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多倫多大學提升機器人系統推理能力以改進自動駕駛汽車物體追蹤能力

來源:蓋世汽車   時間:2024-05-30 16:57:44   閱讀量:17586   

蓋世汽車訊 據外媒報道,加拿大多倫多大學的一組工程研究人員正專注于提升自動駕駛汽車等機器人系統的推理能力,以增強此類系統在不斷變化的環境中的可靠性和安全運行能力。

自動駕駛推理能力

多目標物體跟蹤是自動駕駛汽車領域中一個至關重要的問題,也是Steven Waslander教授領導的多倫多大學機器人與AI實驗室的研究重點。機器人系統追蹤移動物體(包含其他車輛、行人和騎行者等)的位置和運動,從而在人口密集的地區規劃行進路徑。

追蹤信息主要從計算機視覺傳感器中收集,并在每個時間戳處以每秒10次的頻率進行過濾,以預測移動物體的未來運動。

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