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MIT trainiert selbstfahrende Autos, die Spur zu wechseln

MIT-Forscher bei CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) haben einen Spurwechsel-Algorithmus für selbstfahrende Autos entwickelt. Dieser ermöglicht aggressives Fahrspurwechsel, ähnlich wie es nur echte Fahrer können. Er arbeitet, indem “Pufferzonen” um autonome Fahrzeuge herum berechnet und sie im laufenden Betrieb ständig neu bewertet werten. MIT verwendet einen mathematisch effizienteren Ansatz, der neue Pufferzonen berechnet, wenn die Standardpufferzonen zu einer Leistung führen, die weit schlechter sind als die eines menschlichen Fahrers.
“Die Optimierungslösung wird die Navigation mit Spurwechsel sicherstellen, die eine ganze Reihe von Fahrstilen – von konservativ bis aggressiv – mit Sicherheitsgarantien modellieren kann”, sagt Rus, der Direktor von CSAIL. Toyota unterstützt das Projekt neben dem Büro für Marineforschung. Das MIT ist führend in der Technologieentwicklung in Bezug auf fahrerlose Autos. Anfang dieses Monats enthüllte MIT ein neues autonomes Navigationssystem, Maplite genannt, das es fahrerlosen Autos erlaubt, ohne vorherige Kartierung Landstraßen zu befahren.

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