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2022-09-08 04:14

超越算法:塑造自动驾驶汽车Automotive Assistant的未来

汽车助手正在改变人们体验互联通太重点领域利用示范推动刨冰机重点新材料品种产业化汽车的方式 不过,随着互联汽车变成自动驾驶汽车,汽车助手必须运用人工智能,不仅能够让乘客保持互联,还要在需要手动驾驶时通知乘客和让他们投入驾驶。Nuance和德国人工智能研究中心近期开展的一项研究对在分秒必争的情形下让原来驾驶员身份的乘客重新投入驾驶状态的最有效方法进行了研究。

人工智能和智能助手方面的研究经常是在算法、深度学习、以及数据的背景下讨论的。不过,作为研究人员,我们还要理解这种智能所运行的环境。只有让功能适应使用情境,系统才能算是成功的。这对于汽车助手来说更是如此,因为从燃料来源到软件配置,汽车行业正经历着快速变革。随着汽车连接与互联,驾驶员希望能够车上获得与使用智能一致的体验。

这为自动驾驶汽车创新的加速发展铺平了道路 自动驾驶汽车让我们在车里的角色从驾驶员变成了乘客。不过,这两种角色将在很大程度上要订制服装根据需求相互转变。自动驾驶汽车正在掌握各种道路交通状况,但并不是全部。若出现危险的情形,如果驾驶员的注意力处于别处,系统就需要让驾驶员回到驾驶模式。

在Nuance携手德国人工智能研究中心(全球规模最大的人工智能研究机构,Nuance是其股东之一)刚刚完成的一项用户研究中,我们特别研究了将车辆控制权交还给驾驶员的最佳方法,汽车应当提供哪些信息,这对用户的信任会带来什么的影响。

为此,我们让用户进入驾驶模拟器,尝试以不同ISO等国际性有关规范的规定方法通知驾驶员:通过听觉、视觉和触觉(振动)途径以及这些途径的结合使用。我们让他们在非驾驶时间尝试不同的活动,再运用他们的听觉、视觉或触觉能力。

根据请求切换车辆控制权的原因、当前的道路交通状况以及汽车在交还车辆控制权之前正这家特殊化学品公司还通过离子色谱法为海拉胡克进1步确认了这个混合物中的卤化物成份在进行的计划,我们向用户提供了不同数量的信息。随后,我们就有用性、便捷性、信任度等向用户提问,并对完成车辆控制权切换实际花费的时间进行测量。

驾驶员不喜欢与他们当前活动模式相同的通知,他们比较喜欢根据他们当前活动做出调整的一系列互相补充的通知模式。例如,如果是正在进行阅读,参与者比较包装设备喜欢声音或振动提醒。如果是正在写电子邮件或正在工作,驾驶员比较喜欢声音提醒。这彰显了以智能方式利用听觉、触觉和视觉提示的综合多模式用户界面的重要性。

为了实现最佳效果,系统必须能够获得来自汽车本身和汽车传感器的情境化数书刊印刷据和信息,其中包括有关驾驶员当前活动的信息,并且通过最佳的提醒提示确保驾驶员能够做出更快的反应以及获得更好的用户体验。

如果不论驾驶员正在进行的活动,听觉提醒被认为要比视觉提醒更加愉悦,更加有效,比单纯的振动或触觉提醒能更快的让驾驶员做出反应。

与单纯的视觉提醒相比,驾驶员更加信任汽车助手发出的听觉和触觉提醒。

数据显示,当沉浸在聆听活动中,例如听书或听歌,驾驶员的反应时间是最慢的。

持续研究

这个新兴领域还有很多方面需要研究,相关研究和模拟让我们现在开发的AutomotiveAssistant(汽车助手)能够在未来以各种智能方式为驾驶员提供帮助,与驾驶员形成多模式的陪伴关系,进行驾驶员到乘客的角色转变,代汽车说话,提升其他乘客的体验。

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