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美国高校研究攻击性自动驾驶 可提高自动驾驶安全性

导读: 美国乔治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)的一组研究人员提出了一个创新框架,利用车轮速度传感器、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一个创新框架,利用车轮速度传感器、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,该框架结合了深度学习道路检测、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。

由于了解自动驾驶极端性已经变得越来越重要,研究人员直接选择了攻击性驾驶,这是了解避免碰撞以及自动驾驶所需安全措施的一个很好的因素。

攻击性驾驶行为指的是汽车超速行驶或是侧倾角过大,就像很多汽车拉力赛中车辆的表现一样。在更早期的研究中,研究人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。但是该方法有许多限制,如需要高成本的传感器而且有些地方没有覆盖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解决方案,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。但是,单独评估每个输入框架导致了学习困难。安装载汽车上的摄像头受限于视野、位置较低,很难在高速下捕捉高质量图片。但是,在最近的研究中,该团队利用基于视频深度神经网络模型(LSTM)生成了图像。

作者:余秋云

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