【中国安防展览网 新闻】“扬手即停”似乎已经不能满足Google对无人驾驶技术的追求了。他们需要系统读取更复杂的人类手势。
据Engadget报道,Google无人驾驶项目公布了6月份新一期的研究报告,指出Google无人驾驶汽车升级了传感器系统,能更敏锐地监测周边自行车的行驶情况,甚至通过读取骑车者的手势,据此做出更的回避动作。
报告称,升级后的传感器能读取和收集远处的自行车手的手势信号,再利用机器学习算法,分析手势信号代表的动作。“系统会记录骑手的手势信号,因此它可以更好地预测骑手在下一个路口会转弯还是直行。”
另外,传感器对周围物体种类的辨识能力也得到提升。它不仅能区分开行人、自行车、汽车,还能判断出自行车是山地胖胎自行车(Fatbike)还是普通自行车,甚至辨识出独轮车。
不同物体运动速度和轨迹不同,对物体种类的细分,能为无人驾驶系统地做出更的判断提供参考。而且更清晰的判断能力,能让无人驾驶车辆和自行车道、人行道保持距离。
机器学习算法的运用更让Google无人驾驶汽车拥有了“越学越精”的判断力。大量“实战经验”积累下,Google无人驾驶汽车就能形成自行车、行人、车辆的运动模式,更地规避可能发生的交通事故。
报告还承认,Google无人驾驶汽车在近一个月内发生了两起刮擦事故。一起是因为旁边车辆的不安全变道,刮蹭到Google无人驾驶汽车车侧。另外一起则是在Google无人驾驶汽车等待转向的时候被后车低速追尾。
尽管两起事故都不是无人驾驶汽车的“锅”,但外界对无人驾驶系统造成的事故敏感度都很高。
今年7月1日的特斯拉起致死车祸,正式公众引发了对无人驾驶技术“命里注定”的质疑。驾驶员Joshua Brown驾驶着特斯拉Model S,从侧面撞上了一辆18轮大型货车。车从后轮的空隙中直接穿过,顶部被掀翻,致驾驶员当场死亡。
作为一项深入日常生活又攸关生死的技术,无人驾驶技术天生自带“被质疑”属性。而不休止的质疑只能依靠技术进步,并向公众证明,这种进步可以换算成安全度来消弭。
这份6月报告还指出,Google无人驾驶汽车将要学会观察更复杂的人类行为,比如,骑车者为了避开一扇开着的车门而选择进入机动车道的行为,以及逆向骑行、违规变道等违反交通法规的行为。
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