最近，北京航空与宇航员大学和宇航员的学生团队成功地建立了一个自动驾驶驾驶智能安全测试平台，该平台安全地进行了全链，多方面的全身性和全身性验证，以实现智能算法驱动的全身性验证。该平台成功地诱导了许多实际操作的智能行为，从而有效地实现了智能算法弱点的积极发现。经常发生自动驾驶事故，迫切需要升级测试技术，并且自动驾驶技术正在迅速发展。以深入研究为代表的人工智能是主要的驱动力。理解，智能决策，智能控制和端到端技术在自主工具中起着重要作用，并带来过多的经济利益。但是，近年来，自动驾驶系统中发生的事故已有n发生，这极大地影响了公众的信心。其中，智能算法的失败是智能事故的主要原因。但是，当前的车辆测试通常基于功能测试，并且缺乏积极地发现自主驾驶安全性智能缺陷的方法，并且很难深入揭示算法本身的风险和破坏点的边界。 Focusing on industrial illnesses, beeang students boldly provided their missions to scientific research to mThis bottleneck, the teacher and study of the National Main Laboratory of Integrated Vehicle and Roads Intelligent Transportation System Algorithm, Destroying a number of basic technologies, and developing a trial -to -provide -to -echo -echo -Trial -Trial -Testing of the Surviving Authentic Autonic Driving.该团队技术总监Bai Xuesong表示，该平台将自动驾驶真实汽车与仿真软件相结合，使用虚拟现实技术使用数字情况测试物理车辆的一种方法，并为生成剧本结合了大量的智能解决方案，这些解决方案可以有效地发现安全系统的问题。该团队的算法脊柱张金丘安（Zhang Jinchuan）补充说：“我们希望卡拉模拟平台能够整合最先进的对抗性攻击和对算法的防御，从而有效地实施AI测试并将人工智能技术用于实际应用。 专注于关键技术突破，并从实验室转移到现场测试 为了实现算法缺陷的准确和对称性，团队专注于三个主要链接：场景的智能结构，改进测试以及虚拟且真正的闭环验证，创新和集成的切割算法和干扰技术，自动开发的场景algorithm。通过优化采样策略高维空间，ATEST效率已提高到传统方法的10倍，并且该平台还可以实现虚拟仿真和真实车辆数据的实时同步和闭环验证。 该平台已成功完成了运输部测试领域的应用程序扩展的扩展数量，智格·迪卡（Zhejiang Deqing）智能连接的测试基础等，具有10多种类型的测试模型和20多种类别的算法弱点。一些模块以工程方式实施，该模块为车辆公司提供了标准的接口，并促进了驾驶行业中算法的安全验证的更科学，高效和系统的机制。 报道说，该项目取决于主要项目的支持，例如国家密钥研发的特殊项目，“技术和人工预防无人驾驶安全安全性的验证驾驶”和“可互操作运输系统”。 upang upang makabuo ng isang pamantayang modero ng teoretikal na pananaliksik-teknikal na pagsasaliksik-test验证。 鉴于未来，团队将继续扩大标准高风险方案的测试能力，促进测试设备的模块化和服务界面的开放，积极地为工业和研究部门服务，开发出新的智能交通安全管理“ AN”的智能，并继续为交通安全贡献青年实力。回到Sohu看看更多