Tonton Mini Self-Driving Car Georgia Tech Rusak Track Drift

$config[ads_kvadrat] not found

Autonomous Dirt Track Car for Aggressive Driving

Autonomous Dirt Track Car for Aggressive Driving
Anonim

Komputer menjadi lebih baik dalam melakukan segala macam tugas yang rumit dan sulit tanpa manusia. Kegilaan besar saat ini adalah tentang mobil self-driving, yang dapat merevolusi pengiriman barang dan transportasi pribadi. Tetapi sampai sekarang, teknologi self-driving sebagian besar terbatas pada forklift bagus dan membantu orang berjalan lebih sedikit. Tapi tidak lagi, karena Georgia Tech baru tahu bagaimana membuat kendaraan otonom benar-benar degil.

Salah satu masalah dengan mobil self-driving adalah mereka tidak memiliki kemampuan untuk membuat semacam penyesuaian, penyesuaian sepersekian detik dengan rangsangan yang berubah dengan cepat, seperti ban mereka meluncur dengan kecepatan tinggi. Secara alami, sekelompok ilmuwan komputer Georgia Tech memutuskan cara terbaik untuk memperbaikinya adalah dengan memprogram mobil otonom yang mampu melakukan powerlides.

"Hal yang menarik dari teknologi ini yang kami miliki adalah kemampuan mobil untuk melakukan apa yang dikenal sebagai manuver agresif," kata Jim Rehg, seorang profesor di Sekolah Teknologi Komputasi Interaktif Georgia Tech. “Jadi selama belokan, misalnya, mobil benar-benar meluncur di belokan yang tidak mempertahankan kontak penuh dengan permukaan jalan. Namun terlepas dari manuver geser itu, yang memberi kami banyak kecepatan dalam belokan, mobil ini sebenarnya stabil dan aman. ”

Secara harfiah setiap remaja yang telah meletakkan ban karet di jalan tanah atau tempat parkir kosong (atau halaman depan tetangga, sekali, pada tahun 2006, saya sangat menyesal Bu Johannsen) dapat membuktikan, melayang benar-benar menarik, tetapi para peneliti mengatakan pemrograman mereka mampu melakukan jauh lebih banyak hal daripada sekadar drift yang payah.

“Algoritma yang kami kembangkan dapat memproyeksikan ke masa depan apa yang akan dilakukan kendaraan dalam tiga atau empat atau lima detik ke depan dan menghasilkan sekitar dua atau tiga ribu kemungkinan apa yang akan terjadi,” kata Panagiotis Tsiotras, seorang profesor di sekolah teknik aerospace Georgia Tech.

Kemampuan memproyeksikan kemungkinan di masa depan dan menganalisanya dapat digunakan di hampir setiap bidang teknologi otonom, tetapi setelah video ini, kami berharap ini mengarah ke drone drift yang lebih besar dan lebih baik. Tentu, mereka mungkin kurang berharga daripada pengganti Humvee atau A.I.s militer lainnya, tetapi mereka pasti akan biadab di jalan-jalan yang kejam.

Tonton video di bawah ini.

$config[ads_kvadrat] not found