關(guān)于自動駕駛或“自動駕駛”的汽車以及它們?nèi)绾斡绊懮鐣呀?jīng)引起了很多爭論。其中一個問題是控制它們的計算機如何能夠應(yīng)對路況變化的情況。利物浦大學(xué)的一個團隊認(rèn)為他們有一個解決方案，用于自動駕駛汽車的VR培訓(xùn)系統(tǒng)。

ALEAD系統(tǒng)是由Future Coders，CGA和利物浦大學(xué)的一個團隊設(shè)計的，他們從連接和自主車輛中心（CCAV）獲得了1百萬英鎊的資助，用于創(chuàng)建該技術(shù)。

該系統(tǒng)使用從利物浦道路收集的信息，包括車輛密度，危險，道路布局和路口。然后使用機器學(xué)習(xí)來預(yù)測典型的駕駛場景，為自駕車系統(tǒng)提供一個可以學(xué)習(xí)的保存環(huán)境。

該技術(shù)使得培訓(xùn)自動駕駛汽車既便宜又安全，并且可用于模擬各種事件或極端天氣情況，如雪，霧，道路上的殘骸或車輛行駛不穩(wěn)定或不可預(yù)測的情況。

CGA Simulation董事總經(jīng)理Jon Wetherall解釋了星際賽車游戲Space Ribbon如何幫助啟發(fā)他們：“CGA的團隊在創(chuàng)新性的游戲開發(fā)世界中工作多年。我們創(chuàng)造的控制臺和虛擬現(xiàn)實游戲，如Space Ribbon，幫助我們想象如何將新興技術(shù)應(yīng)用于自動車輛技術(shù)。“他補充說：”我們希望通過將我們對游戲的熱愛與我們的技能模擬未來技術(shù)，我們將幫助利物浦在道路上實現(xiàn)自動駕駛汽車。“

Future Coders首席執(zhí)行官Max Zadow表示：“我們非常自豪能夠在激動人心的開創(chuàng)性ALEAD項目上成為合作伙伴。”

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