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  • bt365手机app和丰田的研究人员设计了一种新的模式有重量不确定性和风险的各种车辆,以帮助确定时,它的自主安全与物体阻碍的意见,如建筑物阻挡视线合并到交通十字路口。

    bt365手机app和丰田的研究人员设计了一种新的模式有重量不确定性和风险的各种车辆,以帮助确定时,它的自主安全与物体阻碍的意见,如建筑物阻挡视线合并到交通十字路口。

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  • 可视化的风险是由这里的竖线。竖条可能性较高,其指示在路口较高的特定地点被其他车辆占据,所以这是不安全的拉进路。相反,车辆必须等待安全间隙或轻推着收集更多的数据。

    可视化的风险是由这里的竖线。竖条可能性较高,其指示在路口较高的特定地点被其他车辆占据,所以这是不安全的拉进路。相反,车辆必须等待安全间隙或轻推着收集更多的数据。

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更好的自治“推理”整蛊交叉口

bt365手机app和丰田的研究人员设计了一种新的模式有重量不确定性和风险的各种车辆,以帮助确定时,它的自主安全与物体阻碍的意见,如建筑物阻挡视线合并到交通十字路口。

模型无人驾驶汽车警报时,它是最安全的十字路口随着有障碍的观点合并到交通。 看视频


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研究者们已经bt365手机app和丰田新模式,旨在帮助自主车,以确定在安全情况下在路口用的有障碍的观点合并到交通。

交叉口可为无人驾驶汽车和人类一样危险的航行。在2016年,美国的致命和非致命性32%大致23%交通事故发生在十字路口,根据2018年交通部的研究。通过交叉路口,帮助无人驾驶自动化系统和人工驾驶转向汽车可能需要的对象,他们必须避免直接的可见性。当他们的视线被附近的建筑物或其他障碍物阻塞,这些系统可能会失败。

研究人员开发出利用其自身,与其不确定性来估算潜在的冲突或其他交通混乱的十字路口这样的风险模型。它的重量的几个关键因素,包括附近所有的视觉障碍,噪声和传感器误差,其他汽车的速度,和其他司机甚至注意力。测量基础上的风险,该系统可以将车劝停下来,拉入流量,或轻推着收集更多的数据。

“当你接近一个路口有碰撞的潜在危险。照相机和其他传感器需要的视线。哈弗闭塞,他们没有足够的知名度,以评估是否很可能是东西来了,“丹妮拉罗斯,计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与电气工程学院的安德鲁和尔娜维特教授和主任说:计算机科学。 “在这项工作中,我们使用的预测模型的控制这是更强大的不确定性,以帮助车辆安全航行这些具有挑战性的道路的情况。”

研究人员测试系统100多个试验遥控汽车的左转在一个城市模拟繁忙,堵塞路口,与其它汽车通过不断交叉路口行驶。参与实验完全自主的汽车和汽车由人类驱动的,而是由系统协助。在所有情况下,该系统成功地避免碰撞的时间70%到100%帮助汽车,取决于多种因素。实现方式与其他车型相同的远程控制汽车有时不能完成试莫非单次运行不发生碰撞。

RUS接合在纸张上有:第一作者斯蒂芬克。麦吉尔家伙罗斯曼,以及卢克丰田产业研究所(TRI)的弗莱彻;研究生玩具ORT和布兰登荒木研究员阿莉莎·皮尔逊和博士后伊戈尔gilitschenski,所有CSAIL的; sertac卡拉曼,航空航天等关联的bt365手机app教授;和约翰学家伦纳德,塞缪尔℃。技术和三bt365手机app顾问机械和海洋工程的柯林斯教授。

造型路段

该模型是专为路口具体在哪一个没有红绿灯和机动到交通的十字路口,如采取了左转车道或通过多个环岛前车的必备良品。在他们的工作中,研究人员拆路成小片段。这有助于确定模型段占用的考虑估计碰撞的条件风险。

配备了自主汽车的传感器测量的道路上其他车辆的速度。当传感器时钟路过的汽车行驶到一个可见的部分,用模型来预测速度汽车的进展,通过所有其他段。到概率“贝叶斯网络”也考虑不确定性 - 如嘈杂或不可预测的速度传感器的变化 - 确定每个段是由经过的汽车所占用的可能性。

由于附近的闭塞,然而,这种单一的测量可能是不够的。基本上,如果传感器无法看到的指定路段,那么模型,可以分配给高可能性被遮挡。从那里车定位,有碰撞的风险增加,如果车刚翻出到交通快捷。 ESTA鼓励汽车轻移着让所有闭塞段的更好的视野。作为汽车这样做,该模型降低了其不确定性,反过来,风险。

但即使模型正确地做一切,仍有人为误差,使该机型还其他估计司机的警觉。 “这些天,司机可能是发短信或者分神,否则,这样的时间量才能成为很多REACT五月更长的时间,”麦吉尔说。 “那有条件的模型中,我们的风险,也是如此。”

这取决于计算的概率是一个司机看到或没看到车上揪成自主交集。这样做,在部分汽车已经通过路口前通过旅游人数的模型看起来。更细分它在到达路口前占领的可能性也就越大它已经发现了自主轿车和降低冲突的风险。

从所有的风险模型的款项估计行车速度,闭塞,嘈杂的传感器,以及驾驶员的意识。此外,它认为需要多长时间的自主轿车通过路口转向预规划的路径,以及安全停渡通信的所有景点。 ESTA产生全面的风险评估。

这种风险估计值不断更新获得的任何地方车位于交叉口。在多个闭塞的情况下,例如,它会向前轻推,一点一点,以减少不确定性。当风险估计足够低,模型告诉车通过路口开车不停止。在中间的路口徘徊太久,研究人员发现,也增加了发生碰撞的危险。

援助和干预

运行在远程控制汽车的实时模型表明,它的效率和速度不够快,部署到全尺寸试验自动驾驶汽车在不久的将来,研究人员说。 (许多其他模型计算过重,对那些车运行。)该模型还需要更为严格的测试被用于生产汽车实际实现之前。

该模型将作为补充风险度量系统的自主车辆可以用它来更好的理由关于通过路口行车安全。另外,模型可能在人类共同保持对车辆的控制一定的“先进的驾驶员辅助系统”(元组)来实现。

接下来,研究人员的目标是在模型中包含具有挑战性的其他风险因素的存在:比如在和周围的路口行人。


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

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