自動(dòng)駕駛技術(shù)新進(jìn)展：車輛對(duì)路況實(shí)時(shí)分析

 據(jù)外媒報(bào)道，全球最大非營利專業(yè)技術(shù)學(xué)會(huì)“國際電氣與電子工程師協(xié)會(huì)”日前似乎找到了通過人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷汽車當(dāng)前行駛道路是否安全的全新方法，而這一方法則有望使未來自動(dòng)駕駛汽車在糟糕天氣下行駛時(shí)變得更為安全。

據(jù)美國交通局（US Department of Transportation）此前公布的數(shù)據(jù)顯示，在2002-2012的十年期間，因?yàn)榈缆窛窕�而引起的交通事故達(dá)到了96萬起，超過4700人因此喪生，道路濕滑也占到了全美因天氣原因引發(fā)交通事故中高達(dá)74%的比例。

對(duì)此,IEEE研發(fā)人員則在日前嘗試通過分析車輛輪胎噪音反饋的方式判斷道路是否過于濕滑。比如，IEEE曾在2014款梅賽德斯-奔馳CLA車型的后胎部位安置了一個(gè)麥克風(fēng)來收集輪胎噪音反饋，并在波士頓地區(qū)的多種路面、多種行駛速度下展開了測(cè)試。

雖然這一研究尚處于早期階段，但從早期測(cè)試結(jié)果來看，這一系統(tǒng)在各個(gè)行駛速度下的加權(quán)平均查全率達(dá)到了93.2%。而且，即便是車輛在靜止不動(dòng)的狀態(tài)下都能夠收集到一些反饋數(shù)據(jù)，這主要是因?yàn)樵擕溈孙L(fēng)同時(shí)也會(huì)收集其他過往車輛的聲音信息所致。

“事實(shí)證明，這一方法能夠通過音頻信息有效判斷道路狀況，且相比‘支持向量機(jī)算法’（Support Vector Machines，一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法）的實(shí)際表現(xiàn)更出色。而且，這一方法甚至能夠在車輛靜止不動(dòng)或者在行駛速度低于每小時(shí)2.9英里的極限速度下作出準(zhǔn)確判斷�！盜EEE在自己的研究報(bào)告中寫道。

事實(shí)上，IEEE并不是首家希望通過聲音來幫助駕駛員判斷道路狀況的機(jī)構(gòu)。因?yàn)槲靼嘌礼R德里理工大學(xué)早在2014年就嘗試?yán)�用支持向量機(jī)來分析輪胎在行駛時(shí)產(chǎn)生的聲音，并以此來判斷道路的行駛狀態(tài)。

然而，西班牙馬德里理工大學(xué)的研究人員當(dāng)時(shí)發(fā)現(xiàn)這一方法能夠準(zhǔn)確檢測(cè)到的道路類型非常有限，同時(shí)也無法準(zhǔn)確區(qū)分諸如砂石掉落到道路上這些沒有關(guān)聯(lián)的聲音信息。

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