美国研发控制模型让自动驾驶汽车协同驾驶 可减少交通堵塞和事故

如今，汽车制造商提供车道和刹车辅助等智能功能，在驾驶员反应速度不够快的危险情况下为其提供帮助。然而，这样的特征通常仅为单个车辆提供直接益处。如果汽车和卡车可以像一群鸟一样在路上一起行驶，对彼此的环境传感器做出反应，并作为一个团队来减少交通拥堵和保护车内的乘客，会怎么样？上述问题是由美国密歇根理工学院的研究人员提出的。

创建一个可以避免交通事故的车辆系统是为了证明牛顿第一定律：除非受到外力的作用，否则运动中的物体将保持运动。如果没有太多关于前方情况的警告信息，则更有可能发生车祸，因为驾驶员没有足够的时间做出反应。那么，是什么原因导致车辆停止？与其他车辆或障碍物碰撞，可能导致人员受伤、损坏甚至死亡。然而，随着车辆之间的距离越来越近，如果车辆之间能够相互通信，计算出外出途中可能存在的障碍物，并且车辆能够同步反应，就可以防止交通拥堵和事故的发生。研究人员说：“在高速公路上，一个错误的决定可能会导致其他错误的决定。如果我们能考虑到前方300米处发生的事情，我们就能真正改善道路安全，减少交通拥堵和事故。”。“研究人员的研究探索了车辆如何与其他车辆连接。这些车辆如何根据驾驶环境数据共同做出决策，并将每辆车观察到的结果集成到网络中。研究人员创建了一个数据驱动和优化的控制模型，允许一组自动驾驶汽车在不确定的交通条件下一起行驶。该模型基于预测其他车辆的驾驶状态，使用建模车辆的数据流来预测前一排车辆的驾驶状况。这种类型的预测信息被集成到实时机器学习控制器中，以提供板载传感数据。对于这样的自动驾驶汽车，所有控制器的数据都成为协同决策的资源。该模型表明，控制器可以在车辆之间保持一定的时间间隔，从而减少交通拥堵和事故。它还可以通过减少加速和减速来节省车辆能量。本研究的下一步是使用网络化自动驾驶汽车来测试该模型的模拟版本。

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