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現(xiàn)在，雖然有很多自動駕駛汽車在仿真測試或初始測試中取得了矚目的成績，但是在真實街道上接受測試時，往往無法基于周圍車輛或代理的情況調(diào)整自己的行進(jìn)軌跡，特別是在十字路口或者多車道街道等需要一定協(xié)調(diào)能力的駕駛場景下。
據(jù)外媒報道，為此，美國斯坦福大學(xué)(Stanford University)的研究人員近日研發(fā)了一種計算技術(shù)——LUCIDGames，該技術(shù)整合了基于博弈理論的算法以及一種估計方法，能夠為自動駕駛汽車預(yù)測和規(guī)劃自適應(yīng)路徑。
人類通常能夠明白周圍車輛駕駛員的目標(biāo)，并能夠協(xié)商出決策，例如在一個十字路口上，哪一個先走。斯坦福大學(xué)的研究人員嘗試在自動駕駛車輛上復(fù)制此種能力，并將此種復(fù)雜行為應(yīng)用到自動駕駛汽車上，總體目標(biāo)是讓自動駕駛汽車能夠識別周圍車輛的目標(biāo)，從而在需要協(xié)商的駕駛情境中規(guī)劃出更合適的行進(jìn)路徑。
研究人員表示：“我們的研究結(jié)合了兩種主要的工具，一個是基于博弈理論的算法，一個是估計技術(shù)?；诓┺睦碚摰慕M件在自動駕駛汽車的目標(biāo)與其他代理(如其他車輛、行人、騎行者等)的目標(biāo)不一致時，能夠推理出其與其他代理的互動內(nèi)容。另一方面，估計技術(shù)能夠讓自動駕駛車輛在與其他代理互動時，迅速發(fā)現(xiàn)其他代理隱藏的目標(biāo)，例如，所期望的車速、所期望的行駛車道、互動車輛的攻擊性等。”
LUCIDGames技術(shù)旨在讓自動駕駛汽車能夠迅速識別周圍車輛和行人的目標(biāo)，讓其能夠預(yù)測到其他代理未來的動作，并在其他代理周圍安全行駛，即使在復(fù)雜的駕駛場景下也能如此。
該系統(tǒng)由一個“估計器”(識別駕駛員目標(biāo)的技術(shù))和一個“決策器”(控制自動駕駛轉(zhuǎn)向角度與加速的算法)組成，“決策器”可以根據(jù)“估計器”收集的信息識別適合車輛的行駛軌跡。
研究人員解釋道：“一開始，自動駕駛車輛并不知道周圍其他車輛的目標(biāo)，因此估計器能夠猜測此類目標(biāo)。每猜一次，自動駕駛汽車就能夠預(yù)測接下來幾秒其他車輛的軌跡，然后將預(yù)測內(nèi)容與真實情況進(jìn)行比較，預(yù)測準(zhǔn)確的內(nèi)容就會被保留下來。”
在經(jīng)過初級訓(xùn)練后，LUCIDGames會重新猜測與此前猜測接近的其它代理的路徑，并評估其預(yù)測性能。通過每秒重復(fù)幾次該過程，該技術(shù)能夠改進(jìn)猜測內(nèi)容，并終猜測出周圍其他代理如何移動。
研究人員表示：“利用該技術(shù)，自動駕駛汽車也能夠清楚何時對自己的猜測有信心，何時不太確定，信心降低。在不確定的情況下，自動駕駛汽車會采取更謹(jǐn)慎的行動，并與其他車輛保持更大的安全距離。”
該技術(shù)的預(yù)測組件能夠讓自動駕駛汽車根據(jù)駕駛員在街道上遇到的事件類型調(diào)整自己的決策。例如，該組件能夠確定是否一位駕駛員的行為很有攻擊性，從而能夠讓決策組件相應(yīng)地調(diào)整自動駕駛汽車的軌跡和移動，例如讓自動駕駛汽車與具攻擊性的駕駛員保持更大的安全距離。沒有此類預(yù)測技術(shù)，不管周圍的駕駛員小心翼翼還是具有攻擊性，自動駕駛汽車都會執(zhí)行一樣的操作，從而會增加發(fā)生事故的風(fēng)險。
未來，LUCIDGames能夠提升自動駕駛汽車的安全性與可靠性，讓自動駕駛汽車通過預(yù)測周圍環(huán)境中其他代理的移動和行動，調(diào)整自己的移動。截至目前，研究人員只評估了該技術(shù)在仿真場景中的性能，現(xiàn)在正計劃將其應(yīng)用于真實的自動駕駛汽車，以進(jìn)行測試。
(原標(biāo)題：斯坦福大學(xué)研發(fā)計算技術(shù) 可讓自動駕駛汽車根據(jù)周圍情況自動調(diào)整軌跡)
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