安全系數(shù)是智能駕駛技術(shù)的關(guān)鍵出題。清華大學(xué)車輛與運載學(xué)院楊殿閣專家教授率領(lǐng)的科研團隊日時在《自然·機器智能》上發(fā)布的一項研究成效說明，運用無人駕駛“可靠持續(xù)進化”技術(shù)性，可以實現(xiàn)無人駕駛汽車當遇到緊急狀況時，即使沒有事先設(shè)置的應(yīng)對方案，也可以主動學(xué)習(xí)解決生疏情景并確保行車安全性，從而為無人駕駛汽車完成規(guī)模性商業(yè)帶來了概率。
據(jù)楊殿閣詳細介紹，盡管目前無人駕駛汽車已經(jīng)具備在一定典型場景中示范性安全駕駛運轉(zhuǎn)的水平，但是其規(guī)模性商業(yè)應(yīng)用仍存在安全系數(shù)憂慮。無人駕駛依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI技術(shù)性，傳統(tǒng)研究思路是由收集更大規(guī)模的安全駕駛數(shù)據(jù)信息、檢測比較長的安全駕駛里程數(shù)來覆蓋所有可能性的用車場景，以保證產(chǎn)生緊急狀況時車輛有事先設(shè)置的應(yīng)對方案。但是由于AI只有解決已經(jīng)知道情景，加上AI優(yōu)化算法“黑盒子”特性與其說偶發(fā)性無效特點，當遇到生疏情景時，車子有可能出現(xiàn)無法控制的現(xiàn)象，這使得行車安全越來越十分困難。
科研團隊所提出的“可靠持續(xù)進化技術(shù)性”為了解決此問題帶來了新理念。該理論是根據(jù)動態(tài)評價AI的值得信賴水平開展學(xué)習(xí)鍛煉，確保無人駕駛汽車當遇到生疏新模式時，其駕駛能力可以從基本性的主動躲避逐漸不斷提升，在保證安全情況下達到最佳安全駕駛主要表現(xiàn)。這一技術(shù)的關(guān)鍵關(guān)鍵就是保證汽車性能的不斷優(yōu)化，防止傳統(tǒng)式AI練習(xí)環(huán)節(jié)中可能發(fā)生的時斷時續(xù)的振蕩狀況。
“通過多次模擬仿真和實車測試，無人駕駛汽車能學(xué)習(xí)培訓(xùn)、了解各類新碰到的情景，‘持續(xù)進化’獲得更好的應(yīng)對方案?！笨茖W(xué)研究團隊人員、清華大學(xué)車輛學(xué)院博士研究生曹重說，試驗結(jié)果顯示，這一技術(shù)能確保無人駕駛汽車在設(shè)備并沒有事先設(shè)置的多種多樣突發(fā)性情景如車輛逆行、工程機械過線高速行駛等發(fā)生的時候，不用附加命令就會主動采用躲避，確保了行車安全，并且隨著安全駕駛里程數(shù)與信息量的累計，特性不斷提升。
楊殿閣覺得，這一技術(shù)有希望處理在面對未知情景時無人駕駛汽車很有可能作出不安全行為問題，讓無人駕駛汽車具有完成普及化和規(guī)模性商業(yè)的概率。
據(jù)了解，由于該技術(shù)性已經(jīng)在2022北京科技冬奧無人駕駛示范工程中獲得廣泛運用。下一步團隊將進行規(guī)模性無人駕駛開放式路面應(yīng)用示范，以檢測該方法在大量行車場景下的應(yīng)變能力與獨立提高能力。
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