豐田和麻省理工致力于使自動駕駛汽車更像人類

自動駕駛汽車真的能像人類一樣感知周圍的環(huán)境嗎?這將意味著計算機實際上要從過去的經(jīng)驗中學習并識別模式，以便駕馭新的和/或不可預測的情況。

這些都是豐田和麻省理工學院試圖回答的問題。他們現(xiàn)在發(fā)布了一個新的開放數(shù)據(jù)集DriveSeg。

DriveSeg旨在展示自動駕駛系統(tǒng)如何將駕駛環(huán)境視為連續(xù)的視覺信息流。

閱讀:自動駕駛汽車可能不會像最初認為的那樣預防那么多的事故

首席研究員Bryan Reimer說:“通過共享這個數(shù)據(jù)集，我們希望鼓勵研究人員、業(yè)界和其他創(chuàng)新者對人工智能臨時建模開發(fā)新的洞察力和方向，使下一代輔助駕駛和汽車安全技術成為可能?！薄拔覀兣c豐田證監(jiān)會長期的工作關系，使我們的研究工作能夠影響未來的安全技術?！?/p>

DriveSeg是免費的，可以在這里找到。它的數(shù)據(jù)包括兩部分:手動版本是白天在馬薩諸塞州劍橋附近拍攝的不到3分鐘的高分辨率視頻，而半自動版本則是來自麻省理工學院先進汽車技術聯(lián)盟(AVT)數(shù)據(jù)的20100個視頻幀。

“預測能力是人類智能的重要組成部分，”豐田合作安全研究中心高級工程師Rini Sherony說?！懊慨斘覀冮_車時，我們總是在跟蹤周圍環(huán)境的運動，以識別潛在的風險，做出更安全的決定?！蓖ㄟ^共享這個數(shù)據(jù)集，我們希望加快對自動駕駛系統(tǒng)和更適應周圍復雜環(huán)境的先進安全特性的研究?！?/p>

據(jù)說，這種數(shù)據(jù)流與動態(tài)的、真實的駕駛情況非常相似，使研究人員能夠探索隨著時間推移的有機運行模式。這反過來又可能導致先進的機器學習能力和行為預測。