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在自动驾驶汽车变得更安全之前,他们需要突破极限

2020

自驾车以保守驾驶着称。 毕竟,汽车制造商和科技公司设计自动驾驶汽车是教科书安全驾驶员,而不是激进的速度恶魔。 但是,斯坦福大学的机械工程师一直致力于研究一种能够在轮胎抓地力的边缘自动驾驶的研究车辆,从而推动摩擦极限。

我们的目标不是创造一种可以在赛道上漂移的自动驾驶汽车。 相反,研究人员希望通过让自动驾驶汽车知道自己的极限甚至在这些极限的边缘运行来帮助自动驾驶汽车实际驾驶更安全。 对于任何驾驶员而言,如果一辆鹿在车前冲刺,这是一项非常有用的技能 - 如果需要的话你想要能够转弯,但不要太难以使轮胎在沥青上失去所有购买并且车辆在路上滑行。

“我们的实验室非常有兴趣在处理极限的情况下研究自动驾驶汽车”,斯坦福大学机械工程系博士生Nathan Spielberg,以及“ 科学机器人 ”杂志关于该主题的新论文的第一作者。 “我们从赛车手那里获得了很多灵感,因为他们能够巧妙地利用所有可用的道路摩擦力尽快绕过赛道。”

为了收集这个项目的数据,该团队使用了两个测试轨道:一个是“靠近北极圈”,斯皮尔伯格说,这让他们收集关于低摩擦环境的数据(包括人在车轮后面和自主模式下)由冰雪构成的表面。 再往南,位于加利福尼亚州Willows的Thunderhill Raceway Park提供了一个获取高摩擦数据的地方。

他们使用这些数据来帮助训练神经网络,这是一种机器学习和人工智能工具。 然后他们在椭圆形路线上测试了车辆,给出了汽车转向角的神经网络控制。

今天在路上行驶的自动驾驶汽车的运行方式与此次巡航的方式不同。 例如,街道上的自动驾驶汽车使用激光雷达和摄像头来感知他们的环境,因此如果他们看到它们,他们可以对停车标志做出反应。 另一方面,斯坦福大学的研究工具正在使用高精度的GPS系统来了解它的位置,以及机载惯性导航系统。 研究人员告诉它要在椭圆形周围行驶,并对其速度给予指导:车辆在赛道的直线部分以每小时46英里的速度行驶,在弯道上行驶约25英里/小时。 换句话说,研究人员告诉汽车该做什么以及要走多远,他们训练的神经网络负责将汽车转向摩擦极限。 斯皮尔伯格说,他们希望车辆能够“在车辆能力极限的情况下尽可能地追踪路径”。 看看视频:

那怎么办? 他们将汽车的性能与赛道上的人类驾驶员进行了比较,他们告诉他们,斯皮尔伯格说,“尽快完成课程。”他们发现自治系统与人类相当。 他们实际上使用了基于神经网络的系统和另一个更传统的基于物理的系统来进行自主模式下的转向,并发现神经网络略有改进。 简而言之,将AI部分放在方向盘后面有助于其性能。

虽然看到角落周围的自动驾驶汽车尖叫很有趣,但斯皮尔伯格强调,如果情况需要,该研究将涉及安全性并在边缘运行。

他说,我们希望我们能够制造出与最熟练的人类驾驶员一样出色的自动驾驶汽车,并希望更好。 这样,如果他们遇到必须使用所有道路摩擦的情况,如果一个障碍物弹出,或者你突然遇到一块冰,那么汽车会知道如何做出相应的反应而且安全

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