自動駕駛汽車将更智能 可識别和預測行人動作

　　原标題：自動駕駛汽車将更智能 可識别和預測行行人動作

　　據外媒2月14日報道，美國密歇根大學科學家們正利用人類的步态、身體對稱性和足部位移，教授自動駕駛汽車識别和預測行人的行動，其度要高于現有技術。

　　據悉，汽車通過攝像頭、激光雷達和全球定位系統(GPS)收集到的數據，可以使研究人員能夠捕捉到人類活動的視頻片段，然後在三維(3D)計算機模拟中再現它們。在此基礎上，科學家們創造了一個“生物力學啟發下的循環神經網絡”，用于對人類運動進行分類。

　　據研究人員稱，他們通過利用循環神經網絡預測距離汽車約50碼處的一個或幾個行人的動作及其未來位置，該網絡相當于一個城市交叉路口的規模。汽車要想擁有必要的預測能力，需要利用循環神經網絡深入研究人類動作細節，其中包括人類步态的節奏(周期性)、四肢的鏡像對稱性，以及走路時腳的位置對人體穩定性的影響。

　　密歇根大學機械工程助理教授Ram Vasudevan說：“此前在這一領域的研究通常隻關注靜态圖像，并不關注人們如何在三維空間中運動。然而，如果這些汽車要在現實世界中運作和互動，我們需要确保對行人所在位置的預測與車輛的下一步走向不一緻。行人的動作和他們遙望的地方可以告訴你他們的注意力水平程度，也能告訴你他們下一步即将做什麼。”

　　大部分将自動駕駛技術提升至目前水平的機器學習算法，都涉及二維圖像—即靜态照片。如果一台電腦展示了數百萬張的停車标志照片，最終它将能夠在現實世界中實時識别出停車标志。然而，通過利用運行數秒的視頻片段，系統可以研究視頻片段的前半部分來進行預測，然後用後半部分來驗證準确性。

　　最終，研究結果表明，這種新系統提升了無人駕駛汽車預測未來最有可能發生情況的能力，有利于提高自動駕駛汽車的安全性。