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【盘点】北美顶尖学府的人工智能与智能车实验室

2019-04-01 01:36
智车科技IV
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7.UCSD智能安全汽车实验室&计算机视觉与机器人研究实验室(Laboratory for Intelligent & Safe Automobiles and ComputerVision & Robotics Research Laboratory)

UCSD智能安全汽车实验室:智能和安全汽车实验室(LISA)是一项综合多学科,旨在探索创新方法,使未来的汽车更安全,更“智能”。该团队的研究考虑了与驾驶员、司机、车辆动力学和车辆环境以及交通基础设施相关的参数的传感,分析,建模和预测问题。这是通过计算机视觉和智能系统的研究实现的,这些系统具有认知科学,心理学和决策理论的协同作用。

计算机视觉与机器人研究实验室:计算机视觉与机器人研究(CVRR)实验室加州大学圣地亚哥分校为研究生,教师和访问学者/合作者提供了一个独特而刺激的环境,以便在基于传感器的智能系统领域开展广泛的研究。该实验室研究的主要目的是清楚地理解集成系统完全自主或半自动操作的感知,规划和控制机制所依据的计算和工程相关问题。

该实验室负责人Mohan M. Trivedi教授是加州大学圣地亚哥分校计算机视觉和机器人研究实验室的负责人,是一位业内权威的专家,近年来他发表的多篇学术论文被IEEE ITSC,IV等国际顶级会议收录。

Mohan M. Trivedi教授带领的团队不仅得到了很多车企的支持,更是得到了政府多个机构的支持。

8. 加州大学伯克利分校机械系统控制实验室(Mechanical Systems ControlLaboratory)

MSC实验室专注于设计和开发机械系统的控制策略。MSC实验室是加州大学伯克利分校机械工程系的一员。机械系统控制实验室(及其前身)已有近40年的历史。实验室在精密运动控制、机器人控制、车辆控制、机电一体化等领域进行了开创性的研究。MSC自动驾驶实验室专注于提出新颖的方法和建立相应的设施,以解决全堆栈自动驾驶中最具挑战性的实际问题。MSC实验室致力于研究传统控制,规划和状态估计方法(最优/鲁棒控制,优化,图搜索,贝叶斯过滤等)与最先进的机器学习方法(强化学习,深度神经网络,概率图形模型等)。该实验室的负责人Masayoshi Tomizuka教授在2018年凭借对机电系统控制理论和实践的开创性贡献,荣获AACC Richard E. BellmanHeritage Award,该奖项被公认为业内的终身成就奖。

9.MPC Lab @ UC-Berkeley

汽车行业是网络物理系统(CPS)新兴创新的最丰富目标之一。过去十年,该实验室一直专注于先进的汽车安全系统。

目前的研究议程是对先进自治和半自治系统的强有力认证。与在自动驾驶汽车中完全断开驾驶员与车辆的连接不同,该团队设想了一种车辆,其中自主程度根据驾驶员行为和环境不确定性中的认证不确定性范围而实时地连续变化。根据CPS中的信任级别,在车辆总控制和自动驾驶中驾驶员之间的连续选项中选择自治程度。这种以人为中心的自治具有很高的社会影响概率(如果不低,保险政策将是相同的,系统将降低成本,市场渗透率更高)。它还会对循环中有人类的大量CPS产生直接影响,这需要稳健性证书。考虑到这一点,团队提出了一个范例转换,它关注整个网络物理载体/环境/驱动因素,从而解决了它的三个主要关键组成部分:(A)车辆/环境相互作用,(B)驾驶员不确定性和(C)在A和B的预测不确定性下,可证明安全的干预。在伯克利,该实验室正在开发一种新的科学网络物理系统科学,其目标是获得一个可证明安全的以人为中心的自治权,其中认证是证据基础并随着系统(因为新的驾驶员行为,场景,滑动动态在CPS数据库中更新)。根据开发的驾驶员/车辆/环境交互模型量化的有界状态相关不确定性来测量鲁棒性,在大数据集上校准和验证并实时更新。

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