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澳5彩票官网(www.a55555.net):怎样才能让自动驾驶更加安全?那就是让它的眼睛更加智能

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德国乌尔姆大学的研究人员最近开发了一种新的框架,可以帮助自动驾驶汽车在城市和高度动态的环境中更加安全。这个框架在arXiv上预先发表的一篇论文中提出,旨在实时识别车辆周围的潜在威胁。


该小组的论文建立在他们之前的一项研究,出现在IEEE智能车辆汇刊今年早些时候。之前的工作旨在为自动驾驶汽车提供情景感知环境感知能力,从而使它们在复杂和动态的未知环境中更具响应性。



当自动车辆的感知范围有限时,它们的安全性会大大下降。例如,如果车辆只认为其周围的特定区域是“相关的”,它可能无法检测到其他区域中的潜在威胁物体。如果支撑车辆功能的算法被编程为仅考虑和处理道路的特定区域,这可能会发生。


要大规模应用,研究人员的框架应该尽可能轻便。换句话说,它应该不需要大量的计算资源来持续扫描环境中的威胁。


Henning和他的同事提出的方法非常简单,因为它只需要进行有限的计算。此外,它具有很强的适应性,因此可以针对特定的用例或车辆进行定制。


本质上,该框架捕获环境的无模型表示,包括车辆周围所有移动物体的速度估计。这意味着,与其他方法相比,它不依赖于有限的、先前划定的相关区域地图。



利用笛卡尔动态占据栅格地图(教条)它为光栅化环境中的每个单元提供了速度估计。由此,使用标准的聚类算法来识别具有相似速度的足够大的细胞群(一种方法改编自吉斯等人的研究。)然后评估,假设所识别的聚类的速度恒定,这些聚类是否会在设定的预测范围内与自动车辆的运动相交。

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如果团队的聚类算法识别的移动细胞簇与车辆的运动相交,可能会与相应的物体发生碰撞。为了避免这种情况,该团队的模型将簇的位置标记为应该处理的相关区域,以便车辆可以感知其中的对象,并调整其速度或方向以避免事故。


Henning和他的同事创建的框架与过去引入的其他威胁识别方法之间的关键区别在于,它试图尽早识别威胁。他们的方法首先识别包含移动对象的区域,然后使用他们之前工作中介绍的技术将计算资源分配给这些区域。


这使得车辆能够检测到移动物体并且潜在的威胁在它们紧邻它之前就存在了。一旦这些被识别,威胁评估模块将评估与这些物体碰撞的风险,并且规划者将描绘避免这些碰撞的行动。该小组的论文只关注treat识别模型,因为威胁评估系统和规划器超出了他们论文的范围。


在感知数据的部分区域资源分配的背景下进行的,而不是在360°的完整视野中进行的。保留对环境做出反应的能力而不受先验知识限制的重要性(相当明显)。在这种情况下,简单而轻量级的实施可以显著提高对潜在碰撞威胁的可能反应时间。


Henning和他的同事在一系列模拟中评估了他们的框架,发现它可以改善自动驾驶车辆在不同关键场景下的操作。这些场景包括另一个交通参与者以不同的方式接近车道。


安全性不一定与一个全方位360度的多模式感知系统联系在一起。相反,安全也可以通过有效的感知系统来实现,该系统以智能的方式并基于上下文知识以及在线信息(甚至可能是其他信息来源)来适应自动代理的情况。


新框架最终可以在现实环境中实施和测试,以增强自驾车辆在动态环境中行驶。与此同时,Henning和他的同事们计划继续研究他们的方法,同时也设计新的模型来增强自动和半自动驾驶。


在未来,将引入的情境感知方法,沿着高效和安全的感知之路前进,早期威胁区域识别只是这种系统所需的组成部分之一,还有几个挑战有待解决。


注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!

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