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Toyota와 스탠포드의 새로운 자율 주행 자동차, 제어된 드리프트를 마스터하다
Toyota 연구소와 스탠포드 대학교의 과학자들은 제어된 드리프트를 수행할 수 있는 자율 주행 자동차를 개발하며 자율 운전의 한계를 극복하고 있습니다. 캘리포니아의 Thunderhill Raceway Park에서 감행된 대담한 묘기에서는 자율 주행 차량들이 단 몇 피트의 간격을 두고 나란히 드리프트를 펼쳤습니다. 이 프로젝트는 미래의 운전자 보조 시스템을 개선하고 더 큰 자율 주행 도전을 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다.
수학적 모델, 머신 러닝 및 물리적 센서를 결합하여 연구자들은 자율 주행 차량이 눈이나 얼음 길과 같은 극한 조건에서도 동작할 수 있는 가능성을 보여주었습니다. AI는 상당한 진전을 이루었지만 불확실한 물리적 세계를 탐험하는 것은 여전히 복잡한 과제입니다.
Brief news summary
Toyota 연구소와 스탠포드 대학교의 과학자들은 제어된 드리프트를 수행할 수 있는 자율 주행 자동차를 개발하며 자율 운전에 큰 혁신을 이루었습니다. 캘리포니아의 Thunderhill Raceway Park에서 알고리즘 및 기술을 테스트하여 차량이 제어를 잃었을 때 전문가 운전자의 기술을 재현하는 것을 목표로 했습니다. 이 프로젝트에서는 센서, 컴퓨터 및 고급 알고리즘을 장착한 개조된 GR Supra 스포츠카를 사용하여 자동차가 드리프트하는 방법을 배웠습니다. 이 시연은 고속 자율 주행에서의 중요한 진보를 나타내며 극한 주행 조건에서 안전성을 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 언어 모델에서 주목할만한 진전을 이루었지만 물리적 세계를 마스터하는 것은 더 큰 과제를 나타냅니다. 자율 주행의 진전은 안전성을 보장하기 위해 중요하며, AI의 오류 및 환상이 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.
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