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[导读]  4月1日消息据The Verge报道,无人驾驶汽车通常被训练得过于谨慎,但在某些情况下,它们可能需要进行高速机动以避免碰撞,但这些装备着价值数万美元高科技传感器,并被编程为以奶奶级速度行驶的汽

 4月1日消息据The Verge报道,无人驾驶汽车通常被训练得过于谨慎,但在某些情况下,它们可能需要进行高速机动以避免碰撞,但这些装备着价值数万美元高科技传感器,并被编程为以奶奶级速度行驶的汽车,能像人类那样在瞬间做出决定吗?

美国斯坦福大学的工程师们也许能找到答案。他们创造了新的神经网络,可以让无人驾驶汽车像经验丰富的赛车手那样进行高速、低摩擦的机动。当这种网络投入应用时,它们将拥有超越人类司机的能力,毕竟94%的撞车事故都是由人为失误造成的。研究人员表示,这是提高无人驾驶汽车避免事故能力的重要尝试。

斯坦福大学机械工程研究生内森·斯皮尔伯格(Nathan Spielberg)说:“我们希望新的算法能和最熟练的司机同样好,甚至能更好。我们的工作是出于安全考虑,我们希望无人驾驶汽车能在多种情况下工作,比如在高摩擦的沥青路面上正常行驶,或在冰雪中快速低摩擦行驶。”

斯坦福大学工程团队使用了名为神经网络的人工智能算法来开发无人驾驶系统,该算法可以模仿我们大脑中的神经网络。神经网络是机器学习技术的分支,程序员在其中建立模型,筛选大量数据并寻找模式。这些网络被用来驱动无人驾驶汽车的“大脑”,这些“大脑”通常是存储在每辆汽车后备箱中的高性能GPU,控制整个决策过程。

斯坦福大学的研究团队用20万个运动样本数据训练了一个神经网络,其中包括在雪和冰等光滑路面上的试驾。然后,他们将这套系统带到萨克拉门托山谷的雷山赛道(Thunderhill Raceway)进行测试。

该团队在测试中使用了两辆无人驾驶汽车,分别是大众GTI无人驾驶汽车尼基(Niki)和奥迪TTS无人驾驶汽车雪莱(Shelley)。

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