蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道，加拿大多倫多大學(xué)（University of Toronto）的一組工程研究人員正專注于提升自動駕駛汽車等機器人系統(tǒng)的推理能力，以增強此類系統(tǒng)在不斷變化的環(huán)境中的可靠性和安全運行能力。
自動駕駛推理能力（圖片來源：多倫多大學(xué)）
多目標物體跟蹤是自動駕駛汽車領(lǐng)域中一個至關(guān)重要的問題，也是Steven Waslander教授領(lǐng)導(dǎo)的多倫多大學(xué)機器人與AI實驗室（UTIAS）的研究重點。機器人系統(tǒng)追蹤移動物體（包含其他車輛、行人和騎行者等）的位置和運動，從而在人口密集的地區(qū)規(guī)劃行進路徑。
追蹤信息主要從計算機視覺傳感器（2D攝像頭圖像和3D激光雷達掃描）中收集，并在每個時間戳處以每秒10次的頻率進行過濾，以預(yù)測移動物體的未來運動。
來源：第一電動網(wǎng)
作者：蓋世汽車
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