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葡京真钱投注:神经网络仍然不能模仿实际驾驶的复杂性

时间:2021/4/29 5:50:20   作者:   来源:   阅读:4   评论:0
内容摘要:然而,4级车辆的地点和时间是有限的。Level 5代表了一辆真正的自动驾驶汽车,它可以像人类驾驶一样在任何时间任何地点驾驶。然而,从第4级到第5级的转换比其他级别之间的转换更加困难,可能需要数年的时间才能实现。这台机器应该“学习”很多实际的驾驶场景自动驾驶软件是高度自动化车辆区别...
然而,4级车辆的地点和时间是有限的。Level 5代表了一辆真正的自动驾驶汽车,它可以像人类驾驶一样在任何时间任何地点驾驶。然而,从第4级到第5级的转换比其他级别之间的转换更加困难,可能需要数年的时间才能实现。

这台机器应该“学习”很多实际的驾驶场景

自动驾驶软件是高度自动化车辆区别于其他车辆的关键特征。该软件基于机器学习算法和深度学习神经网络,其中包括数百万个模拟人脑的虚拟神经元。

神经网络需要经过训练,通过使用来自实际驾驶情况的数百万个视频和图像示例来学习识别和分类物体。数据的多样性和代表性越强,神经网络就能更好地识别和响应不同的情况。训练神经网络有点像在过马路时牵着孩子的手,通过不断的经验和反复的训练,教他们耐心地学习。

虽然这些算法可以非常准确地检测和分类目标,神经网络仍然不能模仿实际驾驶的复杂性。自动驾驶汽车不仅需要检测和识别人和其他物体,还必须与这些物体互动,理解和反应这些物体的行为。他们还需要知道在不熟悉的路况下该怎么做。如果没有针对所有可能的驾驶场景的大量实例,应对突发事件的深度学习和培训就会相对困难。

世界各地的政策制定者和监管机构都在努力跟上自动驾驶汽车技术的发展。如今,该行业在很大程度上仍在自我约束,尤其是在确定该技术是否足够安全、是否适合开放道路上。对话的一篇文章说,监管机构在这些领域基本上没有提供标准。

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