一種自動駕駛汽車已經學會在不打滑的情況下高速轉彎。這種技能在緊急操作情況下可能派上用場。相關成果日前發表于《科學—機器人學》。

美國斯坦福大學J Christian Gerdes和同事利用一種被稱為神經網絡的人工智能算法，創建了自動駕駛系統。

他們獲取了20多萬個運動樣本數據，并基于此對神經網絡進行了訓練。這些數據來自在不同路面上進行的試驗駕駛，包括北極圈附近軌道上的冰雪混合物表面。

該團隊為一輛大眾GTI配備了該算法，并在橢圓形賽道上進行了測試。在轉彎速度約每小時50公里時，它的循跡誤差很小，偏離目標轉彎路徑不到50厘米。

該團隊發現，當路面被冰雪覆蓋時，他們的神經網絡也能工作。不同路面上的準確運動預測對于確保汽車在各種天氣條件下都能表現良好非常重要。

為了讓自動駕駛汽車安全行駛，需要一個能在危急情況下快速剎車、加速或轉向的控制系統，使其在摩擦極限下安全駕駛。Gerdes團隊的操作系統可在突然需要轉向等各種緊急情況下提供幫助。

Gerdes說，神經網絡面臨的一個挑戰是缺乏對其工作原理的了解。“如果你給它一組從未見過的條件，它可能以完全錯誤的方式作出推斷”，從而形成潛在的危險轉向控制。