十字路口视线被挡,自动驾驶汽车是停还是行? 新模型来帮忙

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盖世汽车讯 无论是自动驾驶汽车还是人类驾驶的车辆,在十字路口行驶都十分危险。根据2018年美国交通部的一项研究,2016年,共要23%的致命交通事故和32%的非致命交通事都故存在在十字路口。帮助自动驾驶汽车和人类驾驶员在十字路口驾驶的自动系统,也能 直接就看也能 避开的物体。当视线被周围的建筑物或这一 障碍物遮挡时,哪些地方地方系统就会失灵。针对此清况 ,麻省理工学院(MIT)和丰田研究人员设计了一种生活新模型,可在视线受阻的十字路口,帮助自动驾驶汽车判断了吗安全并入车流。

(图片来源:麻省理工学院官网)

据报道,该模型利用其自身的不选泽 性,评估在十字路口潜在的碰撞或这一 风险。该模型衡量几块关键因素,包括周围的视线遮挡、传感器噪音和失误、这一 车辆的速率,以及这一 驾驶员的注意力。视评估清况 ,系统意味会建议汽车停下来,或驶入车流,或往前挪动以整理更多的数据。

研究人员对该系统进行了80多次测试,在模拟城市中远程遥控汽车,使车辆在繁忙、堵塞的十字路口左转,而这一 汽车则不断穿过十字路口。实验涉及全自动驾驶汽车和由人类驾驶并由系统辅助的汽车。在所有场景中,该系统根据不同的因素,也能在70%到80%的清况 下,成功地帮助汽车处理碰撞。而这一 安里装 去相同遥控车上的类式模型,有时在测试行驶时无法处理碰撞。

建模道路路段

该模型专门为十字路口而设计,汽车在进入车流前也能 先让路,类式通不要 车道或环形路左转。研究人员将道路分成多段,利于模型选泽 给定路段算是被占用,从而估计碰撞风险。

自动驾驶汽车装有传感器,里能 测量路上这一 车辆的速率。当传感器记录一公里经过的汽车行驶到一段可见的路段时,该模型使用该速率预测其通过这一 路段的应用应用程序运行。一起去,概率贝叶斯网络(Bayesian network)会考虑不选泽 性,比如传感器噪音或不可预测的速率变化,从而选泽 每项道路被过往车辆存在的意味性。

然而,意味视线被遮挡,此种单一的测量意味不充分。意味传感器没人 就看指定的路段,没人 该模型就会认为其视线很意味受限。意味此时汽车快速驶进车流,碰撞的风险就会增加。愿意 汽车应向前挪动,以获得更好的视图。意味汽车向前挪动,模型就会降低其不选泽 性,进而降低碰撞风险。

愿意 ,即使该模型操作正确,仍然存在人为失误,愿意 ,该模型会估计这一 驾驶员的意识。研究人员McGill表示,“驾驶员意味在发短信,或做这一 事情,而意味分心,这一 反应的时间意味更长。亲们也对此种条件风险进行了建模。”这取决于驾驶员就看自动驾驶汽车驶入十字路口的概率。该模型会查看行驶的车辆在十字路口愿意通过的路段数量。该车辆在到达十字路口愿意通过的路段不要 ,其发现自动驾驶汽车的意味性就越大,碰撞的风险也就越低。

该模型根据交通速率、视线遮挡、传感器噪音,以及驾驶员意识进行风险评估。此外,它都会考虑自动驾驶汽车按预定路线通过十字路口所也能 的时间,以及十字路口的安全停车点。两者生成综合风险估计。

风险评估会随时不断更新。类式,意味多处视线被遮挡,车辆会慢慢向前推进,以减少不选泽 性。当风险很低时,模型会告诉汽车直接通过十字路口。研究人员发现,在十字路口逗留过久也会增加撞车风险。

帮助和干预

研究人员表示,在远程控制汽车上实时运行该模型,发现其速率高、速率快,未来可大规模在自动驾驶汽车中部署。而这一 模型过于笨重,而无法在哪些地方地方车辆上运行。在实际用于量产车愿意,该模型还也能 更严格的测试。该模型将作为补充的风险度量工具,里能 帮助自动驾驶系统进行判断,从而安全通过十字路口。该模型也可用于这一 人类和系统一起去控制的ADAS。接下来,研究人员计划在模型中加入这一 具有挑战性的风险因素,如道路交叉口及其周围的行人。

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