GM のクルーズは自動運転車に二重駐車車両の周囲を移動する方法を教えた

自動運転車は何かをする前に、前の車両が二重駐車していないかどうかを把握する必要があります。 これを行うために、自動車は、ハザードランプの出現や車両の停止時間などの「状況に応じた手がかり」を使用できます。 クルーズのブログ投稿. 自動運転車は、前方の車両が配送トラックなど二重駐車を頻繁に行うタイプであるかどうかも認識できます。 クルーズの車は、カメラ、レーダー、ライダーを利用して周囲のものを「確認」し、機械学習を利用して情報を総合して結論を​​導き出します。 人間はこれを常に行っていますが、自動運転車にはそれを苦労して教えなければなりません。

自動運転車は、二重駐車された車両の後ろにいつまでも座っていることはできません。 人間のドライバーは単に道が空いているかどうかを確認し、停止している車両の周囲を運転するだけですが、自動運転車の制御ソフトウェアはその動作を個別の部品にまで分解する必要があります。 アルゴリズムでは、他の道路利用者の潜在的な行動から、車両が制御入力にどれだけ早く応答するかまで、あらゆることが考慮されます。 Cruise は、「モデル予測制御」アルゴリズムと呼ばれるものを使用して、車の周囲の状況がどのように変化するか、また車が特定のコマンドに対してどのように反応すると予想されるかをグラフ化しようとしています。

クルーズはほとんどのテストをサンフランシスコで行っており、一部のテストよりも厳しい環境を提供しています。 その他の人気の試験会場. これにより、クルーズのテスト車両はより困難なシナリオにさらされることになり、エンジニアには自動運転技術を改善するより多くの機会が与えられます。 しかし、このことは、ほとんどの人間のドライバーが簡単に理解できるシナリオに自動運転車を応答させることがいかに複雑であるかを示しています。 クルーズの親会社GMが希望

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