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(chē)輛與運(yùn)載學(xué)院楊殿閣專(zhuān)家教授率領(lǐng)的科研團(tuán)隊(duì)日時(shí)在《自然·機(jī)器智能》上發(fā)布的一項(xiàng)研究成效說(shuō)明，運(yùn)用無(wú)人駕駛“可靠持續(xù)進(jìn)化”技術(shù)性，可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛汽車(chē)當(dāng)遇到緊急狀況時(shí)，即使沒(méi)有事先設(shè)置的應(yīng)對(duì)方案，也可以主動(dòng)學(xué)習(xí)解決生疏情景并確保行車(chē)安全性，從而為無(wú)人駕駛汽車(chē)完成規(guī)模性商業(yè)帶來(lái)了概率。
據(jù)楊殿閣詳細(xì)介紹，盡管目前無(wú)人駕駛汽車(chē)已經(jīng)具備在一定典型場(chǎng)景中示范性安全駕駛運(yùn)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(wú)人駕駛依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(cè)比較長(zhǎng)的安全駕駛里程數(shù)來(lái)覆蓋所有可能性的用車(chē)場(chǎng)景，以保證產(chǎn)生緊急狀況時(shí)車(chē)輛有事先設(shè)置的應(yīng)對(duì)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(shuō)偶發(fā)性無(wú)效特點(diǎn)，當(dāng)遇到生疏情景時(shí)，車(chē)子有可能出現(xiàn)無(wú)法控制的現(xiàn)象，這使得行車(chē)安全越來(lái)越十分困難。
科研團(tuán)隊(duì)所提出的“可靠持續(xù)進(jìn)化技術(shù)性”為了解決此問(wèn)題帶來(lái)了新理念。該理論是根據(jù)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)AI的值得信賴水平開(kāi)展學(xué)習(xí)鍛煉，確保無(wú)人駕駛汽車(chē)當(dāng)遇到生疏新模式時(shí)，其駕駛能力可以從基本性的主動(dòng)躲避逐漸不斷提升，在保證安全情況下達(dá)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(chē)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(shí)斷時(shí)續(xù)的振蕩狀況。
“通過(guò)多次模擬仿真和實(shí)車(chē)測(cè)試，無(wú)人駕駛汽車(chē)能學(xué)習(xí)培訓(xùn)、了解各類(lèi)新碰到的情景，‘持續(xù)進(jìn)化’獲得更好的應(yīng)對(duì)方案。”科學(xué)研究團(tuán)隊(duì)人員、清華大學(xué)車(chē)輛學(xué)院博士研究生曹重說(shuō)，試驗(yàn)結(jié)果顯示，這一技術(shù)能確保無(wú)人駕駛汽車(chē)在設(shè)備并沒(méi)有事先設(shè)置的多種多樣突發(fā)性情景如車(chē)輛逆行、工程機(jī)械過(guò)線高速行駛等發(fā)生的時(shí)候，不用附加命令就會(huì)主動(dòng)采用躲避，確保了行車(chē)安全，并且隨著安全駕駛里程數(shù)與信息量的累計(jì)，特性不斷提升。
楊殿閣覺(jué)得，這一技術(shù)有希望處理在面對(duì)未知情景時(shí)無(wú)人駕駛汽車(chē)很有可能作出不安全行為問(wèn)題，讓無(wú)人駕駛汽車(chē)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(wú)人駕駛示范工程中獲得廣泛運(yùn)用。下一步團(tuán)隊(duì)將進(jìn)行規(guī)模性無(wú)人駕駛開(kāi)放式路面應(yīng)用示范，以檢測(cè)該方法在大量行車(chē)場(chǎng)景下的應(yīng)變能力與獨(dú)立提高能力。
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