CMU构建新算法 帮助AV在狭窄拥挤的街道上行驶

任何有过在拥挤狭窄的街道上驾驶经验的人都应该熟悉以下场景：停放的汽车排成一排，导致双向行驶的车辆没有足够的空间通过。因此，一个方向的车辆需要停在停放的车辆之间的空隙中，或者减速并尽可能靠边停车，以允许另一方向的车辆通过。

司机们已经找到了解决上述问题的方法，但他们无法避免近距离呼叫，并造成沮丧。如果没有人类驾驶员，并且其他驾驶员的行为趋势未知，那么自动驾驶汽车如何编程来解决同样的问题？这对卡内基梅隆大学Argo人工智能自动驾驶汽车研究中心的研究人员提出了特殊的挑战。Christoph Killing曾是计算机科学学院机器人研究所的客座研究员，也是慕尼黑工业大学自动驾驶空气系统实验室的成员，他说， Killing与研究科学家John Dolan和博士生Adam VillaFlor合作解决了上述问题。该团队在国际机器人大会上介绍了他们的研究结果ics和Automation，即“学会在高度冲突的驾驶场景中稳健地协商双向车道的使用”。该团队认为，这是首次对这种特定的驾驶场景进行研究。司机们需要合作，这样他们就可以在不知道其他司机想法的情况下安全通过。此外，驾驶员需要在攻击性和合作性情绪之间取得平衡，因为过度攻击和鲁莽的驾驶员可能会将自己和他人置于危险之中，而过度合作的驾驶员在从对面接近车辆时总是会靠边停车，使其无法真正在路上行驶。自动驾驶汽车被誉为解决交付和运输最后一英里挑战的潜在解决方案。然而，对于将披萨、包裹或人员运送到目的地的AV车辆，它们必须能够在狭窄的空间和未知的驾驶员意图中成功导航。研究团队开发了一种方法，模拟不同级别驾驶员之间的合作，以测试驾驶员靠边停车让另一名驾驶员通过的概率，并使用这些模拟训练算法帮助自动驾驶汽车安全有效地应对这种情况。该算法仅用于模拟测试，尚未应用于真实世界的车辆，但测试结果显示出良好的效果。该团队发现，其算法的性能优于当前模型。在真实的路况中，有很多像这样复杂的场景。自动驾驶研究人员将构建算法和模型来解决某些场景的问题，例如高速公路上的并线。此外，这些算法和模型也适用于其他场景，例如变道或违反交通规则以及在十字路口左转。多兰表示，“我们将继续发现这种罕见的驾驶场景，并进行广泛的测试，以找到相应的解决方案

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