新系統(tǒng)允許自動(dòng)駕駛汽車做出更多人為決策

與自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)相關(guān)的常見擔(dān)憂是，在自主工作時(shí)無法安全或準(zhǔn)確地導(dǎo)航。為了幫助解決這個(gè)問題，研究人員現(xiàn)在已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)新的系統(tǒng)，將人類推理納入自驅(qū)動(dòng)方程。

麻省理工學(xué)院的一個(gè)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)使用簡(jiǎn)單的地圖和可視化數(shù)據(jù)創(chuàng)建了一個(gè)系統(tǒng)，使無人駕駛汽車能夠在新的復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航。研究人員說，該技術(shù)使用機(jī)器學(xué)習(xí)，允許自動(dòng)控制系統(tǒng)“學(xué)習(xí)”道路上人類駕駛員的轉(zhuǎn)向模式，然后在沒有人為干預(yù)的情況下模擬駕駛員。

計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)主任，電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Daniela Rus在一份新聞聲明中說：“我們的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)在新環(huán)境中駕駛的自主導(dǎo)航能力。”

圍繞3D打印，數(shù)字化制造，生成設(shè)計(jì)SW，自動(dòng)化和其他技術(shù)進(jìn)步有很多宣傳。世界大趨勢(shì)也是不可避免的。立即注冊(cè)，了解這些大趨勢(shì)如何與數(shù)字設(shè)計(jì)和制造相關(guān)聯(lián)，以及整個(gè)工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)如何隨著時(shí)間的推移而發(fā)展。

她舉了一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車的例子，他被訓(xùn)練成在城市環(huán)境中駕駛，例如麻省理工學(xué)院所在的馬薩諸塞州劍橋市的街道。“系統(tǒng)也應(yīng)該能夠在森林中順利駕駛，即使這是一個(gè)前所未有的環(huán)境，”羅斯說。

非人類條件

當(dāng)前無人駕駛汽車技術(shù)的復(fù)雜性基本上是，它不是人類，并且不能依賴于人類駕駛員在使用GPS進(jìn)行導(dǎo)航以確定位置以及在前往目的地時(shí)下一步去往何處時(shí)所使用的思維處理。

在無人駕駛汽車中，該任務(wù)要求汽車映射和分析新的道路，這是耗時(shí)的。系統(tǒng)使用的地圖 - 通常由3D掃描生成 - 也很復(fù)雜，因?yàn)樗鼈兪怯?jì)算密集型的。這意味著它們無法動(dòng)態(tài)處理，限制了導(dǎo)航。

為了克服這些限制并幫助自動(dòng)化系統(tǒng)做出類似人類的決策，麻省理工學(xué)院的團(tuán)隊(duì)改進(jìn)了團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開發(fā)的現(xiàn)有端到端導(dǎo)航系統(tǒng)，對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，以便在以前看不見的情況下從目標(biāo)開往目的地環(huán)境研究人員說。

為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，他們使系統(tǒng)能夠在駕駛過程中的任何特定時(shí)刻預(yù)測(cè)所有可能的轉(zhuǎn)向指令的完整概率分布，麻省理工學(xué)院研究生，研究人員Alexander Amini說。

“在我們的系統(tǒng)中，你不需要事先在每條道路上進(jìn)行訓(xùn)練，”他在一份新聞聲明中說。“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(jìn)行導(dǎo)航。”