研究幫助無人駕駛汽車更像人類一樣改變車道

在自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域，控制車道變換的算法是一個(gè)重要的研究課題。但是大多數(shù)現(xiàn)有的車道變換算法都有兩個(gè)缺點(diǎn)之一：要么它們依賴于駕駛環(huán)境的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)模型，這些模型難以組裝而且太復(fù)雜而無法動(dòng)態(tài)分析; 或者它們非常簡(jiǎn)單，以至于它們可能導(dǎo)致不切實(shí)際的保守決策，例如根本不改變車道。

在明天的機(jī)器人與自動(dòng)化國際會(huì)議上，來自麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)的研究人員將提出一種新的車道變換算法，將差異分開。與簡(jiǎn)單模型相比，它允許更激進(jìn)的車道變換，但僅依賴于關(guān)于其他車輛的方向和速度的即時(shí)信息來做出決策。

“動(dòng)機(jī)是，'我們可以用盡可能少的信息做什么?'”CSAIL的博士后和新論文的第一作者Alyssa Pierson說。“我們?cè)鯓硬拍軗碛幸惠v自動(dòng)駕駛汽車，就像人類駕駛員的行為一樣?汽車需要什么樣的最少信息來引發(fā)人類行為?”

皮爾森參加了維特比電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Daniela Rus的論文; Sertac Karaman，航空航天副教授; 和Wilko Schwarting，電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的研究生。

“優(yōu)化解決方案將確保通過車道變換進(jìn)行導(dǎo)航，可以模擬整個(gè)范圍的駕駛風(fēng)格，從保守到積極，具有安全保障，”CSAIL的負(fù)責(zé)人Rus說。

自動(dòng)駕駛車輛避免碰撞的一種標(biāo)準(zhǔn)方式是計(jì)算環(huán)境中其他車輛周圍的緩沖區(qū)。緩沖地帶不僅描述了車輛的當(dāng)前位置，但一定時(shí)間內(nèi)他們將來可能的位置。然后，規(guī)劃車道變換就變成了簡(jiǎn)單地停留在其他車輛緩沖區(qū)之外的問題。

對(duì)于計(jì)算緩沖區(qū)的任何給定方法，算法設(shè)計(jì)者必須證明它在用于描述流量模式的數(shù)學(xué)模型的上下文中保證避免沖突。該證明可能很復(fù)雜，因此通常預(yù)先計(jì)算最佳緩沖區(qū)。在操作期間，自主車輛然后調(diào)出與其情況相對(duì)應(yīng)的預(yù)先計(jì)算的緩沖區(qū)。

問題是如果流量足夠快且足夠密集，預(yù)先計(jì)算的緩沖區(qū)可能限制太多。自動(dòng)駕駛汽車根本不會(huì)改變車道，而人類駕駛員會(huì)高興地在車道上拉鏈。

對(duì)于麻省理工學(xué)院研究人員的系統(tǒng)，如果默認(rèn)緩沖區(qū)導(dǎo)致性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人類駕駛員，系統(tǒng)將動(dòng)態(tài)計(jì)算新的緩沖區(qū)，并提供防撞證明。

該方法取決于描述緩沖區(qū)的數(shù)學(xué)上有效的方法，因此可以快速執(zhí)行防碰撞證明。這就是麻省理工學(xué)院研究人員開發(fā)的內(nèi)容。

它們以所謂的高斯分布開始 - 熟悉的鐘形曲線概率分布。該分布代表汽車的當(dāng)前位置，考慮其長(zhǎng)度和位置估計(jì)的不確定性。

然后，根據(jù)對(duì)汽車方向和速度的估計(jì)，研究人員的系統(tǒng)構(gòu)建了一個(gè)所謂的邏輯函數(shù)。將邏輯函數(shù)乘以高斯分布會(huì)使汽車運(yùn)動(dòng)方向的分布傾斜，而更高的速度會(huì)增加偏斜。

偏斜分布定義了車輛的新緩沖區(qū)。但它的數(shù)學(xué)描述非常簡(jiǎn)單 - 僅使用幾個(gè)方程變量 - 系統(tǒng)可以在運(yùn)行中對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。

研究人員在一次模擬中測(cè)試了他們的算法，其中包括多達(dá)16輛自動(dòng)駕駛汽車，這些汽車在數(shù)百輛其他車輛的環(huán)

“自動(dòng)駕駛汽車不是直接通信，而是并行運(yùn)行所提出的算法，沒有沖突或碰撞，”皮爾森解釋說。“每輛車使用不同的風(fēng)險(xiǎn)閾值，產(chǎn)生不同的駕駛風(fēng)格，使我們能夠創(chuàng)造保守和積極的駕駛員。使用靜態(tài)的，預(yù)先計(jì)算的緩沖區(qū)域只允許保守駕駛，而我們的動(dòng)態(tài)算法允許更廣泛的駕駛風(fēng)格“。