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伊利诺伊大学香槟分校利用机器学习技术,提高自动驾驶安全性
时间:2021-08-22 01:32 点击次数:
本文摘要:据外媒报导,伊利诺伊大学香槟分校(UniversityofIllinoisatUrbana-Champaign)的研究人员用于AI和机器学习技术,通过在软件和硬件方面获得的变革,提升自动驾驶技术的安全性。(图片来源:伊利诺伊大学香槟分校)研究人员之一RaviIyer回应,“用于AI改良自动驾驶汽车十分艰难,因为汽车的电气和机械部件非常复杂,而且外部条件多变,如天气、道路条件、地形、交通模式和灯光。

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据外媒报导,伊利诺伊大学香槟分校(UniversityofIllinoisatUrbana-Champaign)的研究人员用于AI和机器学习技术,通过在软件和硬件方面获得的变革,提升自动驾驶技术的安全性。(图片来源:伊利诺伊大学香槟分校)研究人员之一RaviIyer回应,“用于AI改良自动驾驶汽车十分艰难,因为汽车的电气和机械部件非常复杂,而且外部条件多变,如天气、道路条件、地形、交通模式和灯光。”该团队研发了一个平台,使企业需要在简单和大大变化的自动驾驶技术环境中更慢、更加经济地解决问题安全性问题。

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他们正在与旧金山湾区(Bayarea)的许多公司合作,还包括三星、英伟达和一些初创企业。由于自动驾驶汽车用于AI和机器学习,构建机械、电子和计算技术作出动态驾驶员决策,系统十分复杂,因此,该团队的工作十分具备挑战性。典型的自动驾驶汽车是一个微型超级计算机,具备50多个处理器和加速器,运营多达1亿行代码,以反对计算机视觉、规划和其他机器学习任务。因此,必需考虑到车辆的传感器和自动驾驶堆栈(计算出来软件和硬件)。

当一辆汽车在高速公路上以每小时70英里的速度行经时,一旦再次发生故障,将对驾驶员带给极大风险。该项目领导者、计算机科学博士研究生SaurabhJha说明说道,“如果一辆普通汽车的驾驶员感觉到了诸如汽车飘移或拉力等问题,他/她可以调整自己的不道德,行经到安全性的行驶点。然而,在此种情况下,自动驾驶汽车的不道德有可能无法预测,除非自动驾驶汽车针对这些问题展开了训练。


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