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时间:2019-12-07 17:44:02 作者:送白菜网站 浏览量:41980

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  斯坦福大学的机械工程研究生Nathan Spielberg表示:“由于道路和开发过程中有如此多的自动驾驶汽车,各种驾驶场景都会产生大量数据。我们希望建立一个神经网络,因为应该有一些方法来利用这些数据。如果我们能够开发出比我们拥有的多数千倍交互的车辆,我们可以希望它们更安全。”

  测试车辆为一辆大众GTI和一辆奥迪TTS,研究人员为车辆配置了称为“神经网络”的人工智能算法,测试在北极圈附近一条结冰测试轨道上进行。这些测试旨在探索摩擦的极限,与紧急操作时汽车应该制动、加速和转向的程度有直接关系。随着数据被纳入神经网络,该团队表示他们最终采用了一种有前景的自动驾驶汽车新控制方法。

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  据英国《每日邮报》3月28日消息,近日,一辆无人驾驶汽车通过机器算法学习,结合了20万次的转弯视频,以及以往的驾驶经验,成功完成了高速转弯操作。研究的发起者斯坦福大学的研究人员称,这一系统将帮助汽车在极端和未知环境下更安全地行驶。

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  据英国《每日邮报》3月28日消息,近日,一辆无人驾驶汽车通过机器算法学习,结合了20万次的转弯视频,以及以往的驾驶经验,成功完成了高速转弯操作。研究的发起者斯坦福大学的研究人员称,这一系统将帮助汽车在极端和未知环境下更安全地行驶。

  虽然测试结果非常振奋人心,但研究人员同时强调,“神经网络”对于其未经历的情况表现并不理想,可能出现错误的操作。科学家还在继续研究与完善该系统,有望进一步提升其安全性。

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  虽然测试结果非常振奋人心,但研究人员同时强调,“神经网络”对于其未经历的情况表现并不理想,可能出现错误的操作。科学家还在继续研究与完善该系统,有望进一步提升其安全性。

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1.  斯坦福大学的机械工程研究生Nathan Spielberg表示:“由于道路和开发过程中有如此多的自动驾驶汽车,各种驾驶场景都会产生大量数据。我们希望建立一个神经网络,因为应该有一些方法来利用这些数据。如果我们能够开发出比我们拥有的多数千倍交互的车辆,我们可以希望它们更安全。”

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