IBM说,专利机器学习技术,定义了如何转移控制的自主车辆驾驶员和车辆控制处理器的一个潜在的紧急情况。
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基本上IBM专利系统采用机载传感器和人工智能来确定潜在的安全问题和控制无人驾驶车辆是否自动驾驶或放弃控制驾驶员。
我们的想法是,如果无人驾驶车辆的经验操作故障错误的制动系统,一个被烧毁的头灯,低能见度,糟糕的路况,它可以决定是否车载自动驾驶车辆控制处理器或驾驶员在一个更好的位置来处理异常。如果比较确定车辆控制处理器能够更好地处理异常,车辆被放置在自动模式下,“IBM。
“技术将为人类和智能僚机无人驾驶车辆,”James Kozloski说,经理,大脑计算神经科学和多尺度建模,IBM研究和共同发明人的专利。
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Kozloski还指出另一个IBM最近发布了专利帮助自动化汽车和有人驾驶的车辆更安全未来的交互。
简而言之,这项技术使用所谓的自动驱动建模来观察一个人开车的行为,比如使用转向灯,速度和其他行为对那辆车做出假设并通过这些观察到其他自主车在附近。
驱动程序生成的模型基于驱动程序的行为模式由一个或多个传感器测量的自主车辆。先前存储驱动程序的行为模式然后从数据库检索,以增加模型的驱动程序。司机然后传播模型的自主车辆与自主界面附近的车辆,Kozloski说。
“整个想法与专利是使一个更加安全的环境对于人类来说,“Kozloski说。
IBM表示,很多发明专利,除此之外,可以帮助汽车成为:
- 自主学习——由认知能力,不断学习和给建议基于行为的司机,乘客和其他车辆
- Self-socializing连接与其他车辆和他们周围的世界
- 从有限的自动化成为全自动无人驾驶留下
- 自配置,适应驾驶员的个人喜好
- Self-integrating集成到物联网,连接交通、天气、和流动性事件改变位置
事实上,IBM是无人驾驶汽车领域深入参与。去年12月,该公司表示,它将与宝马合作和自身认知计算机奇才沃森开发无人驾驶汽车,可以适应驾驶员的偏好。
IBM的研究”2025年汽车:行业无国界”,积累了采访175年高管汽车oem厂商,供应商,和其他领导人在21个国家,发现2025辆汽车将能够学习,愈合,驱动器和社交与其他车辆和周围的环境。
这项研究的一些更有趣的观察包括:
- 2025年,车辆将复杂的配置本身足以司机和其他乘客。
- 百分之五十七的人认为汽车“社交网络”将汽车将相互交流的地方,允许车辆分享不仅交通或天气状况,但特定于给定的汽车制造商的信息。例如,如果一辆汽车正在经历某种类型的问题不承认之前,它可以与其他车辆相同的品牌沟通寻求帮助的问题。
- 分析功能将有助于车辆识别和定位问题,安排修复,甚至帮助有类似问题的其他车辆与司机影响最小。
- 像其他智能设备,车辆将在物联网集成组件(物联网)。它将收集和使用信息从别人关于交通,流动性,天气和其他活动与移动:细节驾驶条件,以及传感器和基于位置信息辅助产业,如保险和零售。
- 百分之七十四的受访者表示,车辆将认知能力学习司机和乘客的行为,车辆本身和周围的环境不断优化和建议。随着汽车学习更多关于司机和乘客,它将能够扩大其建议其他流动服务选项。报告还强调了相当大的怀疑全自动vehicles-where不需要司机和车辆是融入正常的驾驶条件。只有8%的高管在2025年看到它变得司空见惯。此外,只有19%的人相信一个完全自动化的环境也驱动系统处理所有情况下没有监控,,司机可以执行non-driving任务将由2025例程。
- 百分之八十七的参与者认为部分自动驾驶,如扩大今天的自动停车或车道改变辅助技术将司空见惯。此外,55%的人表示高度自动驾驶,系统识别其局限性并调用驱动程序控制,如果需要,允许司机执行一些non-driving任务同时,也会在2025年改编。
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