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- 基于機器學習算法,通過深度學習駕駛員的駕駛習慣,大幅提升行駛安全性
- 高度模擬駕駛員的半自動駕駛模式,在加速及保持車距時毫無違和感
- 全球首發(fā)基于人工智能的駕駛員定制化自動駕駛技術(shù),已在中國、美國及韓國陸續(xù)申請專利
現(xiàn)代?起亞汽車于本月21日表示研發(fā)出全球范圍內(nèi)首例基于機器學習的智能巡航控制系統(tǒng)(Smart Cruise Control-Machine Learning),簡稱為SCC-ML技術(shù)。該技術(shù)實現(xiàn)了高度模擬駕駛員駕駛習慣的半自動駕駛模式,為出行帶來了更好的駕駛體驗。
對于現(xiàn)有的智能巡航控制系統(tǒng)(Smart Cruise Control),也可簡稱為SCC技術(shù),是高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的主要技術(shù)之一。它可以使車輛按照駕駛員設(shè)定的速度進行自動駕駛,并根據(jù)與前車的間距自動加減速,以此保持一定安全車距。但每一位駕駛員在各區(qū)間速的加速習慣都各不相同,設(shè)定過程也不夠詳細周全,因此SCC技術(shù)無法記錄具體的設(shè)定數(shù)據(jù),從而無法完整真實地反映駕駛員的駕駛習慣。由此,通過SCC技術(shù)在加速或保持車距時,駕駛員會感到強烈的違和感,并因此產(chǎn)生不安,從而減少對SCC技術(shù)的使用。
為了消除駕駛員這種不安的心理,現(xiàn)代?起亞汽車自主研發(fā)的SCC-ML技術(shù)在SCC的基礎(chǔ)上增添了被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)”的人工智能機器學習技術(shù)。車輛可像人的大腦一樣自動學習掌握駕駛員的駕駛習慣,例如與前車的距離、加速性能(加速有多快)以及反應(yīng)性能(對行駛環(huán)境的反應(yīng)有多敏捷)。
基于人工智能的自動駕駛模式學習掌握駕駛員綜合駕駛習慣
SCC-ML技術(shù)原理到底是怎樣的?首先,在復(fù)雜多變的行駛路況中,前方攝像頭及雷達等傳感器不斷收集各種信息,并將其發(fā)送至“大腦中樞”即控制電腦中。其次,控制電腦從收集信息中提取特征,并通過模型計算得出駕駛數(shù)據(jù)信息,比如加速、減速、剎車、方向盤角度等信息,從而掌握綜合完整的駕駛習慣。一般條件下駕駛員在駕駛超過1小時后,車輛即可掌握其駕駛習慣。
SCC-ML是一個集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、多等級輔助駕駛等多功能于一體的綜合系統(tǒng)。它不僅能夠提高便利性,還與駕駛安全性息息相關(guān)。為此SCC-ML考慮到了各種行駛情況,以大多數(shù)駕駛員的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過機器學習算法得出了最合理的1萬多種駕駛模式。例如在市區(qū)道路上低速行駛時,車輛與前車距離較近,而高速行駛時,車距一般會比較大。
除此之外,駕駛習慣數(shù)據(jù)信息會通過傳感器不斷更新升級,從而掌握駕駛員近期最新的駕駛習慣。同時,SCC-ML的設(shè)定避免了非安全駕駛的習慣,大幅提升了其可信任度。現(xiàn)代?起亞汽車對有一定危險等級的駕駛模式進行了安全性檢測,經(jīng)過1年的安全測試均未出現(xiàn)任何問題,致力為駕駛員提供安全、放心的駕駛體驗。
現(xiàn)代?起亞汽車進行自動駕駛模式的安全測試
SCC-ML不僅實現(xiàn)了掌握駕駛員的直線縱向行駛習慣,還將搭配擁有自動變道功能的高速公路駕駛輔助系統(tǒng)(Highway Driving Assist)二級自動駕駛技術(shù)(HDA II),其標準可以超過自動駕駛level 2級別,達到level 2.5的水平,計劃將其擴大到可以實現(xiàn)掌握駕駛員轉(zhuǎn)彎、變道等橫向的行駛習慣,同時也在考慮結(jié)合更多先進技術(shù),以實現(xiàn)多樣化行駛環(huán)境下的自動駕駛。現(xiàn)代?起亞汽車計劃將上述功能選擇性地應(yīng)用于今年年底即將推出的全新車型中。
現(xiàn)代汽車?起亞汽車自動駕駛研發(fā)中心相關(guān)負責人表示:“相較現(xiàn)有的SCC技術(shù),應(yīng)用機器學習算法的SCC-ML開發(fā)成果的實用性明顯提升。同時,SCC-ML開發(fā)成果也彰顯了現(xiàn)代汽車?起亞汽車領(lǐng)先的技術(shù)實力。”
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