據(jù)外媒報(bào)道，美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University)的研究人員研發(fā)了一種新標(biāo)準(zhǔn)，用于評(píng)估自動(dòng)駕駛汽車對(duì)不斷變化的道路狀況和交通狀況的反應(yīng)能力，這是首次得以比較感知系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和反應(yīng)時(shí)間。
圖片來源：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所的博士生Mengtian Li表示，學(xué)術(shù)研究人員傾向于開發(fā)復(fù)雜的算法來準(zhǔn)確識(shí)別危險(xiǎn)，不過可能需要大量的計(jì)算時(shí)間。相比之下，工業(yè)工程師往往更喜歡簡單、不那么精確的算法，此種算法可能速度快，需要的計(jì)算量少，讓車輛能夠更快地對(duì)危險(xiǎn)狀況做出反應(yīng)。
因此，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授與伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校(the University of Illinois at Urbana-Champaign)的助理教授合作研發(fā)了此種新的度量法——“流感知精確度”(streaming perception accuracy)，通過比較感知系統(tǒng)在每一刻的輸出內(nèi)容與真實(shí)世界實(shí)況信息得以測量出來。
研究人員解釋表示：“當(dāng)完成對(duì)傳感器輸入內(nèi)容的處理后，世界就已經(jīng)發(fā)生改變了。當(dāng)處理過程發(fā)生時(shí)，汽車就已經(jīng)行駛了一段距離。測量流感知的能力為現(xiàn)有的感知系統(tǒng)提供了一個(gè)新視角。”根據(jù)經(jīng)典的性能衡量定律，性能良好的系統(tǒng)在流感知上可能表現(xiàn)得很差。使用新引入的度量優(yōu)化此類系統(tǒng)則可以讓此類系統(tǒng)的反應(yīng)性更強(qiáng)。
該團(tuán)隊(duì)的研究發(fā)現(xiàn)，該解決方案并不一定會(huì)讓感知系統(tǒng)的運(yùn)行速度更快，只是偶爾讓其適當(dāng)?shù)貢和Ｒ幌?。跳過某些幀的處理可以防止該系統(tǒng)越來越落后于實(shí)時(shí)發(fā)生的事件。
該團(tuán)隊(duì)的另一個(gè)發(fā)現(xiàn)是可以在感知處理過程中加入預(yù)測方法，就像棒球比賽中的擊球手在認(rèn)為球?qū)?huì)出現(xiàn)的地方揮棒一樣，一輛汽車也可以預(yù)測其他交通工具和行人的一些動(dòng)作。該團(tuán)隊(duì)的流感知測量法顯示，進(jìn)行此類預(yù)測所需的額外計(jì)算并不會(huì)影響到預(yù)測的準(zhǔn)確性，或?qū)е卵舆t。
