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如何使自动驾驶汽车在道路上更安全

喷雾干燥器 2019-10-10 14:396846烟台头条新闻烟台头条新闻
如何使自动驾驶汽车在道路上更安全

对于像洛杉矶这样交通拥挤的城市中的许多人来说,这是一个大问题:无人驾驶汽车什么时候到来?但是,在美国发生了一系列备受瞩目的事故之后,安全问题可能会使自主梦想陷入停顿。

在南加州大学,研究人员发表了一项新研究,该研究解决了一个长期存在的问题。自动驾驶汽车开发人员:测试系统的感知算法,使汽车“了解”其“看到的东西”。

与亚利桑那州立大学的研究人员合作,该团队的新数学方法能够识别异常或

感知算法基于卷积神经网络,由机器学习(一种深度学习)提供动力。众所周知,这些算法很难测试,因为我们还不完全了解它们是如何做出预测的。该研究的主要作者,南加州大学计算机科学系的说:“使感知算法更强大是自动驾驶系统面临的最重大挑战之一。”博士生。

“使用这种方法,开发人员可以更快地缩小感知算法中的错误范围,并使用此信息进一步训练系统。与汽车必须通过碰撞测试以确保安全性相同,此方法提供了先发制人的测试来捕获自动驾驶系统中的错误。”

标题为“基于视觉的指定和评估质量指标”的论文在3月28日于意大利举行的“欧洲设计,自动化和测试”会议上,进行了介绍。

通常,自动驾驶汽车通过机器学习系统“学习”世界,这些学习系统为大量的道路数据集图像,然后它们才能自行识别对象。

但是系统可能会出错。去年三月,在亚利桑那州的自动驾驶汽车与行人之间发生致命事故时,该软件将行人归类为“误报”,并决定不需要停车。

”我们认为,这种感知算法的训练方法显然存在一些问题。”研究合著者,计算机科学教授,丰田汽车前研发工程师,专门研究自动驾驶汽车安全的说。

“当人们观看视频时,我们会隐式使用某些关于持久性的假设:如果我们在视频帧中看到汽车,那么我们期望在下一视频帧中在附近的位置看到汽车。这是我们希望感知算法在部署之前可以满足的几个“环境条件”之一。

例如,一个对象不能从一帧到下一帧出现或消失。如果这样的话,它就会违反“理智条件”或物理学的基本定律,这表明感知系统存在错误。

和他的博士生,以及博士生硕士研究生的与亚利桑那州立大学的三名研究人员合作研究了这个问题。

该团队制定了一种新的数学逻辑,称为定时质量时态逻辑,并用它来测试两种流行的机器学习工具-使用和压缩驾驶场景的原始视频数据集。

逻辑成功地融入了机器学习工具实例中,该实例违反了视频中多个帧的“理智条件”。最常见的是,机器学习系统无法检测到物体或对物体进行了错误分类。

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