全域感知 鸟眼 人工智能协调将来智能交通
发布时间：2022-03-15 18:09:43 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：也许你已经听说（媒体报道）自动驾驶汽车已经上路了。实际情况是目前，自动驾驶汽车的程度处于第2级到第3级之间，而全自动驾驶通常被认为是5级。但第5级关卡多久才能到达呢?一些专家说，我们离第5级还差几十年。 安全是最关键的因素，政府部门和科技公司正在
|
也许你已经听说（媒体报道）自动驾驶汽车已经上路了。实际情况是目前，自动驾驶汽车的程度处于第2级到第3级之间，而全自动驾驶通常被认为是5级。但第5级关卡多久才能到达呢?一些专家说，我们离第5级还差几十年。 安全是最关键的因素，政府部门和科技公司正在努力确保以安全的方式过渡到自动驾驶汽车。人工智能在实现自动驾驶汽车方面发挥着重要作用。但你可能没有意识到，实现真正的自动驾驶，不仅要在车辆本身做文章，正在进行的工作还包括使用人工智能让道路更安全、更高效，以满足当前各种用户的需求，包括手动驾驶的车辆、自行车，甚至是随机的行人。 Derq是麻省理工学院(MIT)的一个分支机构，它开发了一个人工智能应用程序，可以融合来自多个传感器的数据，包括安装在车辆和道路两侧的摄像头，以监测并最终协助管理道路，提高安全性。它的工作原理是车辆对设备(V2X)通信。 Derq的联合创始人兼首席运营官Karl Jeanbart表示:“我们正在努力为所有不同的道路用户、行动、行为和道路周围的互动创造完全的环境感知。我们喜欢把自己想象成一个鸟瞰的视角，为汽车所能看到的信息提供补充。” 自动驾驶汽车最终可能会变得无处不在，但会经历很长一段时间的混合道路。换句话说，我们将具有自动驾驶功能的车辆送上道路的同时。那些人类驾驶员也会同时存在，人工智能和V2X技术将帮助保护自动驾驶车辆和人类驾驶员的安全。 虽然汽车是道路的主要使用者，但不是唯一的使用者。今天的司机必须与骑自行车、电动踏板车的人和行人共享道路。行人甚至是醉酒的人也有合法的通行权。这些不稳定的移动对司机(包括人类和人工智能)来说也是一个真正的挑战。 完全的自动驾驶没有到来之前，仍然需要混合驾驶。如果你在一辆自动驾驶汽车里，没有连接到整个系统，将无法高效、平稳和安全运行。 Derq最初的发明是基于Derq的联合创始人、麻省理工学院的乔治·奥德(Georges Aoude)创建的预测模型。这是一个人工智能模型，可以在行人真正闯红灯前两秒预测闯红灯行为，准确率高达90%。“这给了我们两秒钟的时间来采取行动。” 这一预测可以采取几种行动，包括向联网汽车发送警报，提醒其注意闯红灯者。另外，Derq的系统还可以提醒交通信号，让红灯保持一段额外的时间，以确保每个人都能安全离开十字路口。 作为连接道路的AI基础设施的关键部件，Derq与一系列大厂合作。它与英伟达(Nvidia)和高通(Qualcomm)有合作关系，将其GPU和嵌入式处理器集成到一起。该公司还与市政当局合作，将其基础设施安装到“路边”，以改善交通流量，比如交通信号灯。标准化的通信协议使这一切成为可能。 有价值的不仅仅是使用传感器数据，而且还要接收来自车辆的数据，这样你的融合就会尽可能的完整。如果能从车辆、传感器和交通控制设备接收数据，然后将它们融合在一起，我们就能真正做到鸟瞰，并在十字路口或道路上实现全面的态势感知。 一群行人，各种车辆在四处移动。它们要怎么移动？我们看到了很多擦肩而过和冲突。道路设计问题，不稳定驾驶。所有这些因素都要考虑到构建模块中才能组成整体的分析解决方案。 要想训练出一种能够保护道路上所有用户的算法，拥有一组庞大而多样的训练数据是很重要的。Derq关注的不仅包括汽车、自行车和人，还包括在夜间和恶劣天气(包括雨、雾和雪)的这种混合物。全天候算法对于确保人工智能在道路混乱时能够可靠工作至关重要。 全自动驾驶汽车显然是未来的趋势。但与此同时，我们都将受益于人工智能道路，它帮助我们远离道路危险。 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
