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F3e2ace259084647b92c27b00fa898a7 「揚手即停」似乎已經不能滿足 Google 對無人駕駛技術的追求了。他們需要系統讀取更複雜的人類手勢。Google 無人駕駛計畫公佈了 6 月份最新一期的研究報告,指出 Google 無人駕駛汽車升級了傳感器系統,能更敏銳地監測周邊自行車的行駛情況,甚至透過讀取騎車者的手勢,據此做出更精確的迴避動作。

這份報告表示,升級後的傳感器能讀取和收集遠處的自行車手的手勢信號,再利用機器學習演算法,分析手勢信號代表的動作。「系統會記錄騎手的手勢信號,因此它可以更好地預測騎手在下一個路口會轉彎還是直行。」

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(圖自:華爾街日報

另外,傳感器對周圍物體種類的辨識能力也得到提升。它不僅能區分開行人、自行車、汽車,還能判斷出自行車是山地胖胎自行車(Fatbike)還是普通自行車,甚至辨識出獨輪車。

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(圖自:yle

不同物體運動速度和軌跡不同,對物體種類的細分,能為無人駕駛系統地做出更精確的判斷提供參考。而且更清晰的判斷能力,能讓無人駕駛車輛和自行車道、人行道保持距離。

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(圖自:Quora

機器學習演算法的運用更讓 Google 無人駕駛汽車擁有了「越學越精」的判斷力。大量「實戰經驗」積累下,Google 無人駕駛汽車就能形成自行車、行人、車輛的運動模式,更高效率地規避可能發生的交通事故。

報告還承認,Google 無人駕駛汽車在最近一個月內發生了兩起擦撞事故。一起是因為旁邊車輛的不安全變道,刮蹭到 Google 無人駕駛汽車車側。另外一起則是在 Google 無人駕駛汽車等待轉向的時候被後車低速追撞。

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(Google 無人駕駛汽車被追撞動態圖,自 caranddriver

儘管兩起事故都不是無人駕駛汽車導致的,但最近外界對無人駕駛系統造成的事故敏感度都很高。主因是今年 7 月 1 日的特斯拉第一起致命車禍。

作為一項深入日常生活又攸關生死的技術,無人駕駛技術天生帶有「被質疑安全」的疑慮。而不休止的質疑只能依靠技術進步來證明,公眾的擔憂可以由不斷完善的技術來消弭。

這份報告還指出,Google 無人駕駛汽車將要學會觀察更複雜的人類行為,比如、騎車者為了避開一搧開著的車門而選擇進入機動車道的行為,以及逆向騎行、違規變道等違反交通法規的行為。

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