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业内首例 现代汽车开发基于机器学习的智能巡航控制技术

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盖世汽车讯 据外媒报道,现代汽车集团回应开发了全球首款SCC-ML(基于机器学习的智能巡航控制)技术,将驾驶员的驾驶模式融入进自动驾驶行为,为驾驶员创造定制体验。该项技术将AI整合到ADAS功能中,在业内尚属首例。未来,该系统将在现代汽车集团的车辆中部署。



(图片来源:现代汽车集团官网)

智能巡航控制(SCC)支持基本的自动驾驶功能和ADAS核心技术,在以驾驶员选定的效率行驶时,都能否保持与前方车辆的距离。SCC- ML将AI和智能巡航控制集成到另另1个 系统中,都能否学习驾驶员的驾驶模式和习惯。通过机器学习,智能巡航控制系统采用与驾驶员相同的模式,进行自动驾驶。

为了操作智能巡航控制,驾驶员需用手动调整驾驶模式,如与前车的距离和加效率。否则这麼机器学习技术,就无法对设置进行细微调整,从而适应驾驶员的此人 偏好。什儿 ,在高速、中速和加速运动环境中,即使是同另另1个 驾驶员也否则根据不同的环境,采取不同的加效率,但却无法进行细致的微调。否则,当智能巡航控制启用时,否则车辆的操作措施与驾驶员所希望的不共同,亲们会感觉到差异,而不愿使用该技术,否则这会让亲们感到焦虑和不安。

现代汽车集团研发的SCC-ML的工作原理为:首先,前置摄像头、雷达等传感器不断获取驾驶信息,并将其发送到中央计算机。否则,计算机从分类分类整理的信息中提取相关细节,从而识别驾驶员的驾驶模式。该过程使用了机器学习算法。

驾驶模式都能否分为另另1个 主次:与前车的距离、加速(加速的效率)和响应(对驾驶条件的响应效率)。此外,还考虑了驾驶条件和效率。什儿 ,在市区慢速行驶时,与前车保持较短距离,在快车道行驶时,与前车保持较远距离。针对或多或少不同的情況,SCC-ML进行分析,区分上万种模式,开发出灵活的智能巡航控制技术,适应所有驾驶员的驾驶模式。

驾驶模式信息与传感器会定期更新,反映驾驶员的最新驾驶风格。此外,SCC-ML经过专门编程,处置学习不安全的驾驶模式,增加了可靠性和安全性。未来的高速公路驾驶辅助系统将具备自动变道辅助功能,原应 分析SCC-ML可达到L2.5自动驾驶。