Self-driving cars spendere un sacco di tempo a guardare il loro ambiente, per sapere come rispondere alla strada. Ma autonoma di auto si può trascorrere qualche tempo a guardare a voi per lavorare come devono comportarsi, troppo.
Un team di ricercatori della Cornell University ha sviluppato un nuovo sistema che si allena una fotocamera driver per capire di cosa si occupano, prevedendo azioni da tre secondi. In prima istanza, il sistema potrebbe essere utilizzato per integrare driver aids che già compaiono sulle auto, ma in futuro potrebbe essere utilizzato per aiutare a formare le auto intelligenti, fornendo loro un ricco filone di dati aggiuntivi.
Il team ha costruito una Rete Neurale Ricorrente che si prende in un certo numero di fonti di dati per prevedere ciò che la persona dietro la ruota potrebbe fare. Si assembla le misurazioni di velocità, posizioni GPS e orientamento testa del driver per assegnare una probabilità se l’auto si cambia corsia nel giro di pochi secondi.
Dopo la raccolta di dati provenienti da 10 diversi driver che ha coperto i 1.000 km di autostrada e città da oltre due mesi, il team ha commentato il filmato in modo da formare la loro rete neurale. Con 700 eventi—300 cambi di corsia, 130 giri, e quasi 300 scelto in modo casuale esempi di guidare dritto—masticato attraverso, è stato poi lasciato libero sul live di dati di indovinare ciò che potrebbe accadere. Il team di scrivere in un articolo pubblicato su arXiv che il software “in grado di anticipare le manovre di 3,5 secondi prima che si verifichino in tempo reale.”
Il che è abbastanza impressionante, ma poi, cambi di corsia su autostrade sono probabilmente alcuni dei più facili da prevedere. Sarà interessante vedere ciò che il team può effettivamente fare con i dati attuali e di prossima auto, e come si può modificare a prevedere più sottile azioni sulle strade della città occupata.
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[arXiv via arXiv Blog]
Immagine da HomeArt/Shutterstock