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中科院自动化所提出可自主升级的无人驾驶智能测试模型

发布时间:2019-12-31

实现无人驾驶是人工智能领ν域面临的重大挑战之一,应对这一挑战需要发展一种新的图灵测试方法,以·。测试ω和验证无人车对复杂交通场景的理解和行驶决策的能力,进而推动无人驾驶技β术的发展。如何对智能Ⅹ〢系统进行测试是人工智能领域极其重要的研究方向,只有当测试具有明确的任务定义和有效的方法生成测试的丰富数据时≒,*才能实现安全可靠的◥人工智能系统。

近日,中国科学院自动化研究所作™为共同第一作者和通讯作者单位与清华大学、西安交通大学人工智能与☉机器人研究所等单位合作,提出了一种新的图灵测试方法来测试ミ和验证无人车对复杂交通场景的理解和行驶决策的能力,对构』建和测试其他人工智能系⿱统具有重要的启发意义Ⅲ。相关研究ↈ结果以Parallel T⊙esting of Vehicle InⅤtelligence via Virtual-Reaσl InteraⅥction为题,作为焦点论文发表在《科学机器人学》(SciιЭence Robotics)上Ч。

该项研究历经十余年,实Δ〗现了一种无人驾驶测试与验☆证的平行计算框架及其☏系统。研究团队构建了一个人在回路的平行智能测试模型,使其具有在人类々专家指导下自动∈自我升级的认知机制。这主ぁ要通过三个步骤:首先建立一组语义来定¨义并描述自主车辆需完成的任务,构成软件定义的▓人工测试系统;然后为指定的任务实例进行车辆测试,在这●一过程中生成的数据同步╭╮更新到平行测试系统中,使其能够不断♂学习和“成长▋”;特别需要指出的是,该研究л█工作引入对抗式学习模型,︱︳ 以使系统能够自动生成新的任务实例, 这些任务实例可以◑↔↕▪呈现复◄杂、动态的交通场景, 以促使无人■驾驶♧车辆进Γ一步提高适应复杂环境的能力,将有效推动无人驾驶技术的发展。

上述研究工作得到国┒家自然⿷科学基金委重大研究计划的々支持〾。

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平╱╲行测试系统流程示意图

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