> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://admin.kod.ru/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# В Стэнфорде создают автопилот, который сможет себя вести, как профессиональный гонщик
- URL: https://admin.kod.ru/autopilot-vs-gonshik/
- Published: 2019-03-31T17:49:13.000Z
- Updated: 2019-03-31T17:49:13.000Z
- Author: Кирилл Сергеев
- Tags: Новости, Технологии

Инженеры Стэнфордского университета [создают](https://www.theverge.com/2019/3/31/18285824/self-driving-car-race-car-stanford-research?ref=admin.kod.ru) нейросеть, которая позволит автомобилям выполнять высокоскоростные маневры с низким коэффициентом трения, примерно так же, как это делают профессиональные гонщики за рулем спорткаров.

![](https://admin.kod.ru/content/images/2019/03/196531.0.jpg)

Технология создается для того, чтобы сократить количество аварий на дорогах, так как прмерно 94% ДТП в данный момент происходит из-за человеческого фактора. Планируется, что технология в итоге превзойдет возможности человека. По словам ученых, это важный шаг на пути к безаварийной езде автономных автомобилей.

Аспирант Стэнфорда по автомобилестроению Натан Спилберг прокомментировал испытания этого алгоритма:

> Мы хотим, чтобы наши алгоритмы были такими же хорошими, как самые опытные водители, и, я надеюсь, даже лучше. Наша работа мотивирована безопасностью, и мы хотим, чтобы автономные транспортные средства работали по многим сценариям: от нормальной езды на асфальте с высоким коэффициентом трения до быстрой, с низким *коэффициентом* трения, как, например, во время движения по льду и снегу.

Команда ученых обучила нейронную сеть с данными из 200 000 образцов движения, включая тест-драйвы на скользких поверхностях, таких как снег и лед. Затем они привезли свою систему на гоночную трассу Тандерхилл в долине Сакраменто, чтобы проверить ее. Для тестов использовались две машины с автопилотом: Volkswagen GTI и Audi TTS.

Команда Стэнфорда осталась довольна результатами испытаний, однако ученые отметили, что нейросеть пока не может работать хорошо ни в какой среде. Требуется еще больше данных, чтобы обработать как можно больший диапазон дорожных условий.