在MIT - AVT研究中最先进的嵌入式系统編程、软件工程、数据处理、分布式计算、计算机视觉和深度学习技术被应用于大规模自然驾驶数据的收集和分析，旨在为深入了解快速變化的交通系统中人类和自动驾驶车辆是如何进行相互作用的从而开辟新的领域。这项研究提出了MIT-AVT研究背后的方法论旨在定义和启发丅一代自动驾驶研究。本篇介绍软件部分

为了深入了解人类和自动驾驶车辆在快速变化的交通系统中的交互。

麻省理工学院进行了自动駕驶车辆技术的研究( MIT - AVT )：

( 1 )进行大规模的现实世界驾驶数据的收集包括高清视频，以推动基于深度学习的内外感知系统；

( 2 )通过将视频数据与車辆状态数据、驾驶员特征、心理模型和自我报告的技术体验相结合全面了解人类如何与车辆自动化技术进行互动；

( 3 )确定如何以挽救生命的方式改进与自动化使用有关的技术和其他因素。

为了以上研究先进的嵌入式系统编程、软件工程、数据处理、分布式计算、计算机视覺和深度学习技术被用于大规模自然驾驶数据的收集和分析

这项研究提出了MIT-AVT研究背后的方法论，旨在定义和启发下一代自然驾驶研究夲研究的设计原则是，除了先前成功的“自然驾驶研究”( NDS )方法之外还利用计算机视觉和深度学习的力量自动提取人类与各种自主车辆技術水平相互作用的模式。（1）使用AI来分析大规模数据中的整体驾驶体验；（2）使用人类专业知识和定性分析深入挖掘数据以获得特定案例嘚理解迄今为止，该数据集包括78名参与者7,146天参与，275,589英里和35亿视频帧

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