据外媒报道，内布拉斯加州交通中心的研究人员开发了一种新模型，可以读取车道线之间的信息，并帮助预测车辆何时会变道。这项研究将有助于ADAS系统预测威胁和纠正人为错误，从而获得更多的响应时间。该中心的博士后研究员赵说:“如果我知道其他车辆的意图，比如突然插队，我可能会做出相应的反应，比如减速或变道，以避免追尾。”
(来源:https://news.unl.edu/)
该团队基于约3000辆配备前置摄像头和各种传感器的车辆的数据创建了这个模型。为了给模型提供信息，赵开始收集每种情况的数据，其中一辆车在高速公路上跟随另一辆车，距离不超过400英尺(3.5秒)。有的情况是前车和后车在同一车道，然后其中一辆并入相邻车道；在其他情况下，一辆车从相邻车道并道，两辆车最终进入同一车道。
赵将许多变量标记为驾驶员计划变道的标志，如距离、相对速度、横向位置和前车的轻微相位变化。然后，赵在6秒的跨度内，即从变道前5秒到变道后1秒，每十分之一秒分析这些变量的值。在这60个增量中，模型将每个变量的值(例如，车辆之间的距离减少了10英尺)与该值在变道之前出现的概率进行比较。当所有这些变量达到指示变道可能性的最大值时，模型将标记即将发生变道。
虽然模型在不同情况下会有一些变化，但它可以穿过车辆中心的分割线，并在前往另一条车道前一秒左右预测车道变化。赵说，“提前一秒钟对人类司机来说可能意义不大，但我们谈论的是自动驾驶汽车或ADAS系统。我们可以利用这段时间来改进系统或设计额外的安全预防措施，如碰撞预警系统，以自动降低车辆速度或帮助驾驶员做出决定。”
该团队还发现了一些其他有趣的趋势，例如平均变道时间在0.55至0.86秒之间。驾驶员与其他车辆并道(0.55秒)比变道(0.86秒)花费的时间少。变道速度越快，ADAS系统需要提前反应的时间就越长。
赵说，获得自然驾驶数据使她对模型的有效性更有信心。她认为，该模型可能也适用于配备更多传感器和摄像头的车辆的更丰富的数据集。赵还表示，“我认为这些研究成果可以为ADAS系统和自动驾驶技术开发者提供背景知识、技术数据或支持。这有助于提高司机在极端情况下的安全性。”据外媒报道，内布拉斯加州交通中心的研究人员开发了一种新模型，可以读取车道线之间的信息，并帮助预测车辆何时会变道。这项研究将有助于ADAS系统预测威胁和纠正人为错误，从而获得更多的响应时间。该中心的博士后研究员赵说:“如果我知道其他车辆的意图，比如突然插队，我可能会做出相应的反应，比如减速或变道，以避免追尾。”
(来源:https://news.unl.edu/)
该团队基于约3000辆配备前置摄像头和各种传感器的车辆的数据创建了这个模型。为了给模型提供信息，赵开始收集每种情况的数据，其中一辆车在高速公路上跟随另一辆车，距离不超过400英尺(3.5秒)。有的情况是前车和后车在同一车道，然后其中一辆并入相邻车道；在其他情况下，一辆车从相邻车道并道，两辆车最终进入同一车道。
赵将许多变量标记为驾驶员计划变道的标志，如距离、相对速度、横向位置和前车的轻微相位变化。然后，赵在6秒的跨度内，即从变道前5秒到变道后1秒，每十分之一秒分析这些变量的值。在这60个增量中，模型将每个变量的值(例如，车辆之间的距离减少了10英尺)与该值在变道之前出现的概率进行比较。当所有这些变量达到指示变道可能性的最大值时，模型将标记即将发生变道。
虽然模型在不同情况下会有一些变化，但它可以穿过车辆中心的分割线，并在前往另一条车道前一秒左右预测车道变化。赵说，“提前一秒钟对人类司机来说可能意义不大，但我们谈论的是自动驾驶汽车或ADAS系统。我们可以利用这段时间来改进系统或设计额外的安全预防措施，如碰撞预警系统，以自动降低车辆速度或帮助驾驶员做出决定。”
该团队还发现了一些其他有趣的趋势，例如平均变道时间在0.55至0.86秒之间。驾驶员与其他车辆并道(0.55秒)比变道(0.86秒)花费的时间少。变道速度越快，ADAS系统需要提前反应的时间就越长。
赵说，获得自然驾驶数据使她对模型的有效性更有信心。她认为，该模型可能也适用于配备更多传感器和摄像头的车辆的更丰富的数据集。赵还表示，“我认为这些研究成果可以为ADAS系统和自动驾驶技术开发者提供背景知识、技术数据或支持。这有助于提高司机在极端情况下的安全性。”
标签：发现
人类对于速度和加速的极限，从未停止过追求。能够站上“速度之最”王座的名字，始终只有布加迪、科尼赛克等寥寥无几的名字。显然，这些超跑的发展走向，就代表了人类追求速度的方向。
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1900/1/1 0:00:00超级播报，每周都有料。
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