据外媒报道，MIT AgeLab将于丰田合作安全研究中心（CSRC），旨在打造、分析新款基于深度学习的感知与运动规划技术（deep-learning-based perception and motion planning technologies），该技术适用于自动驾驶车辆。新的研究项目取名为CSRC Next，作为与丰田五年合作项目中的重要一环。
该项目的第一阶段由Bryan Reimer负责，他是MIT AgeLab的科学研究员（research scientist），负责管理一支由研究人员、学生组成的多学科协作团队，致力于了解驾驶员是如何应对越发复杂的现代化操作环境。他及旗下团队研究车载语音界面的需求。据其研究发现，驾驶员将视线从路面移开的几率远高于其预期值，在系统优化进程中，需考虑这类界面的需求。Reimer的研究最终将助推现款丰田卡罗卡、2018款丰田凯美瑞仪表盘的全新设计。
Reimer及其团队正在打造、研发软硬件系统的原型机，并将该原型机被整合到车辆中，用于探查驾驶员的状态及外部环境。这类原型机的设计既适用于常规车辆，也适用于完全自动驾驶车辆。
采用深度学习了解车辆周边环境及人类的思考行为
计算机科学家兼团队成员Lex Fridman带领由7位计算机工程师组成了一支新团队，致力于计算机视觉、深度学习、半自动驾驶车辆的规划算法（planning algorithms），深度学习可被用于了解车辆周边环境及人类的思考行为。
Fridman表示：“车辆务必要意识到驾驶情景内的所有实体，包括：行人、骑行者、车辆、交通信号灯及道路标记。我们采用了一种基于深度学习的方法，应对这类感知型任务及安全路线规划任务。”
Fridman与其团队确定在下个项目阶段，将在麻省理工学院校园内繁忙的十字路口安装一款固定式摄像机，自动探测行人的微动（micro-movements），记录人们在决定过马路时的具体行为表现。借助深度学习及计算机视觉等方法，该系统可自动地将原始的录像片段转化为毫秒级的对行人身体位置的预估。该项目将分析逾10万名行人的头部、手部、腿部及全身的动作。
Fridman致力于研究车内环境
他说道：“车内的数据整合很有意思，却也很复杂，有助于提升自动驾驶系统对车辆驾驶的理解，强化其性能，以便为驾驶员提供支持，但这就涉及到驾驶员面部、头部位置、表情、困倦度、专注程度及肢体语言等多方面信息了。”
在与丰田及其他伙伴方合作时，该团队正在积极拓展摄像头的应用，用于监测驾驶员的操作，同时采用各类方法将驾驶员的状态因子从原始视频中提取出来，并将其转化为可用的数据，为未来汽车行业的需求提供支持。
Reimer表示：“Lex工作的创新之处在于，其采用了最新计算机科学技术方法及人工智能技术研究人类意图的复杂性，并将其转化为大量的真实世界数据。”
丰田CSRC主管Chuck Gulash对该项研究评价道：“该研究项目利用了AgeLab在计算机视觉、状态探测、自然语料收集、深度学习等专业知识，致力于自动驾驶车辆技术的机遇与挑战。”
当被问及该项研究合作将对未来的汽车技术产生何种影响时，Gulash表示：“该项目致力于提供更为优质的计算机感知服务，使车载系统了解车辆周边环境及与其他道路使用者间的社会互动。”
他表示：“AgeLab工作的独特之处在于将先进的计算机科技与以人类为中心的驾驶员行为感知相融合。在所有的CSRC项目中，AgeLab的研究成果将对整个行业、学术界及政府开放，助推未来的安全出行。”
MIT AgeLab主管Joe Coughlin表示：“AgeLab采用了上述所有技术只为了做两件事：1.了解人类的驾驶行为 2.设计未来的车载系统，继而提升道路安全性并拓展适用于各年龄段的移动出行方案。”
