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    在机器人与自动化明天,研究人员的国际会议,从bt365手机app计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)将提出一个新的车道变换算法。

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让无人驾驶汽车变更车道更像人类做司机

在机器人与自动化明天,研究人员的国际会议,从bt365手机app计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)将提出一个新的车道变换算法。

算法计算“缓冲地带”周围的自主车,并重新评估他们的飞行。


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在自动驾驶汽车的领域,控制变更车道算法研究的一个重要课题。但大多数车道改变现有的算法有两个缺点之一:它们依靠驾驶环境的详细说明无论是统计模型,这是很难组装和过于复杂,分析对飞;或者他们是那么容易,可能会导致不切实际他们保守的决定,从来没有这样的变化,在所有车道。

在机器人与自动化明天,研究人员的国际会议,从bt365手机app计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)将提出一个新的车道变换算法,分裂的差异。它允许比简单的模型做更积极的变更车道,但仅在即时信息关于其他车辆的方向和速度作出决策凭借。

“的动机是,'我们能做些什么用的信息越少越好?”贾静雯说皮尔逊,在CSAIL的博士后的第一作者的新纸。 “怎样才能拥有一个自主汽车表现为一个人的驾驶行为可能?什么是汽车需要以引发类似人类的行为信息的最低金额?“

皮尔逊是丹妮拉RUS,电气工程和计算机科学教授维特比加入了对纸; sertac卡拉曼,航空航天大学副教授;和wilko Schwarting,一名研究生在电气工程和计算机科学。

“优化解决方案将确保航行随着变换车道,可以模拟的驾驶风格的整个范围,从保守到激进的,有担保的安全,说:” RUS,谁是CSAIL的主任。

对于自主车以避免碰撞一个标准方法是计算缓冲环境周围的其他车辆的区域。介绍了缓冲区,不仅车辆的当前位置,但在一定的时间框架他们的未来可能的位置。当时的规划变更车道变的只是住其他车辆缓冲带出的问题。

用于计算的缓冲带任何给定的方法,算法设计者必须证明这一点,保证防撞,在用来描述数学流量模式的模型的上下文。这证明可以是复杂的,所以最佳的缓冲地带事先通常计算。在操作过程中,自主车然后预先计算调用了缓冲区对应于其情况。

这就是问题所在,如果流量足够快和足够密集,缓冲预先计算可能过于严格的区域。自主车辆将无法在所有的变道,而一个人的司机会乐呵呵地压缩周围的道路。

与bt365手机app的研究系统,如果默认缓冲区是导致性能是比人类驾驶的差远了,系统会计算在飞行新缓冲区 - 配有防撞的证明。

这种方法依赖于描述缓冲区的数学有效的方法,所以防撞证明了这一点,可以迅速地执行。这就是bt365手机app的研究人员开发。

他们开始用所谓的高斯分布 - 熟悉的钟形曲线分布概率。表示在两个STI赛车的电流分布位置,保理和长度它的位置估计的不确定性。

然后,根据汽车的方向和速度的估计,研究人员的系统构造所谓的物流功能。由高斯分布乘以物流功能歪斜在汽车的运动方向的分布,以较高的速度增加歪斜。

在偏态分布,是以车辆的新缓冲区。其数学描述,但这样很简单 - 只用了很少的变量方程 - 该系统能evaluate-它的飞行。

研究人员在模拟它们包括多达16名自主汽车驾驶环境中的几百其他车辆测试的算法。

“是这些自主车辆不能直接通信,而是跑在并行算法没有冲突或冲突,”解释皮尔逊。 “每辆车使用了不同的风险阈值,产生了不同的驾驶风格,使我们能够创建保守和激进的驱动程序。使用静态,预先计算缓冲区只允许保守的驾驶,我们的动态算法而允许更广泛的驾驶风格“。

该项目得到了支持,部分由丰田研究所和海军研究办公室。


主题: 研究, 机器人, 自主车, 计算机科学和人工智能实验室(CSAIL), Electrical Engineering & Computer Science (eecs), 汽车, 工程学院, 人工智能, 机器学习, 技术与社会, 运输, 算法

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