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无人车演进的“小高潮”密西根大学实现行人3D姿态重建

2019-10-13

 
      

【TechWeb】为了实现更安全的自动驾驶,我们需要给无人车大脑输入“高精度地理信息”以及“行人姿态”。行车路况欧博平台通过激光扫描可以构建出来规则盛京棋牌的行车信息,预测其他车主的运动趋势,高精度地图包含无人车行驶在任何一条公中华娱乐路上的实时信息。而行人姿态一直是一项困难的问题,此前的行人姿态预测,均为2D情况下。

图片来自:论文

近期,以自动驾驶汽车技术闻名的密歇根大学(University of Michigan)一直在研究一种改进的算法,用于预测行人的移动,这种算法不仅考虑了行人在做什么,还考虑了他们是如何做的。这种肢体语言对于预测一个人接下来要做什么是至欧博平台关重要的。

图片来自:论文

“观测行人并预测他们将要做什么”,是任何自动车辆视觉系统的重要组成部分。如何理解行人的存在、运动,是车辆自行做决策和人类驾驶员的一个巨大的差异。多数无人车企业在宣传自己的自动驾驶功能时,很少突出自己能否检测三维状态下开元棋牌的人体移动趋势。而这项技术在密西根大学研究人员眼中颇为重要。

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现代汽车中的ADAS (高级驾驶辅助系统)包括感白金会知系统、通信系统、决策系统和控制系统。而无人车对这些功能有更高的要求,在无人介入的情况下,自动驾驶对于道路上随机变化的情况应有更为灵活的决策,才能保障车内车外的人类安全。

密西根大学的这项技术论文为《生物长短期记忆网络:一种生物力学启发的用于三维行人姿态的递归神经网络和步态预测》,在学术界有不小轰动,但具体到硬件实施与商业落地,可能还需要些时开元棋牌日。