密西根大學開發了一套系統，旨在訓練無人車預測行人的行為模式，從而提升無人車在複雜交通環境中的安全性。該系統的核心理念是讓無人車不僅僅關注自身乘客的安全，更要主動防禦，避免與行人發生意外。由於人類在馬路上的行為難以預測，例如分心使用手機等，這對無人車的安全性提出了挑戰，因此，密西根大學的研究著重於提升無人車對行人行為的預測能力。
這套系統運用「生物力學所激發的回歸神經網絡」來記錄和分析行人的運動軌跡。透過無人車上的攝影機、光學雷達和 GPS 等感測器，系統可以記錄行人在三維空間中的每一個動作。系統會進一步分析行人的步態、身體對稱性以及腳步的位置等因素，綜合判斷行人下一步的行動方向。密西根大學的研究人員表示，這套系統能夠更精準地預測行人將會出現的位置，預測的中位平移誤差在一秒後約為 10 厘米，六秒鐘後小於 80 厘米。
密西根大學的 Ram Vasudevan 教授指出，系統能夠從行人的姿勢和眼神等細微之處判斷其是否處於分心狀態，從而幫助無人車提前預警並做出正確的判斷。未來，一套完善的無人車系統不僅需要與城市基礎設施和其他車輛進行溝通，還必須具備精準判斷行人走向的能力，以確保人車都能在無人車時代安全移動。這項研究由福特汽車資助，相關成果已發表在《IEEE 機器人學》和《Automation Letter》上。
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