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為了導(dǎo)航動態(tài)環(huán)境,自動駕駛汽車(AV)應(yīng)該能夠處理他們可用的所有信息并使用它來生成有效的駕駛策略。加州大學(xué)伯克利分校的研究人員最近提出了一種社會感知方案,用于規(guī)劃自動駕駛汽車的行為,這有助于開發(fā)更好的AV,以應(yīng)對周圍環(huán)境的不確定性。
“我的研究主要集中在如何為自動駕駛汽車設(shè)計類似人類的駕駛行為,”進(jìn)行這項研究的研究人員之一Liting Sun告訴TechXplore。“我們的目標(biāo)是建立不僅能夠理解人類行為,而且能夠在多個方面以類似方式執(zhí)行的AV ,包括感知,推理和行動。”
Sun和她的同事觀察到,人類駕駛員傾向于將其他車輛視為動態(tài)障礙,通常會從他們在路上的行為中推斷出其他信息。該信息通常是被遮擋的環(huán)境信息或物理上不可檢測的社交信息。
“對于AV來說,以同樣的方式行事將是非常重要和有益的,因為這將使他們更聰明,更像人,最終更安全,”Sun說。“在這項工作中,我們讓AV將所有其他道路參與者視為動態(tài)和分布式傳感器。”
Sun及其同事提出的社交感知方案基本上將傳感器分布在傳感器網(wǎng)絡(luò)中的所有車輛和道路上的障礙物都視為對象。這允許AV觀察個體行為和群體行為,使用他們的觀察來統(tǒng)一更新“信念空間”內(nèi)的不同類型的不確定性。該方案特別關(guān)注物理狀態(tài)不確定性(例如由遮擋或有限的傳感器范圍引起)和社會行為不確定性(例如,本地駕駛偏好)。
該方案然后將更新的社會感知信念與基于模型預(yù)測控制(MPC)的概率規(guī)劃框架相結(jié)合,其中成本函數(shù)通過逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)(IRL)來學(xué)習(xí)。概率規(guī)劃模塊和社會增強(qiáng)感知之間的這種組合允許車輛產(chǎn)生社會兼容的防御行為,因此不會過于嚴(yán)格。
“通過觀察他人的行為并將其與先前的行為模型進(jìn)行比較,AV可以僅使用自己的傳感器來推斷不可檢測變量的可能狀態(tài),”Sun說。“這可以幫助AV減少感知不確定性,就像人類一樣。與其他現(xiàn)有方法相比,這項工作的想法有效地擴(kuò)展了AV的感知能力,無需任何額外的硬件,并且可以幫助產(chǎn)生更安全和更有效的機(jī)動。 “
Sun和她的同事在一系列模擬中評估了他們的框架,其中包含具有傳感器遮擋的代表性場景。他們發(fā)現(xiàn),通過模仿人類的社會感知機(jī)制,感知模塊檢測到的不確定性較少,最終通過非保守的防御計劃生成更安全,更有效的AV行為。
“實(shí)際上,這個不錯的功能可以使AV在遮擋的情況下更有效,并且在新的駕駛環(huán)境中更具適應(yīng)性,因為他們可以快速推斷和了解周圍環(huán)境中無法檢測到的社會信息,”Sun解釋道。
在未來,這個研究團(tuán)隊設(shè)計的社會感知方案可以為自動駕駛汽車的發(fā)展提供信息,這種汽車可以更有效地駕馭不斷變化的環(huán)境。Sun和她的同事現(xiàn)在正計劃進(jìn)一步發(fā)展他們的框架,改變一些假設(shè)并使其更容易應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中。
“為了從其他道路參與者的行為中推斷出額外的不確定信息,AV應(yīng)該配備先前的行為模型,可以近似其他道路參與者的實(shí)際行為,”Sun解釋道。“在目前的工作中,我們假設(shè)所有其他道路參與者都是理性優(yōu)化者,并通過獎勵函數(shù)來近似他們的行為生成模型。在我們未來的工作中,我們將放松理性假設(shè),使近似更加實(shí)用。”
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