美国乔治亚理工学院研究攻击性自动驾驶 可提高自动驾驶安全性

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核心提示:美国乔治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)的一组研究人员提出了另俩个创新框架,利用车轮传输数率传感器、惯性测量单元(IMU)传感器以及单目摄像头进行攻击性驾驶。



盖世汽车讯 据外媒报道,美国乔治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)的一组研究人员提出了另俩个创新框架,利用车轮传输数率传感器、惯性测量单元(IMU)传感器以及单目摄像头进行攻击性驾驶。据研究人员所说,该框架结合了淬硬层 学习道路检测、模型预测控制(MPC)以及粒子滤波。据报道,该框架有望实现经济高效且强大的自动驾驶。

就说 了解自动驾驶极端性就说 变得先要 重要,研究人员直接确定了攻击性驾驶,这是了解外理碰撞以及自动驾驶所需安全法律法律依据的另俩个很好的因素。

攻击性驾驶行为指的是汽车超速行驶或是侧倾角过大,就像什么都汽车拉力赛中车辆的表现一样。在更早期的研究中,研究你们你们你们 使用高质量全球定位系统(GPS)在全球位置中预测攻击性驾驶。就说 该法律法律依据有一点限制,如必须高成本的传感器就说 一点地方先要 覆盖GPS。

为了克服上述局限性因素,研究小组使用了基于视觉的驾驶外理方案,该方案基于单目摄像头图像,并使用基于模型预测控制数据,产生了前景很好的结果。就说 ,单独评估每个输入框架意味着着着了学习困难。安装载汽车上的摄像头受限于视野、位置较低,先要在高速下捕捉高质量图片。就说 ,在最近的研究中,该团队利用基于视频淬硬层 神经网络模型(LSTM)生成了图像。