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“流感知精确度”—平衡反应时间和准确度的法宝

据美国“优睿科”新闻网9月8日报导,在8月的核算机视觉虚拟会议上,一项新研讨遭到广泛重视。卡内基梅隆大学的研讨人员开发了一种新的丈量规范,用于评价自动驾驶轿车对不断改变的路况和交通状况的反响才能,这项…

据美国“优睿科”新闻网9月8日报导,在8月的核算机视觉虚拟会议上,一项新研讨遭到广泛重视。

卡内基梅隆大学的研讨人员开发了一种新的丈量规范,用于评价自动驾驶轿车对不断改变的路况和交通状况的反响才能,这项发现能够协助咱们比较感知体系的精确性和反响时间。

CMU机器人研讨所博士生Mengtian Li说:“学术研讨人员倾向于开发杂乱的算法,这些算法能够精确辨认风险,但或许需求很多的核算时间。相比之下,技能工程师倾向于挑选简略但精度较低的算法,这些算法速度快、核算量少,因而车辆能够更快地对风险做出反响。”

这种权衡不仅对自动驾驶轿车来说是个问题,关于任何需求实时感知外界动态的体系来说都是一个问题。但是到目前为止,还没有用以平衡精确度和推迟时间的体系丈量规范,这导致不同体系之间的好坏很难比较。

这项被称为“流感知精确度”的新衡量规范由Li和机器人研讨所副教授Deva Ramanan和伊利诺伊大学香槟分校助理教授Yu Xiong Wang共同开发。它经过比较感知体系每一时间的输出与地面实况进行衡量。

Ramanan说:“流感知丈量才能为现有感知体系供给了新视角。同一体系,依照传统功能衡量规范测算功能杰出,但在“流感知”规范的测算下或许功能欠安。这类体系能够经过新引进的衡量规范得到优化,进步反响功能。”

研讨小组发现,最佳解决方案纷歧定是让感知体系运行得更快,而是偶然适时地暂停。越过某些帧的处理能够避免体系不断落后于实况。”

另一个观念是在感知运算过程中参加猜测办法,使车辆能够猜测其他车辆和行人部分举动。该团队的流感知丈量标明,进行这些猜测所需的额定核算不会明显影响精确性或形成推迟。

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