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斯坦福大学新技术:自动驾驶汽车自主学习急转弯

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时间:1900/1/1 0:00:00

奥迪,大众

据英国《每日邮报》3月28日消息,近日,一辆无人驾驶汽车通过机器算法学习,结合20万个转弯视频和之前的驾驶经验,成功完成了高速转弯操作。该研究的发起人斯坦福大学的研究人员表示,该系统将帮助汽车在极端和未知的环境中更安全地行驶。测试车辆为大众GTI和奥迪TTS。研究人员为这些车辆配备了一种名为“神经网络”的人工智能算法,测试在北极圈附近的结冰测试跑道上进行。这些测试旨在探索摩擦极限,摩擦极限与汽车在紧急操作过程中刹车、加速和转弯的程度直接相关。该团队表示,随着数据被纳入神经网络,他们终于为自动驾驶汽车采用了一种很有前途的新控制方法。内森·斯皮尔伯格是斯坦福大学机械工程专业的研究生,他说:“因为道路和开发过程中有太多的自动驾驶汽车,各种驾驶场景都会产生大量数据。我们希望建立一个神经网络,因为应该有一些方法来使用这些数据。如果我们能够开发出比我们自己的大多数汽车互动性高数千倍的汽车,我们可以希望它们更安全。”。“尽管测试结果非常令人兴奋,但研究人员也强调,“神经网络”对于它没有经历过的情况来说并不理想,可能存在错误的操作。科学家们继续研究和改进该系统,有望进一步提高其安全性。奥迪,大众

据英国《每日邮报》3月28日消息,近日,一辆无人驾驶汽车通过机器算法学习,结合20万个转弯视频和之前的驾驶经验,成功完成了高速转弯操作。该研究的发起人斯坦福大学的研究人员表示,该系统将帮助汽车在极端和未知的环境中更安全地行驶。测试车辆为大众GTI和奥迪TTS。研究人员为这些车辆配备了一种名为“神经网络”的人工智能算法,测试在北极圈附近的结冰测试跑道上进行。这些测试旨在探索摩擦极限,摩擦极限与汽车在紧急操作过程中刹车、加速和转弯的程度直接相关。该团队表示,随着数据被纳入神经网络,他们终于为自动驾驶汽车采用了一种很有前途的新控制方法。内森·斯皮尔伯格是斯坦福大学机械工程专业的研究生,他说:“因为道路和开发过程中有太多的自动驾驶汽车,各种驾驶场景都会产生大量数据。我们希望建立一个神经网络,因为应该有一些方法来使用这些数据。如果我们能够开发出比我们自己的大多数汽车互动性高数千倍的汽车,我们可以希望它们更安全。”。“尽管测试结果非常令人兴奋,但研究人员也强调,“神经网络”对于它没有经历过的情况来说并不理想,可能存在错误的操作。科学家们继续研究和改进该系统,有望进一步提高其安全性。

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