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研究人员开发出一种基于人工智能的自动驾驶汽车预警系统,该系统能够从成千上万个真实交通场景中学习。
Intersting Engineering网站对研究结果进行了审查,数据显示,该系统预测的准确度超过85%,能准确预测紧急情况。
该研究小组与兼慕尼黑机器人与机器智能学院(MSRM)媒介技术负责人兼董事会成员埃克哈德·斯坦巴赫教授合作,尝试了一种新的方法来解决交通意外的问题。
他们考虑了由驾驶员控制的场景。因为出于安全原因,驾驶员不喜欢自动驾驶。
新系统使用摄像头和传感器捕获周围状况,并记录车辆状况数据,包括道路状况、能见度、车轮角度、天气和速度。
使用循环神经网络(RNN)的AI系统可以识别数据中的模式。当出现控制系统无法自行处理的独特情况时,驾驶员将被提前警告任何潜在的危险情况。
Intersting Engineering网站援引TechXplore网站上发表的报告称:“为了使汽车更加独立,目前使用的许多方法都研究了汽车对交通的理解,然后试图改进其中所用的模型。”
“但是我们技术的最大优势在于,我们完全忽视了汽车的想法,我们将自己限制在基于真实事件数据寻找模式。通过这种方式,人工智能可以预测汽车无法发现或尚未发现的紧急情况。”
斯坦巴赫表示,他们开发的系统具备“一项安全功能,可以知道汽车何时何地处于危险状态。”
集中存储的人工智能数据可以使所有自动驾驶汽车互相受益。研究团队和宝马集团已在公共道路上使用最新的自动驾驶汽车测试了新的人工智能技术,并测试了近2500种驾驶员收到警报后必须手动控制的场景。
根据这项研究,人工智能已经能够以超过85%的准确度,甚至在事故发生前的7秒内预测潜在的紧急情况。
研究作者之一克里斯托弗·库恩说:“每次试驾出现潜在紧急情况时,我们都将其作为接下来学习的一个很好的例子。”鉴于人工智能只能识别和预测以前遇到的场景,这意味着研发需要大量的新数据。
他补充说,一旦收集到足够数据,新数据将自动产生。集中式数据存储可实现所有情况的汇总,运输途中每种濒临死亡的情况存储到数据库后,所有自动驾驶汽车都将学习未来如何避免这种情况。
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