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AI可以预测道路交叉口的车辆轨迹
2018年09月30日 由 浅浅 发表
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来自本田，密歇根大学和印第安纳大学的研究人员开发了一种深度学习系统，可以预测道路交叉口的车辆轨迹。“安全驾驶不仅需要准确识别和定位附近的物体，还需要预测其未来的位置和动作，以便有足够的时间来避免碰撞，”研究人员在他们的论文中说。
团队解释道，“我们的工作是第一个解决未来车辆本地化问题的工作，以自我为中心的观点和具有挑战性的驾驶场景，如交叉路口。”
使用NVIDIA的Tesla图形处理器P100，与cuDNN -accelerated Keras和TensorFlow深度学习框架，研究人员用从交叉口各种场景采集的第一人称视频的新数据集训练了递归神经网络。该数据集包括拍摄的超过2400辆车的230个视频。
“我们使用封闭式循环单元GRU作为基本RNN单元。与长期短期记忆（LSTM）相比，GRU具有更少的参数，这使得它更快而不影响性能，”研究人员说。
尽管他们的方法通常表现良好，但是不平坦的路面和阻挡视线的行人会有所阻碍。该团队表示，未来的工作可以通过更好地模拟整个交通场景以及交通参与者之间的关系来避免这种类型的错误。
“未来的工作将纳入环境相互作用的证据，如场景背景，交通标志和信号，深度数据和其他车辆。”研究人员表示，还可以考虑社会关系，例如车辆到车辆和车辆到行人的相互作用。
论文：arxiv.org/pdf/1809.07408.pdf
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