2020年8月7日 星期五
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這種自駕才讓人安心!HYUNDAI以AI打造全球首見機器學習基礎的智慧巡航控制系統
AUTONET記者:趙惠群(10/22/2019)
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現今全球各車廠已陸續推出結合二到三級(Level 2/Level 3)的先進駕駛輔助系統的自駕車,不過這些自駕車的輔助系統,仍會讓許多駕駛人感到不安或不信任,因為畢竟那是機器人在開車,韓國現代(HYUNDAI)集團,今日宣布已成功開發全球首見的SCC-ML(基於機器學習的智慧巡航控制)技術,將駕駛員的駕駛模式融入進自動駕駛行為,為駕駛僅提供客制化的自動駕駛經驗。該技術將AI整合到ADAS功能中,未來該系統也將運用在現代集團各品牌的新車上。

智慧巡航控制(SCC)支援基本的自動駕駛功能和ADAS核心技術,在以駕駛者選擇的速度行駛時,可以保持與前方車輛的距離。SCC-ML將AI人工智慧和智慧巡航控制整合在同一個系統中,如此可以學習駕駛者的駕駛模式和習慣。透過機器學習,智慧巡航控制系統採用與駕駛者相同的模式,進行自動駕駛。

‎現代汽車集團副總裁Woongjun Jang表示,全新的SCC-ML技術改進了以往ADAS技術的智慧,大幅提升了半自動駕駛技術的實用性。現代汽車集團將繼續開發AI創新技術,以期在自動駕駛的領域中領先同業。‎

為操作智慧巡航控制,駕駛者需要手動調整駕駛模式,如與前車的距離和加速度。如果沒有機器學習技術,就無法對設置進行細微調整,從而適應駕駛者的個人偏好。例如,在高速、中速和低速環境中,即使是同一個駕駛者也可能根據不同的環境,採取不同的加速度,但卻無法進行細膩的微調。因此,當智慧巡航控制啟用時,並且車輛的操作方式與駕駛員所希望的不同時,他們會感覺到差異,而不願使用該技術,因為這會讓他們感到焦慮和不安。

現代汽車集團研發的SCC-ML的工作原理:首先藉由前置攝影機、雷達等感測器,取得行車資訊,並將它們傳送到車內的中央電腦,接著透過電腦從收集的資訊中分析相關細節,進而判別別駕駛者的駕駛模式,這個過程使用了機器學習演算法。

駕駛模式可分為三個部分:與前車的距離、加速(加速的速度)和回應(對駕駛條件的回應速度)。此外,還考慮駕駛條件和速度。例如,在市區慢速行駛時,會與前車保持較短距離,在快車道行駛時,與前車保持較大的車距。針對這些不同的情況,SCC-ML進行分析,區分上萬種模式,開發出靈活的智慧巡航控制技術,以因應所有駕駛者不同的駕駛模式。

駕駛模式資訊與感測器會定期更新,反應駕駛者的最新駕駛風格。此外,SCC-ML經過專門程式設計,避免學習不安全的駕駛模式,增加了可靠性和安全性。未來的高速公路駕駛輔助系統(Highway Driving Assist)將具備自動變道協助工具,這也意味SCC-ML將可達到2.5級(Level 2.5)自動駕駛。

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