据科技网站Gizmag报道，由于自动驾驶技术在恶劣环境下的表现仍不理想，佐治亚理工学院的研究团队目前正在使用小型化自动驾驶技术的赛车进行恶劣环境下的自动驾驶测试。
测试包括土路上的冲刺、滑行和高速跳跃，以提高自动驾驶的性能。
自动驾驶汽车可能在高速公路上表现非常出色，但此前有媒体指出，自动驾驶技术不仅对基础设施和其他硬件的要求非常高——地面的裂缝一度“击晕”了自动驾驶系统，而且自动驾驶在处理紧急情况时可能不如人类司机有效——有报道称，一只大飞蛾曾经禁用了特斯拉的自动驾驶功能……目前，为了提高自动驾驶汽车在土路上的性能，一个研究团队佐治亚大学正在研究使用一辆尺寸为赛车五分之一的原型车。
据报道，这辆小型汽车在土路上进行了测试，要求它以每小时 1000 公里左右的速度进行冲刺、滑行和跳跃。
得益于更智能的算法、更好的车载计算机硬件和传感器，即使汽车已经处于摩擦的临界边缘，??汽车仍然能够做到这一点并保持受控。
当传统控制系统处理湿滑路面时，汽车的表现可能与处理高速行驶时相同，在这种情况下，汽车可能处于安全性能的临界点。
佐治亚理工学院采用了另一种控制系统，大大提高了系统的控制能力。
该系统称为“模型预测路径积分控制（MPPI）”。
该系统最初设计用于处理这些非线性输入信号，特别是当汽车处于临界平衡状态时。
由于掌握并整合了原型车的大量动态信息和响应信息，系统能够快速计算出最安全、最顺畅的方式来应对各种复杂情况。
研究团队表示，该系统可以让自动驾驶汽车实时预测并执行计算机设计的复杂对策。
据悉，这台长0.91米、重22公斤的原型车是专门定制的。
它还根据自身重量和功率输出使用特殊的电动机。
该车配备了两个前置摄像头、一个惯性测量单元、轮速传感器以及能源、导航和计算设备，这些设备均安装在高度抗干扰的铝制外壳中。
根据原型车目前的安装方式，为了测试研究团队的计算程序，原型车只需要附近有一个GPS接收器，不需要其他外部计算设备。
据悉，板载图形处理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）可以在六十分之一秒内预测不同的2.5秒赛道样本。
原型车控制系统背后的特效专家帕纳吉奥蒂斯·齐奥特拉斯(Panagiotis Tsiotras)表示：“我们开发的算法可以预测汽车在未来三到五秒内的轨迹。
至于接下来会发生什么，系统会生成更多超过两千到三千种可能性，它会选择最合适的解决方案，而且可以非常非常快地做出决定，我想说，每 50 毫秒就计算出几种可能性。
”尽管原型车还在测试赛道上驰骋，或者在坑坑洼洼中颠簸，但这辆原型车已经足以让同行眼红了，至少，原型车所采用的新技术对于提高自动驾驶能力非常重要，尤其是在应对方面。
在恶劣的情况下发生紧急情况。
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