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碰撞汽车的科学与安全
IMC Krems的科学家开发了基于机器学习的软件，以模拟未来的汽车碰撞情况。开发现实的碰撞场景和模拟涉及许多自动驾驶车辆的未来交通状况是IMC克雷姆斯应用科学大学（奥地利）最近建立的一个项目的核心。在项目的第一步，从公开可用的数据库中提取的驾驶场景将被输入专门的驾驶模拟。在此之后，基于最先进的搜索算法的优化过程将创造出具有更多关键性和严重性的新型驾驶场景。该项目是欧盟资助的大型国际研究工作的一部分，旨在为自动驾驶汽车开发安全机制，通过使用先进的制造技术减少事故相关的后果。
自动驾驶汽车可以大大减少交通事故的数量。在未来，也就是说，到现在为止，它们仍然涉及到车祸，有些还造成了致命的后果。这就要求提高此类车辆的安全性。然而，实现优化仍然很困难，因为模拟混合交通情况下的碰撞场景（即涉及具有不同自主水平的汽车）受到了相关数据稀缺的阻碍。奥地利克雷姆斯国际管理学院的一个项目将通过利用专门开发的机器学习算法的力量来改变这一状况，该算法将从现有的汽车碰撞数据库中提取和分析数据。
自主事故
克雷姆斯国际管理学院科技系的项目负责人阿莱西奥-甘比教授说："自主驾驶的汽车仍然无法在所有可能的情况下避免事故"。"由于他们的自主反应和其他方式都比人类控制的汽车要好，因此碰撞的情况将与目前看到的不同。但目前我们还不确切知道它们会是什么样子。这种知识的缺乏阻碍了提高未来混合交通状况的安全性"。
甘比博士和他的团队现在将在一个国际研究项目中为解决这个问题贡献知识基础，该项目由欧盟资助（ID 101069674），资金为400万欧元。该项目由欧盟资助（ID 101069674）。利用现有来源的数据，如记录车祸的大型数据库，该团队将选择一套参考驾驶场景作为项目下一步的基础。"值得注意的是"，甘比博士解释说，"全世界只有一个可公开访问的数据库实际记录了参与碰撞的汽车的自主水平，即加州DMV的自主车辆碰撞报告数据库。这是一个非常有限的模拟未来汽车碰撞情景的基础。我们的项目将有助于拓宽这一基础"。
安全的模拟
利用从现有资源（如CARE、GIDAS、STRADA、ZEDATU）中提取的参考场景，该团队将提供一个最先进的驾驶模拟（BeamNG.tech）。此外，该团队将开发一个在线的、开放的模拟平台，该平台遵循流行的视频游戏中的多人模式，其中远程玩家相互之间以及与人工智能的互动。利用这个平台，该团队将研究人类驾驶员和（模拟的）自动驾驶车辆之间的虚拟现场互动，并能够产生一套额外的交通场景，该场景不是基于以前的事故而是基于真实的互动。
有了这两个来源，专门的搜索算法现在将计算出虚拟的碰撞场景，预测自主车辆可能的行动。"Gambi教授解释说："我们实际上是在内部开发这些算法，因此我们可以很容易地提高模拟碰撞的虚拟临界值和严重程度。"这将暴露出主要涉及严重碰撞的汽车结构，并预测它们在这种情况下的行为"。
在这个阶段，Gambi博士的项目与一个更大的欧盟项目Flexcrash联系在一起。IMC Krems的部分是Flexcrash的基本工作包。高级模拟的结果将为改进未来自动驾驶汽车的设计提供数据。最后的目标是使用混合制造技术，利用增材制造将表面图案应用于预制件。这将大大有助于在未来减少与事故有关的死亡、伤害、污染和制造成本。
更多信息: fh-krems.ac.at
作者/来源: IMC Krems
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