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皇冠注册平台(www.9cx.net):密歇根理工大学举行测试 探索全自动驾驶汽车在恶劣天气下的行驶状态

盖世汽车讯 据外媒报道,密歇根理工大学霍顿校区的研究职员现在正在对全自动驾驶汽车在恶劣天气下的行驶状态举行测试。测试在密歇根州的基威诺(Keweenaw)半岛举行。该半岛每年冬天的平均降雪量跨越200英寸,是举行自动驾驶汽车手艺极限测试的理想地址。

在最近的SPIE Defense Commercial Sensing 2021集会上揭晓的两篇论文中,密歇根理工大学的研究职员推出雪天驾驶场景的解决方案,可辅助芝加哥、底特律、明尼阿波利斯和多伦多等多雪都会实现自动驾驶。

(图片泉源:密歇根理工大学)

第一篇论文涉及的是提供多个传感器融合和人工智能改善自动驾驶汽车导航。在自动驾驶汽车中,安装在平衡环的两个摄像头使用立体视觉来扫描和感知深度,以模拟人类视觉,同时使用一个惯性丈量单元估算平衡和运动。然而,盘算机只能对之前遇到过或被编程识其余场景做出反映。

由于人工大脑还未泛起,针对特界说务的人工智能算法必须掌控车辆,这意味着自动驾驶汽车必须依赖多个传感器。鱼眼摄像头视野较大,而其他摄像头视野异常靠近人眼;红外线吸收热信号;雷达可以穿透雾和雨;用于光检测和测距的LiDAR可在漆黑环境下使用,并发出多束激光束线,形成一个霓虹灯挂毯。

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密歇根理工大学盘算学院盘算助理教授、该研究的主要研究人Nathir Rawashdeh示意:“每个传感器都有局限性,但相互弥补。”Nathir Rawashdeh致力于通过使用传感器融合的人工智能历程将传感器数据整合在一起。

Nathir Rawashdeh还示意:“传感器融合使用多个差异模式的传感器来明白场景。当输入含有庞大模式时,我们无法对每个细节举行详尽编程,因此需要人工智能。”在密歇根理工大学,Rawashdeh的电气和盘算机工程博士生Nader Abu-Alrub、电气和盘算机工程助理教授Jeremy Bos,以及Bos实验室的硕士生和结业生Akhil Kurup、Derek Chopp和Zach Jeffries也介入了该项目。

第二篇论文涉及的是能够区分动物和雪的自动驾驶汽车系统。多数自主传感器和自动驾驶算法的开发环境都阳光足够且视线清晰。但并不是所有地方都如亚利桑那州或南加州的天气一样平常,因此在降雪量较大的时刻,Bos实验室最先网络密歇根理工大学的自动驾驶汽车(由人类平安驾驶)的当地数据。 Rawashdeh团队,稀奇是Abu-Alrub,从德国和挪威的积雪蹊径上网络了1000多帧激光雷达、雷达和图像数据,并最先教授其AI程序熟悉并穿透雪。

Bos称:“并非所有的雪都是一样的。因此雪的多样性也给传感器检测带来了挑战。Rawashdeh弥补说:“对数据举行预处置并确保符号准确对于保障准确性和平安性异常主要。人工智能就像厨师,食材好,才气做出好餐食。若是给到AI学习网络的数据较差,则效果也会异常差劲。”

低质量数据问题和现实污垢一样,都是现实存在的问题。就像蹊径污垢一样,传感器积雪问题可以解决但很穷苦。纵然视野清晰,自动驾驶汽车传感器在检测障碍物方面也仍不总是一致。Bos举了一个很好的例子,传感器在整理内陆网络的数据时发现了一只鹿。激光雷达示意黑点不主要(30%的可能性是障碍物),而在摄像头中,它就像一个昏昏欲睡的人掌握着偏向盘(有50%的可能性),但红外传感器就会大呼“哇”(90%确定这是一只鹿)。

让传感器及其风险评估相互交流和学习,就像印度三个瞽者找到大象的寓言:每小我私人都触摸大象的差异部位:耳朵、躯干和腿,随后得出差其余结论。通过传感器融合,Rawashdeh和Bos希望自主传感器能够配合找出谜底,无论效果是大象、鹿照样雪堆。正如Bos所说:“通过使用传感器融合,我们将得出一个全新估算,而不是严酷投票。”

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