密歇根大學(xué)研究人員研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 助自動駕駛汽車識別和預(yù)測行人動作

　　據(jù)外媒報道，美國密歇根大學(xué)(University of Michigan)研究人員通過關(guān)注人類的步態(tài)、身體對稱和腳的位置，利用比現(xiàn)在更精確的技術(shù)，教授自動駕駛汽車識別和預(yù)測行人的行動。車輛通過攝像頭、激光雷達和GPS收集到的數(shù)據(jù)可讓研究人員能夠捕捉到人類行動的視頻片段，然后在三維計算機模擬中重現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，科學(xué)家們創(chuàng)建了一個“生物力學(xué)啟發(fā)下的復(fù)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，可對人類行動進行分類。

　　據(jù)研究人員所說，他們能夠利用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測離汽車50碼處的一個或幾個行人的動作和未來位置。車輛要想擁有此種必備的預(yù)測能力，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就需要深入研究人類動作的細節(jié)：人類步態(tài)的節(jié)奏、對稱四肢的鏡像以及在行走時，腳的位置對人體穩(wěn)定性的影響方式。

　　許多將自動駕駛汽車提升至目前水平的機器學(xué)習(xí)算法都涉及二維圖像。如果一臺計算機被展示了幾百萬張具有停車標(biāo)志的圖片，最終在現(xiàn)實時間中，它也能夠?qū)崟r認(rèn)出停車標(biāo)志。通過利用幾秒鐘的視頻片段，密歇根大學(xué)系統(tǒng)能夠研究視頻的前半段然后做出預(yù)測，然后用視頻的后半段證實預(yù)測。

　　研究結(jié)果表明，此類新系統(tǒng)提升了自動駕駛汽車預(yù)測未來最可能發(fā)生情況的能力。最終，該系統(tǒng)可以提升自動駕駛汽車的安全性。