研究结果表明，该系统应用于自动驾驶汽车时，可以发现汽车自身无法察觉的潜在危险情况，并提前7秒向汽车发出警报，准确率超过85%。宝马集团也参与了这个项目的研究。
(来源:慕尼黑工业大学)
为了保证未来自动驾驶汽车的安全性，开发工作中经常使用复杂的模型，让汽车可以分析所有交通参与者的行为。但是如果模型不能处理复杂或不可预测的情况会发生什么呢？
TUM Munich机器人和机器智能研究所(MSRM)董事会成员兼媒体技术主席Eckehard Steinbach教授及其团队在该领域取得了突破。在以往的场景中，自动驾驶测试车辆都是在真实路况下进行极限测试，但通常车辆都是由人类驾驶员接管，可能是汽车发出了求助的干预信号，也可能是驾驶员出于安全考虑主动干预。感谢一个……人工智能系统可以学习这些过去的场景。
这项技术利用传感器和摄像头捕捉周围的情况，记录车辆的状态数据，如方向盘角度、路况、天气、能见度和速度。基于RNN的人工智能系统将学习使用数据识别模式。如果系统在一个新的驾驶场景中发现了某种模式，而之前的控制系统在这个场景中无法处理，就会对驾驶员可能出现的危险情况进行预警。
Steinbach说:“为了让汽车更加自动化，许多现有的方法都研究了当前对交通的理解，并试图改进其使用的模型。新系统最大的好处就是完全忽略了汽车的想法。相反，我们基于真实事件的数据开发新的模式，以便人工智能可以发现模式无法识别或尚未发现的潜在危险情况。因此，该系统可以提供安全功能，以发现车辆中何时何地存在隐患。
研究小组和宝马集团在高速公路上测试了使用这种技术的自动驾驶车辆，并分析了大约2500种司机不得不干预的情况。研究表明，人工智能可以在7秒前预测潜在的危险情况，准确率超过85%。这项技术的应用需要大量数据的支持，因为如果场景曾经出现过，人工智能只能局限于系统去识别和预测。研究成员之一克里斯托弗·库恩(Christopher Kuhn)表示:“随着越来越多的自动驾驶车辆上路，数据实际上将由它们自己生成。每一次潜在危险情况测试都会带来新的训练实例。”中央数据存储可以帮助车辆从整个车队的记录数据中学习。
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