據(jù)外媒報(bào)道，美國(guó)密歇根大學(xué)(University of Michigan)研究人員通過(guò)關(guān)注人類(lèi)的步態(tài)、身體對(duì)稱(chēng)和腳的位置，利用比現(xiàn)在更精確的技術(shù)，教授自動(dòng)駕駛汽車(chē)識(shí)別和預(yù)測(cè)行人的行動(dòng)。車(chē)輛通過(guò)攝像頭、激光雷達(dá)和GPS收集到的數(shù)據(jù)可讓研究人員能夠捕捉到人類(lèi)行動(dòng)的視頻片段，然后在三維計(jì)算機(jī)模擬中重現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，科學(xué)家們創(chuàng)建了一個(gè)“生物力學(xué)啟發(fā)下的復(fù)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，可對(duì)人類(lèi)行動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。

　　據(jù)研究人員所說(shuō)，他們能夠利用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)離汽車(chē)50碼處的一個(gè)或幾個(gè)行人的動(dòng)作和未來(lái)位置。車(chē)輛要想擁有此種必備的預(yù)測(cè)能力，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就需要深入研究人類(lèi)動(dòng)作的細(xì)節(jié)：人類(lèi)步態(tài)的節(jié)奏、對(duì)稱(chēng)四肢的鏡像以及在行走時(shí)，腳的位置對(duì)人體穩(wěn)定性的影響方式。

　　許多將自動(dòng)駕駛汽車(chē)提升至目前水平的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都涉及二維圖像。如果一臺(tái)計(jì)算機(jī)被展示了幾百萬(wàn)張具有停車(chē)標(biāo)志的圖片，最終在現(xiàn)實(shí)時(shí)間中，它也能夠?qū)崟r(shí)認(rèn)出停車(chē)標(biāo)志。通過(guò)利用幾秒鐘的視頻片段，密歇根大學(xué)系統(tǒng)能夠研究視頻的前半段然后做出預(yù)測(cè)，然后用視頻的后半段證實(shí)預(yù)測(cè)。

　　研究結(jié)果表明，此類(lèi)新系統(tǒng)提升了自動(dòng)駕駛汽車(chē)預(yù)測(cè)未來(lái)最可能發(fā)生情況的能力。最終，該系統(tǒng)可以提升自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全性。