蓋世汽車訊 據(jù)外媒報(bào)道，加拿大多倫多大學(xué)的一組工程研究人員正專注于提升自動(dòng)駕駛汽車等機(jī)器人系統(tǒng)的推理能力，以增強(qiáng)此類系統(tǒng)在不斷變化的環(huán)境中的可靠性和安全運(yùn)行能力。

自動(dòng)駕駛推理能力

多目標(biāo)物體跟蹤是自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域中一個(gè)至關(guān)重要的問題，也是Steven Waslander教授領(lǐng)導(dǎo)的多倫多大學(xué)機(jī)器人與AI實(shí)驗(yàn)室的研究重點(diǎn)。機(jī)器人系統(tǒng)追蹤移動(dòng)物體(包含其他車輛、行人和騎行者等)的位置和運(yùn)動(dòng)，從而在人口密集的地區(qū)規(guī)劃行進(jìn)路徑。

追蹤信息主要從計(jì)算機(jī)視覺傳感器中收集，并在每個(gè)時(shí)間戳處以每秒10次的頻率進(jìn)行過濾，以預(yù)測(cè)移動(dòng)物體的未來運(yùn)動(dòng)。