机器人汽车必须学会了解人。
开发机器人汽车的公司越来越多。这是可以理解的-毕竟，许多科学家，未来学家和人工智能专家预测，未来人们将乘坐无人驾驶的车辆行驶。关于它们的机器人汽车已经出现。的确，他们仍然不能完全理解道路上的情况，但是这种机器的硬件和软件正在不断改进，整体进步是显而易见的。算法控制自主机器的运动，并且非常复杂。他们分析道路状况并驾驶车辆。如果汽车“看到”绿灯，则计算机系统允许车辆行驶。交通信号灯是红色的吗？然后，您需要停止。交通规则集很清楚，尽管数学上并不准确。但是，原则上，教计算机在道路上行驶仍然是完全可能的。还是不行 斯德哥尔摩大学专家说自主机器控制系统的开发人员没有考虑其他因素-社会因素。他们说，开车不仅是从A点到B点，而且还包括驾驶员的社交互动。而且，如果不考虑这一因素，训练计算机无事故行驶在路上将是行不通的。计算机系统与人互动的专家巴里·布朗（Barry Brown）指出：“驾驶汽车不仅是一系列机械操作，而且是复杂的社交活动。在所有汽车都实现自动驾驶之前，自动驾驶仪只有能够与驾驶员互动才能安全有效。无人驾驶汽车开发商必须考虑其他驾驶员和乘客的选择和影响。”这位科学家对机器人汽车的开发者不想向公众开放他们的项目感到不满。尽管如此，仍可以从仍属于公共领域的那些来源收集一些数据。我们正在谈论YouTube上的视频，其中显示了机器人的运动。大多数录音是由特斯拉司机或出于某种原因决定在行驶中将特斯拉移走的人制作的。有带有Google，Volvo和Honda汽车的视频。据科学家说YouTube用户的记录是有关自动驾驶汽车控制系统操作的极好信息来源。这些视频还展示了人们如何与机器人汽车互动。专家总共分析了来自美国，英国，德国，法国，瑞典，香港，冰岛和加拿大的63位用户上传到YouTube的69个不同视频。一部影片的平均时长为9分钟。但是7个视频要长得多-在这种情况下，每个剪辑的持续时间超过半小时。在一个案例中，视频的作者使用8个注册服务商的系统在路上拍摄了所有影片。在一开始，科学家就规定了一个重要点-他们将仅从视频中获取有关自动机工作的信息，而不会从开发机器人的公司提供的新闻资源或文档中获取信息。这样就产生了结果-在没有预先形成意见的情况下研究了系统的操作。电影制作人和YouTube用户的评论补充了许多视频，也为影片提供了帮助。作者研究了道路上机动车辆移动的两个主要方面。首先是驾驶员与计算机控制系统的交互。如果汽车中有这样的系统，则驾驶员将学会与之交互。科学家试图观察这种相互作用的要点。第二个方面是自动驾驶仪与道路上其他驾驶员的互动。
项目参与者研究的道路状况。第一帧是特斯拉相机上的太阳耀斑。第二帧-系统开始发出危险信号。第三-自动驾驶仪将汽车引导到迎面驶来的车道。第四-驾驶员进行控制，纠正情况（帧-视频中的屏幕截图质量不是最好的水平，-编辑）事实证明，在许多情况下，具有自动控制系统的汽车都能正常工作。但是发现了问题。例如，特斯拉汽车中的同一位自动驾驶仪有时会由于前面的阳光直射而被错误地识别出道路标记，混乱的车道，甚至几乎无法正常运行（由于阳光直射和一些不成功的巧合，一辆特斯拉汽车和一辆面包车发生事故）电动车的车主被杀）。总的来说，事实证明，视频的大多数作者并不100％依赖其机器的控制系统。这是有道理的，因为有很多危险时刻。例如，其中之一与自动驾驶仪和其他驱动程序的交互有关。超越特斯拉的电单车司机向另一条车道过渡。计算机系统手势无法识别并切断骑手。第二种情况显示出驾驶员和计算机控制系统的动作之间的差异。两辆自动驾驶汽车沿着道路行驶，在此之间有一个由SDA规则设定的间隔，这意味着车辆及其驾驶员的安全。但是突然有个人驾驶了第三辆车出现了。他的司机认为前面的汽车之间的距离对他来说是完美的，并对其进行了重建。另一方面，自动驾驶仪始终努力保持安全的距离，即使在交通信号灯时，当人类驾驶员将他们的汽车彼此正确地驾驶时，几乎没有任何自由空间。通常，道路上的驾驶员经常使用语音信号，例如，经过行人或另一辆汽车。自动驾驶仪当然不能识别此类信号。而且，自动驾驶汽车和驾驶员在道路上的行为差异也很大。因此，根据该研究的作者，基于计算机的汽车控制系统的开发人员需要考虑一个非常重要的因素-公路行驶的社会因素。这是困难的，但却是必要的，因为到目前为止，道路上的人类驾驶员要多于机器人汽车。后者的开发人员实际上需要教会他们的系统“了解”人员，而不仅仅是阅读交通标志和标记。可以对此进行争论，但是这里有一个合理的依据。科学家希望机器人研究人员的研究结果能够被使用，以创建更有效的控制系统和成熟的自动驾驶仪。Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN401907/
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