新型神经网络系统能帮汽车处理未知情况

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斯坦福大学的研究人员研发了一个神经网络系统,该系统整合了汽车在加州威洛斯雷山赛道的驾驶数据,以及1个包含20万条物理轨迹基础知识的冬季测试设施,可帮助汽车在极端以及未知情况下更安全地行驶。在模拟测试中,神经网络系统在高摩擦和低摩擦2种情况下的表现都优于物理模型系统。研究人员表示,随着自动驾驶汽车产生越来越多的数据以训练该神经网络系统,未来自动驾驶汽车将能够处理更广泛的驾驶条件。
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