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          Business & Economy Science & Technology

          AIMS的UGA安全改善自动驾驶汽车

          Javad Mohammadpour Velni
          贾瓦德Mohammadpour velni,在电气和计算机工程教授的学校联系人。 (提交照片)

          工程研究人员利用美国国家科学基金会资助的学院,以加强控制和自主车的协调

          在工程乔治亚学院大学的研究人员 将使用一个网络物理系统由美国国家科学基金会授予开发系统帮助,自主车导航安全国家的街道和公路。

          而自驾车车辆的新兴技术有望同时提高运输的安全和效率,研究人员说,这些目标是不可能的,如果车辆无法协调自动化与道路上的其他车辆。面临的挑战就更大了。当自主车的大型网络共享公路用人力驱动的轿车和卡车。

          “一个围绕自主车的大规模部署的最大问题是这些车辆将如何互动与周围的环境,并作出明智的决定,说:”贾瓦德Mohammadpour velni,在电气和计算机工程和的UGA的学院副教授项目的主要研究者。 “不知何故,这些自主车辆需要了解人类,而驾驶人可能不会做出最合理的决策可能产生的影响。”

          科学家开发将允许连接和自动化(CAV)系统车辆在环境充满不确定性的经营预测算法 - 包括人类的驱动程序。使用$ 733,000 NSF资助,他们还将探讨如何提高自主车之间的通信。

          他们的目标完成,研究人员将采用人工智能和机器学习技术 - 即系统可以从数据,模式和做出决定识别与最少的人工交互学习的理念。他们将分析的建立驾驶环境的概率模型和其他车辆的行为,那么饲料的数据到这些模型和车辆的控制系统中大量的数据量。

          “我们的目标是捕获环境的不确定性以及它们如何影响必须做出决定自主车”之称velni。 “你必须考虑到每一个可能的场景。例如,如果你开车在停车场,什么都可能可能发生的事情?然后,你必须建立概率模型的工作具有实时由自主车辆的摄像头和传感器收集的信息。“

          该UGA团队在佛罗里达州中部的项目上的合作,大学与研究人员。 UCF科学家将建立自主车之间更高效的通信的感知模式和战略环境。

          作为骑士队的大舰队部署,velni称,车辆的控制系统(最多可第二个100个决策)有可能压垮可用的通信带宽的潜力。通常情况下,每隔一段时间这些通信车辆之间不管形势发生。这一挑战是减轻的希望研究人员开发的控制器除非必要,否则不交换数据。

          “通过使更明智的决策和控制通信,球队的目标是在自主汽车排,安全和效率的提高幅度订单”说velni。

          在大学的研究人员计划建造都使用在哪里自主车关于割草机的大小他们在监测和协调系统的小规模测试曲目将测试。他们还将利用现有的测试自主车进行大规模的。

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