密歇根大學研究人員研發神經網絡 助自動駕駛汽車識別和預測行人動作

　　據外媒報道，美國密歇根大學(University of Michigan)研究人員通過關注人類的步態、身體對稱和腳的位置，利用比現在更精確的技術，教授自動駕駛汽車識別和預測行人的行動。車輛通過攝像頭、激光雷達和GPS收集到的數據可讓研究人員能夠捕捉到人類行動的視頻片段，然后在三維計算機模擬中重現。在此基礎上，科學家們創建了一個“生物力學啟發下的復發神經網絡”，可對人類行動進行分類。

　　據研究人員所說，他們能夠利用該神經網絡預測離汽車50碼處的一個或幾個行人的動作和未來位置。車輛要想擁有此種必備的預測能力，該神經網絡就需要深入研究人類動作的細節：人類步態的節奏、對稱四肢的鏡像以及在行走時，腳的位置對人體穩定性的影響方式。

　　許多將自動駕駛汽車提升至目前水平的機器學習算法都涉及二維圖像。如果一臺計算機被展示了幾百萬張具有停車標志的圖片，最終在現實時間中，它也能夠實時認出停車標志。通過利用幾秒鐘的視頻片段，密歇根大學系統能夠研究視頻的前半段然后做出預測，然后用視頻的后半段證實預測。

　　研究結果表明，此類新系統提升了自動駕駛汽車預測未來最可能發生情況的能力。最終，該系統可以提升自動駕駛汽車的安全性。