Des vêtements de voitures (numéro public: chedongxi) Wen | Jus
Des vêtements de voiture le 19 novembre selon les médias étrangers VentureBeat, les chercheurs scientifiques du MIT informatique et d'intelligence artificielle de laboratoire utilisé la psychologie sociale du système de pilotage automatique pour la formation, le système de pilote automatique établit une distinction entre le conducteur et la conduite prédits conduite les membres de habitudes de conduite, le véhicule et son tour, route ou gauche selon les habitudes de conduite du conducteur.
L'équipe se fonde sur le concept psychologique de la théorie des jeux et des valeurs sociales, et pour la conduite de modélisation de la scène, dans ce scénario, la machine détermine le style de conduite par le chemin du mouvement humain du véhicule, le conducteur peut mieux prédire l'homme du conducteur lorsque le comportement voie de fusion ou de conduite sans protection tourner à gauche. Selon les statistiques, par l'étude, les véhicules autonomes et la précision de la route et tourner à gauche a augmenté de 25% qu'auparavant.
Les chercheurs ont également dit que leur étude est pas encore parfait, ne peut promouvoir sur la voie publique, mais ils prévoient d'élargir l'échelle de l'étude, les piétons de la route, des vélos et ainsi inclus dans l'étude, pour être en mesure de laisser le système de pilotage automatique prédire le comportement humain.
Tout d'abord, l'introduction du véhicule sociologie et l'apprentissage de la machine tourner canal gauche pour améliorer la précision de 25%
Chercheur principal Wilko Schwarting a déclaré dans un communiqué que, afin de protéger les passagers et d'autres véhicules autour de plus sûr, vous avez besoin pour rendre les véhicules autonomes comme les humains, les piétons peuvent donc prédire les véhicules autonomes style de conduite, et peut y répondre.
pilote automatique et le canal schématique
L'équipe se fonde sur le concept psychologique de la théorie des jeux et des valeurs sociales, ils seront scène au volant est modélisé, dans ce scénario, la machine détermine le style de conduite du conducteur par voie de déplacement humain du véhicule, et être en mesure de mieux prédire l'homme le comportement du conducteur dans la voie ou une fusion non protégé, tourner à gauche. Au fil du temps, la machine sera en mesure de comprendre quand le comportement au volant qui devraient être prises.
véhicules autonomes précis virage à gauche
Par exemple, dans une scène impliquant la confluence et tourner à gauche, le conducteur ou permettre aux véhicules de voie de fusion, ou de laisser d'autres véhicules de fusion. véhicules autonomes dans les habitudes de conduite maître avant et après que le conducteur peut changer de voie dans les embouteillages. Tout en faisant un virage à gauche, les véhicules autonomes analyseront les habitudes de conduite du conducteur d'un véhicule venant en sens inverse, choisir le bon moment pour faire un virage à gauche.
L'équipe de recherche a déclaré, par la route et tourner à gauche et la précision de leurs algorithmes, le véhicule jusqu'à 25%.
En second lieu, à ce stade, nous ne pouvons pas promouvoir avenir élargir l'échelle de la recherche sur la voie publique
Mais les chercheurs ont dit l'étude est pas encore parfait, ne peut promouvoir sur la voie publique, mais ils prévoient d'élargir l'échelle de l'étude, les piétons de la route, des vélos et ainsi inclus dans l'étude. En outre, ils ont également l'intention d'étudier d'autres systèmes robotiques entre les humains jouent un rôle, comme les robots domestiques.
automatique lors de la conduite d'une voiture venant en sens inverse dans les habitudes de conduite des véhicules pour sélectionner un virage à gauche
Wilko Schwarting a déclaré l'élargissement de la portée de cette étude permet à la machine de comprendre l'intention des différents comportements de l'homme, mais aussi de mieux comprendre le comportement humain.
Les personnalités, les attitudes ont tendance à influer sur leurs habitudes de conduite, cette équipe de recherche explore ces comportements peuvent être quantifiés, et les utiliser pour les véhicules autonomes.
Conclusion: La nouvelle étude réduira le pilote automatique de taux d'accidents
véhicules autonomes au moment de l'exécution, pour prendre des mesures fondées sur les calculs et les décisions de l'ordinateur. Mais la question se pose, ne peut pas faire l'ordinateur pour prédire le comportement humain, quand l'homme a fait un mouvement brusque ou d'un comportement affecte le véhicule avant, le véhicule ne peut pas être rapidement identifié et décélérer.
A l'inverse, en raison de décisions humaines et ne comprennent pas le mécanisme d'entraînement automatique du véhicule à temps pour éviter les humains automatiques ne peuvent pas conduire une voiture, ce qui conduirait à des accidents.
Mais cette étude permettra de comprendre MIT système de pilotage automatique humain habitudes de conduite, ces facteurs seront également ajoutés à la machine dont les décisions, ce qui réduira efficacement le pilote automatique de taux d'accidents.
