發(fā)布時間:2023-03-17 17:06:49 中物聯(lián)物流信息服務(wù)平臺分會
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安全性是自動駕駛技術(shù)的核心命題之一。記者從清華大學(xué)獲悉,該校車輛與運(yùn)載學(xué)院楊殿閣教授團(tuán)隊研究出一項自動駕駛“可信持續(xù)進(jìn)化”技術(shù),可使自動駕駛汽車在遇到突發(fā)狀況時,即便沒有預(yù)先設(shè)定的應(yīng)對方案,也能自主學(xué)習(xí)應(yīng)對陌生場景并保證行駛安全。這為自動駕駛汽車實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用提供了可能性。
楊殿閣表示,盡管目前自動駕駛汽車已具備在特定典型場景中示范駕駛運(yùn)行的能力,但其大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用仍存安全性擔(dān)憂。自動駕駛依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI技術(shù),傳統(tǒng)研究方法是通過采集更大規(guī)模的駕駛數(shù)據(jù)、測試更長的駕駛里程來覆蓋所有可能的駕駛場景,以確保發(fā)生突發(fā)狀況時汽車有預(yù)先設(shè)定的應(yīng)對方案。但由于AI只能處理已知場景,再加上AI算法“黑盒”特點(diǎn)與其偶發(fā)失效特性,在遇到陌生場景時,車輛可能出現(xiàn)難以控制的情況,這使安全駕駛變得十分困難。

研究團(tuán)隊提出的“可信持續(xù)進(jìn)化技術(shù)”為解決該問題提供了新思路。該技術(shù)基于動態(tài)評估AI的可信賴程度,可使自動駕駛汽車能自主學(xué)習(xí)訓(xùn)練,熟悉各種新遇到的場景,使其駕駛能力“持續(xù)進(jìn)化”,在確保安全的前提下實(shí)現(xiàn)更好的駕駛表現(xiàn)。
研究團(tuán)隊成員、清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院博士后曹重說,多次仿真和實(shí)車測試的實(shí)驗結(jié)果表明,這項技術(shù)能保證自動駕駛汽車在系統(tǒng)沒有預(yù)先設(shè)定的多種突發(fā)場景如車輛逆行、工程車輛壓線超車等發(fā)生時,無需額外指令就能主動避讓,并隨著駕駛里程與數(shù)據(jù)量的累積,性能持續(xù)提升。
楊殿閣認(rèn)為,這項技術(shù)有望解決在面對未知場景時自動駕駛汽車可能做出危險行為的問題,讓自動駕駛汽車具備實(shí)現(xiàn)普及和大規(guī)模商用的可能性。
據(jù)悉,這一成果近期在《自然·機(jī)器智能》上發(fā)表。研究團(tuán)隊介紹,這項新技術(shù)此前已在2022北京科技冬奧自動駕駛示范項目中得到成功應(yīng)用。團(tuán)隊將開展大規(guī)模自動駕駛開放道路應(yīng)用示范,以檢驗該技術(shù)在更多行駛場景中的應(yīng)對能力與自主提升能力。
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