Laut den Autoren der neuen Arbeit sagt ihr Ansatz die Flugbahnen aller Verkehrsteilnehmer voraus. KI zuerst
Die Forscher sagten, wenn Roboter Fahrzeuge fahren würden, müssten sie vorhersagen können, was Fahrer, Radfahrer und Fußgänger als nächstes tun würden.
Die Autoren der neuen Arbeit haben ein System geschaffenVerhaltensvorhersage, die zunächst die Beziehung zwischen zwei Verkehrsteilnehmern errät – welches Auto, welcher Radfahrer oder Fußgänger passieren darf und wer ausweichen muss. Die KI verwendet diese Beziehungen dann, um zukünftige Trajektorien vorherzusagen.
Es wird darauf hingewiesen, dass diese Schätzungen genauer waren als dieseandere Modelle des maschinellen Lernens. Die Technik des MIT übertraf sogar ein kürzlich vorgestelltes Modell des autonomen Fahrzeugherstellers Waymo. Die Autoren weisen darauf hin, dass sie die Aufgabe in mehrere kleine Aufgaben aufteilen, sodass der Prozess weniger Speicher verbraucht.
Die Autoren nannten ihre maschinelle Lernmethode M2I.Es verwendet zwei Arten von Eingaben: die vergangenen Trajektorien von Autos, Radfahrern und Fußgängern, die sich entlang einer Kreuzung oder einer vierspurigen Straße bewegen, und eine Karte mit Straßen und Fahrspuren. Anhand dieser Informationen bestimmt die KI, wie sich Objekte gemäß den Straßenverkehrsregeln bewegen sollen. Das Vorhersagemodell versucht dann, die Trajektorie für alle Verkehrsteilnehmer vorherzusagen.
M2I liefert eine Vorhersage darüber, wie sich diese Objekte in den nächsten acht Sekunden bewegen werden.
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