全世界一大批科技公司和傳統(tǒng)企業(yè)企業(yè)正在研發(fā)自動駕駛技術(shù)，特斯拉公司甚至在成品車中植入了大量的自動駕駛技術(shù)。不過據(jù)外媒最新消息，自動駕駛的普及仍然面臨一些技術(shù)障礙，其中之一就是如何判斷道路上行人的移動路線。據(jù)悉，美國大學(xué)的團隊已經(jīng)展開了研究。

　　據(jù)國外媒體報道，美國密歇根大學(xué)的研究人員正在開發(fā)一種教自動駕駛汽車預(yù)測行人運動的系統(tǒng)。在道路上，當(dāng)行人和自動駕駛車輛試圖進入同一空間時，行人處于不利的地位。

　　另外，由于行人很容易分心，不能指望他們?yōu)榱俗约旱淖畲罄�益而行��，自動駕駛汽車將需要同時進行防御性和保護性駕駛。

　　在一項由福特汽車公司支持并發(fā)表在《IEEE機器人學(xué)》和《Automation Letter》上的研究中，密歇根州的工程師們將注意力集中在復(fù)雜城市交叉路口的行人身上。

　　在這項研究所描述的“生物力學(xué)激勵的回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”中，該系統(tǒng)記錄了人類的運動軌跡。更簡單地說，研究中的車輛觀察人們在繁忙的街角走來走去，并記錄下數(shù)據(jù)。

　　該系統(tǒng)使用攝像頭、激光雷達(dá)和GPS在一輛具有四級自動駕駛能力的停放車輛上捕捉人體運動的視頻剪輯。

　　“以前在這一領(lǐng)域的工作通常只研究靜止圖像。密歇根大學(xué)機械工程助理教授瓦蘇德(Ram Vasudevan)說：“這并不是真正關(guān)心人們?nèi)绾卧谌�維空間中運動。但是，如果這些車輛要在現(xiàn)實世界中運行和互動，我們需要確保我們對行人走向的預(yù)測與下一步車輛的走向不一致。”

　　該系統(tǒng)分析了人們的步態(tài)、身體對稱性和腳的位置，另外考慮了許多其他因素來預(yù)測接下來的一步等等。

　　瓦蘇德以一個熟悉的因素作為案例。“如果一個行人在玩他們的手機，你知道他們會分心，他們的姿勢和他們正在看的地方告訴你很多關(guān)于注意力水平的信息。這也告訴了你很多關(guān)于他們下一步能做什么的信息。”

　　沒有一個系統(tǒng)是100%完美的，但據(jù)密歇根大學(xué)的研究人員說，他們開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)已經(jīng)超過了其他預(yù)測技術(shù)。

　　“我們預(yù)測的中位平移誤差在一秒后約為10厘米，六秒后小于80厘米，”密歇根大學(xué)海軍建筑與海洋工程系副教授馬修·約翰遜-羅伯遜說。“我們能更好地計算出一個人將會在哪里。”