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主題3:互聯相依的當代世界 , 單元1.1
【明報專訊】科技大學工學院跨學科研究團隊最近開發「擬人化認知編碼系統」,讓自動駕駛車能像人類司機般「思考」,綜合判斷複雜路况,科大表示有關技術可助整體交通風險降低26.3%,並減低行人及騎單車者等高風險群體的潛在意外51.7%。
科大表示,現時自動駕駛系統的局限包括無法像人類司機全面考慮道路上的多方互動,例如在某些路口優先讓路給行人。校方續指出,該校土木及環境工程學系講座教授楊海率領團隊,借鑑神經科學、認知科學和倫理學概念,開發符合人類認知邏輯的編碼方案,為自動駕駛系統配備接近真人司機的感知、評估與行動能力。
評估道路使用者速度距離
預判切線 禮讓行人
據科大介紹,該系統會評估每個道路使用者,包括行人、單車、電單車與鄰近車輛的潛在風險,並分析其速度、相對距離和行為規律,例如路邊行走的小孩會被歸類為高風險群體;亦會考慮實際情况,主動禮讓行人;並可預判,例如思考突然切線會否導致周邊司機急煞,或加劇路面擠塞。校方稱研究成果近期已在《美國國家科學院院刊》發表,團隊正構建大規模數據集,涵蓋多地駕駛行為特徵與社會期望。