现代汽车集团宣布开发出全球首个基于机器学习的智能巡航控制技术，该技术可以识别和分析驾驶模式，从而创造出量身定制的自动驾驶体验。基于机器学习的智能巡航控制对于驾驶爱好者来说，将制动和加速控制权转移到驾驶辅助系统（如自适应巡航控制）可能会感到有些放松，但也可能会感到有些机械，因为目前人工智能在汽车中的应用汽车仍然不完美。自适应巡航系统经常会出现诸如响应速度慢，偏离或仔细跟踪以及加速度过大等问题，这使某些系统非常无味。为了使人们对AI有直观的了解，现代汽车透露，它正在开发一种新型的定速巡航系统，该系统可以研究方向盘后面人员的驾驶方式，然后借助机器来模仿他们的习惯学习。现代汽车称这种新系统SCC-ML为基于机器学习的智能巡航控制系统，该系统是该公司高级驾驶员辅助系统（ADAS）的一部分。它声称SCC-ML是第一个结合了人工智能的巡航控制技术。它通过使用传感器，照相机和车载计算机来监视驾驶员的模式和习惯来工作。这可能包括其典型的跟随距离和加速度。然后，通过机器学习算法运行数据以模仿其驾驶风格。智能巡航控制（SCC）支持基本的自动驾驶功能和核心ADAS技术，当以驾驶员选择的速度行驶时，可以保持与前方车辆的距离。 SCC-ML将AI和智能巡航控制系统集成到一个系统中，该系统可以学习驾驶员的驾驶模式和习惯。通过机器学习，智能巡航控制系统采用与驾驶员相同的模式进行自动驾驶。为了操作智能巡航控制系统，驾驶员需要手动调整驾驶模式，例如与前方车辆的距离和加速度。没有机器学习技术，就不可能根据驾驶员的个人喜好微调设置。例如，在高速，中速和低速环境中，即使是相同的驾驶员也可能根据不同的环境采用不同的加速度，但是不可能进行微调。因此，当智能巡航控制系统被激活并且车辆的操作不同于驾驶员的希望时，他们会感到与众不同并且不愿意使用该技术，因为这会使他们感到焦虑和不安。现代汽车集团开发的SCC-ML的工作原理如下：首先，前置摄像头和雷达等传感器不断获取行驶信息并将其发送到中央计算机。然后，计算机从收集的信息中提取相关细节，以识别驾驶员的驾驶方式。此过程使用机器学习算法。驾驶模式可分为三部分：到前方车辆的距离，加速度（加速速度）和响应（对驾驶条件的响应速度）。另外，还考虑了驾驶条件和速度。例如，在市区中以慢速行驶时，与前方车辆保持短距离，而在快速车道中，与前方车辆保持长距离。针对这些不同情况，SCC-ML进行了分析，区分了成千上万种模式，并开发了灵活的智能巡航控制技术以适应所有驾驶员。驾驶模式。驾驶模式信息和传感器将定期更新，以反映驾驶员的最新驾驶方式。此外，对SCC-ML进行了特殊编程，以避免学习不安全的驾驶模式，从而提高了可靠性和安全性。未来的高速公路驾驶辅助系统将具有自动变道辅助功能，这意味着SCC-ML可以达到L2.5自动驾驶。 ADAS功能的焦虑目前，新的智能汽车配备了许多驾驶辅助功能，这些功能已成为销售的卖点之一。但是，在实际使用过程中，驾驶员并没有分担驾驶员的驾驶压力，反而使人感到非常焦虑。这家韩国汽车制造商表示，其技术是为应对客户的焦虑而开发的，这是由于客户的驾驶方式和巡航控制模式的行为不同而引起的。它说这导致根本不愿使用该功能。现代汽车集团副总裁Woongjun Jang表示：“新型SCC-ML改善了先前ADAS技术的智能性，从而大大提高了半自动功能的实用性。” ＆quot;现代汽车G