为了保持在安全方面,自动驾驶汽车往往总是运行在有限的速度,和大多数自主车辆通常是目前在发展在公共道路测试。

但如果测试赛马场与一个真正的赛车手,同时操纵在发卡弯more-than-maximum在公共道路上行驶的速度可以吗?

斯坦福大学的一组研究人员发现正是这样做的自动驾驶汽车一样可以做人类未知的和极端条件。

神经网络的自动驾驶汽车

内森·斯皮尔伯格斯坦福大学机械工程研究生,该研究的第一作者,和他的团队创造了一个神经网络,图案在同一网络中发现人类大脑。这个神经网络,再辅以200000运动样本,可以控制无人驾驶汽车在高速和低摩擦动作。

尝试自动汽车的实际驾驶能力,团队然后把两个测试车辆从斯坦福大学研发水沟在萨克拉门托山谷。一个是大众GTI叫妮基,另一个是奥迪TTS称为雪莱。

第一次运行过程是雪莱,由水温自动控制系统,该系统已经包含的赛道信息,包括整个过程和条件。熟练的业余的性能相比,司机把10个试验和雪莱相同,都显示出类似的圈速。

妮基,另一方面,是满载着团队的神经网络系统。

“汽车Niki执行同样运行学和基于物理系统,尽管神经网络道路摩擦,缺乏明确的信息”说新闻稿的研究。

“在模拟测试,神经网络系统优于基于物理系统在高摩擦力和摩擦较小的场景。场景中表现尤其出色,混合这两个条件。”

一个有希望的结果,但仍需要更多的数据

研究人员说,测试的结果令人鼓舞,但他们强调,新的神经网络仍然需要进一步的研究,因为它“不执行在状况外的经历了。”

研究的细节发表在科学的机器人。