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自动驾驶汽车学习在未知条件下操作
斯坦福大学的研究人员正在开发一种新的自动驾驶汽车控制方法，该方法集成了之前所有的驾驶经验。该系统将帮助车辆在极端和未知的条件下更安全地运行。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）斯坦福大学的研究人员正在开发一种新的自动驾驶汽车控制方法，该方法集成了之前所有的驾驶经验。该系统将帮助车辆在极端和未知的条件下更安全地运行。
在赛道上进行了极速测试，大众 GTI 和奥迪 TTS 上的新系统的性能与现有的自动控制系统和经验丰富的赛车手一样出色。
“我们的工作以安全为动力，我们希望自动驾驶汽车能够在各种条件下运行，从高摩擦路面上的正常驾驶到冰雪上快速、低摩擦的驾驶，”内森说斯皮尔伯格是斯坦福大学机械工程专业的研究生，也是该研究论文的主要作者。 “我们希望我们的算法能够与最有经验的驾驶员一样好，甚至更好。”
虽然当前的自动驾驶系统可能依赖于对环境的即时评估，但斯坦福大学研究人员开发的新系统包含了最近的操作和过去的驾驶经验的数据，包括在北极圈附近结冰的道路上进行的旅行。考虑到研究人员在开发这些车辆时生成的大量自动驾驶车辆数据，这种从过去学习的能力可能特别有用。
为了开发更灵活、反应灵敏的控制系统，研究人员创建了一个神经网络，这是一种人工智能计算系统，它结合了加利福尼亚州威洛斯 Thunderhill 赛道过去驾驶经验的数据，以及基于 200,000 个冬季测试设施的数据。物理轨迹。