edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

prom.robogeek.ru

все о промышленной робототехнике

Основное меню
Категории новостей

Автономный автомобиль учится действовать в неизвестных условиях

Исследователи из Стэнфордского университета разрабатывают новый способ управления для автономных машин, который объединяет весь предшествующий опыт вождения. Эта система поможет автомобилям более безопасно действовать в экстремальных и неизвестных условиях.

Испытанная на предельных скоростях на гоночной трассе новая система на Volkswagen GTI и Audi TTS работала также, как и существующая автономная система управления и опытный автогонщик.

«Наша работа мотивирована безопасностью, и мы хотим, чтобы автономные транспортные средства могли эксплуатироваться в различных условиях: от нормального вождения на асфальте с высоким коэффициентом трения до быстрого, с низким коэффициентом трения при вождении по льду и снегу, - сказал Натан Спилберг, аспирант в области машиностроения в Стэнфорде и ведущий автор статьи об этом исследовании. - Мы хотим, чтобы наши алгоритмы были такими же хорошими, как действия лучших опытных водителей, и даже лучше».

В то время, как современные системы автономного управления могут полагаться на мгновенные оценки окружающей среды, новая система, разработанная исследователями из Стенфорда, включает в себя данные о последних маневрах и о прошлом опыте вождения, в том числе о поездках, пройденных по ледяной испытательной трассе у полярного круга. Эта способность извлекать уроки из прошлого может оказаться особенно полезной, учитывая обилие автономных данных об автомобилях, которые исследователи создают в процессе разработки этих транспортных средств.

Чтобы разработать более гибкую, отзывчивую систему управления, исследователи создали нейронную сеть – тип искусственной интеллектуальной вычислительной системы, которая объединяет данные из прошлого опыта вождения на гоночной трассе Thunderhill в Уиллоусе, Калифорния, и зимнюю испытательную базу на основе 200 000 физических траекторий.

В смоделированных тестах система нейронных сетей превзошла физическую систему в сценариях как с высоким, так и с низким коэффициентом трения. Особенно хорошо система показала себя в сценариях, которые смешивали эти два условия. Результаты были обнадеживающими, однако исследователи подчеркивают, что их система нейронных сетей не работает хорошо в условиях, которые она не испытывала.

Комментарии

(0) Добавить комментарий


Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован

Новые комментарии

Первые испытания дрона с турбинным двигателем завершились успешно
U114
28.09.2019
08:52:44
Поставки мощных транспортно грузовых дронов беспилотников БПЛА для решения насущных оперативных задач https://m.vk.com/cargo_uav
Дроны Alphabet Wing займутся доставкой посылок клиентам FedEx и Walgreens
Renaldo
24.09.2019
12:23:05
Грузовой БПЛА Urus - чертовски эффективный дрон для оперативной доставки! [img src=https://besplatka.ua/aws/75/04/27/04/transportno-gruzovoi-dron-konvertoplan-bpla-urus-machine-photo-085c.jpeg w=0 h=0]