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wzatv:【j2开奖】Waymo降低激光雷达成本90% | 英伟达重度纵向布局自动驾驶(2)

时间:2017-01-15 12:58来源:本港台现场报码 作者:www.wzatv.cc 点击:
SAM是以人工辅助车载的人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术平台, j2直播 ,帮助自动驾驶车辆在难以预知的环境下做出决策,同时构建车载人工智能的

  SAM是以人工辅助车载的人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术平台,j2直播,帮助自动驾驶车辆在难以预知的环境下做出决策,同时构建车载人工智能的认知。SAM平台使在城市道路上的数百万自动驾驶车辆安全顺利地行驶。同时,SAM平台能够帮助车辆识别城市街道上不可预见的状况,包括交通事故、道路障碍物等。

  假设一辆自动驾驶汽车在城市道路行驶时遇到了意外事故,警察通过手势来指挥交通,但是警察的手势也许和地上的交通标示线或交通信号灯是矛盾的。在这种情况下,车载系统无法也不应自行做出判断。

  SAM的核心是人与机器的协作,其目标不是将人从系统中移除,而是利用人工智能来支持更庞大的自动出行系统,并实时提高车辆的人工智能。

  有了SAM平台,自动驾驶车辆则足够聪明的去辨认在何种情况下不需自行应对突发情况。相反,它会在安全的状态下停车,并向指挥中心求助。信息会被传送到第一位可进行应对的出行管理者(mobility manager)

  来源:网易汽车

  【论文】On the Sample Complexity of End-to-end Training vs. Semantic Abstraction Training

  【一句话点评】所以说,别老整天提什么端到端……

  We compare the end-to-end training approach to a modular approach in which a system is decomposed into semantically meaningful components. We focus on the sample complexity aspect, in the regime where an extremely high accuracy is necessary, as is the case in autonomous driving applications. We demonstrate cases in which the number of training examples required by the end-to-end approach is exponentially larger than the number of examples required by the semantic abstraction approach.

  【作者简介】小猴机器人,人工智能博士,自动驾驶技术爱好者,参与多个自动驾驶项目研发,有丰富的行业经验,尤其决策规划控制方面了解深入。

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(责任编辑:本港台直播)
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