华威大学 WMG和Deepen AI的专家已经启动了基于信用的公共访问,以访问最大的公共场景商店,用于测试自动车辆。
被称为“安全池™ 场景数据库”,它包含超过 250,000 个不同的场景,以创建标准,使自动驾驶汽车的操作对世界各地的用户和行人来说更加安全。
自项目启动以来,已有超过 450 个组织注册了该数据库,随着自主技术安全性的提高,专家们希望人工智能 (AI) 在道路车辆中的使用将会增加。
世界经济论坛软件驱动时代汽车倡议负责人 Maria J Alonso 博士解释说:“利益相关者之间的合作是确保自动驾驶汽车提供最高安全水平的关键。Safety Pool™ 场景数据库拥有超过 250,000 个场景及其协作方法,提供了一个平台,有助于提高道路上的安全出行。”
自动驾驶汽车的安全风险高吗?
安全是在道路车辆中增加人工智能使用的最大挑战。平均而言,每百公英里自动驾驶汽车发生 9.1 起事故,而普通车辆每百万公里发生 4.1 起事故。
目前市场上的自动驾驶汽车仍需要一定程度的驾驶员集中度,但宣传为自动驾驶的车辆会导致驾驶员更加依赖该技术。这意味着发生事故时驾驶员的反应时间会变慢。
此外,自动驾驶汽车的软件系统也可能出现意外故障,这增加了与其他道路使用者发生碰撞的可能性。在人工智能在运输行业得到更广泛的应用之前,专家们对自动驾驶汽车的安全性了解有限。
安全池™ 场景数据库
新数据库提供了由组织提供的各种不同操作设计领域 (ODD) 的场景,政府、行业和学术界可以利用这些场景来测试和基准测试自动驾驶系统。
这些场景是通过新的场景生成方法生成的,例如基于知识的和基于数据的。他们专注于发现自动驾驶汽车的故障以捕捉更多场景。
由于对商店的访问是基于信用的,因此根据场景的独特性及其有效性将信用奖励给贡献组织。然后可以使用积分来访问更多场景。该系统鼓励用户为不断增长的数据库做出贡献,并为自动驾驶汽车社区提供更多场景。
WMG 华威大学验证与验证负责人 Siddartha Khastgir 博士说:“随着安全池™ 场景数据库的公开发布,我们正在普及生态系统中不易获得的关键数据。通过与国际标准接轨,并与英国和国际上的监管机构和开发商密切合作,我们的使命是使自动驾驶汽车的安全性具有竞争力。”
这些场景还涵盖了多种属性和机动类型,例如城市环境、高速公路和不同的天气条件,其中自动驾驶汽车必须执行不同的机动类型,例如切入和超车。
车辆认证机构自动车辆技术组负责人 Jamie McFaden 表示:“车辆认证机构,英国的型式认证机构,认识到基于 ODD 的测试的重要性,因此正在评估 Safety Pool™ 的使用。情景数据库作为自动驾驶系统型式批准过程的一部分。
“与我们与国际标准接轨的使命相一致,今天,每个场景都以 ASAM OpenScenario 1.1 和 ASAM OpenDRIVE 1.6 格式推出。这为使用 ASAM OpenX 标准的利益相关者之间提供了进一步的互操作性,以进行基于仿真的自动车辆测试。”
用例涵盖自动车道保持系统、低速班车和城市四级。用户可以通过符合 ASAM OpenLabel 标准的设计域和行为标签高效地搜索场景。
Deepen AI 的首席执行官 Mohammad Musa 总结道:“通过在 Safety Pool™ 框架内做出贡献和工作,AV 车队运营商、原始设备制造商、一级供应商和所有其他二级以上供应商的商业利益相关者可以大幅加速验证和确认,以及分享单个利益相关者自己很难收集到的见解和边缘案例。”
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