據國外媒體報道，烏爾姆大學的研究人員最近開發了一種新的框架，可以實時識別車輛周圍的潛在威脅，從而提高自動駕駛汽車在城市和高度動態環境中的安全性。
圖片來源:亨寧
研究人員之一馬蒂·亨寧(Matti Henning)表示:“我們研究的核心思想是將感知資源只分配給與當前情況相關的自動駕駛汽車周圍的區域，而不是簡單的360°感知領域。這種方法可以節省計算資源，從而提高自動駕駛汽車的效率。”
當自動駕駛汽車的感知范圍有限時，其安全性可能會大大降低。例如，如果一輛汽車只認為它周圍的特定區域是“相關的”，它可能無法檢測到其他區域的潛在威脅對象。如果支持車輛功能的算法被編程為僅考慮和處理道路的特定區域，則可能發生這種情況。據國外媒體報道，烏爾姆大學的研究人員最近開發了一種新的框架，可以實時識別車輛周圍的潛在威脅，從而提高自動駕駛汽車在城市和高度動態環境中的安全性。
圖片來源:亨寧
研究人員之一馬蒂·亨寧(Matti Henning)表示:“我們研究的核心思想是將感知資源只分配給與當前情況相關的自動駕駛汽車周圍的區域，而不是簡單的360°感知領域。這種方法可以節省計算資源，從而提高自動駕駛汽車的效率。”
當自動駕駛汽車的感知范圍有限時，其安全性可能會大大降低。例如，如果一輛汽車只認為它周圍的特定區域是“相關的”，它可能無法檢測到其他區域的潛在威脅對象。如果支持車輛功能的算法被編程為僅考慮和處理道路的特定區域，則可能發生這種情況。
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