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中科院自动化所提出可自主升级的无人驾驶智能测试模型

发布时间:20-04-17

实现无人驾驶是人工智能☆领域面г临的重大挑战之一,应对这一挑战需要发展一种新的图灵测试方法,以测试和验证无人じ车对复杂■交通卍场景的理解和行驶决策的能力,进而推动无人驾驶技术的发〆展。如何对智能系统进ↂ行测试是人工智能领域极其重要的研究方√向,只有♨当测试具有明确的任务定义和有效┌的▕方法生成测试的丰富数据时,才Ⅳ能实现∣安全可靠的人工◤智能系统。

近日,中国科学院自动化研究所作为共同第一作●者和通讯作ⓞ者单位与清华大学、西安交通大学@人工智@能与机器人研究所等单位合ㄨ作,提出了一种新的图灵测试方法来∩测试和验证无人车对复杂交通场景的理解和τ行驶决策的能力,对构建和测试其ミ他人工智能系统具∪有重要的♡启″发意义。相关研究结果以Parallel Testing oаf Vehicle Int∫e≦lligence ‥via Virtual-Real InteГractio█n为题,作为焦点论文发表在《科学机器人学●》(Science Robotics)上。

该项研究历经十余年,实现了一种无人驾驶≡"测试々ì与验证的平行计算框架及其系统。研究团队构建了一个人在回路的平行智能测试模♂型,使其具有在人类专家指导下自动Ⅱ自我升级的认知机₪큐制。这主要通过三个步骤:首先建立一组◀语义来定义并描述自主车辆需完成的任≠务,构成软件定义的人工测试系统;然后为指定的任务实例进行车辆测试,在这一过程中ν生成的数据同步更新到平※行测试系统中,使其能够不断学习和“成长≈”;特别需要指出的是,该研究工作引入对抗式学习模型, 以使系统能够自动生成新的任务实例, 这些任务*实例可以呈现复杂、动态的◢交通场景, Ц以促使无人驾↗驶车辆进一步提高适应复杂环境的能力,将有效推动无人驾驶技Ω术的发展。

上述研究工作得到国家自然科学基金委重大研究计划的支持。

平行测‖试系统流程示意图