无人驾驶车辆将识别鲁莽的驾驶员。免费技术图书馆新闻

无人车会算鲁莽司机

04.04.2022

马里兰大学开发了一种新方法来模拟驾驶员在训练自动驾驶汽车的道路上的行为。

马里兰大学研究人员开发的一种交通模拟方法基于对其他道路使用者的行为进行分类。这个模型，作者称为 CMetric，分析了其他司机和行人的轨迹。基于使用计算机视觉获得的分析和数据，该算法可以预测道路使用者的可能行为。

“使用 CMetric，我们的模拟器可以生成具有不同驾驶风格的虚拟驾驶者，以对自动驾驶汽车进行预训练，”该模型的开发者之一 Angelos Mavrogiannis 说，“建模异构驾驶行为是我们工作的核心要素。我们使用深度强化学习模型，基于 DQN（Deep Q-Network）。”

开发人员指出，近年来，许多公司一直致力于打造安全可靠的无人驾驶车辆。然而，为了普遍使用，此类机器必须能够在各种道路上移动，不与其他车辆、行人、自行车、动物或其他障碍物发生碰撞。

该论文的合著者 Dinesh Manocha 教授指出：“尽管人们对自动驾驶汽车非常感兴趣，但目前的人工智能方法并没有考虑到人类驾驶员或其他无人机在道路上的行为。”我们工作的目标是创建可靠的技术，检测和分类其他交通参与者（汽车、公共汽车、卡车、自行车、行人）的行为，并在驾驶时使用接收到的数据。

根据开发人员的说法，方向盘后面的行为可以分为两大类：保守驾驶和激进驾驶。保守的司机更加小心和专心，而激进的司机则容易出现危险的动作和突然的动作。

准确检测这些行为对于自动驾驶汽车非常有用，尤其是在关键时刻（例如，改变车道或进入高速公路时）。了解其他驾驶员的行为允许人工智能相应地调整其轨迹，以采取安全措施。

该开发项目的合著者罗汉·钱德拉说：“自主导航系统通常在现场测试之前进行训练。导航系统可以通过训练来处理驾驶员在城市环境中的复杂行为。”

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采用 802.11ax 可以使 Wi-Fi 网络的容量翻两番，同时延长移动设备的电池寿命。新的 SoC 支持 12 流连接（5GHz 频带中有 2,4 个流，80GHz 频带中有 XNUMX 个）、MU-MIMO 配置、XNUMXMHz 通道。另一个特性是支持在蜂窝网络和流量调度中使用的 OFDMA（正交频分多址）调制。

制造商指出，创新的全部优势体现在支持 802.11ax 的设备中，但是，支持 802.11ac 和 802.11n 的前几代设备将在 802.11ax 网络中运行得更好。

在 IPQ8074 描述中，制造商强调了 8x8 MU-MIMO 支持和高度集成。单芯片系统配置包括一个射频单元、MAC和信号处理器，以及一个四核64位ARM Cortex-A53处理器和一个双核网络加速器。该微电路设计用于根据 14 nm 标准发布。

反过来，QCA6290 支持 2x2 MU-MIMO 和 1,8 Gb / s 的峰值速度，这是通过 DBS（双频同时）机制实现的，该机制允许组合 2,4 和 5 GHz 频带中的通道，以及高阶调制（1024 QAM）。另一个优势是与内置 802.11ax 节能技术相辅相成的专有电源优化。

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