给自动驾驶汽车加入“第六感”，MIT用AI预测在路口被撞风险，事故率降低7成以上

小茶源自奥非寺

量子比特报告|公众号QbitAI

自动驾驶汽车可以通过安装摄像头和激光雷达来避开其他汽车和行人。

然而，这些都是基于当前事实的判断。

麻省理工学院人工智能实验室和丰田的研究人员对此并不满意。他们希望人工智能能够预测十字路口是否会有汽车进入封锁区域，以便及时调整速度，确保安全。

实现这一点并不容易，因为其中涉及太多不确定因素。视觉障碍、传感器噪音和误差、其他车辆的速度以及其他驾驶员的注意力都会影响模型的权衡风险。

当你接近十字路口时，有发生碰撞的潜在危险。摄像头和其他传感器的视线必须畅通无阻。如果有障碍物，他们就没有足够的视野来评估发生某种事情的可能性，”本文作者之一、麻省理工学院CSAIL实验室主任Daniela Rus说。

Daniela Rus，麻省理工学院CSAIL实验室主任

麻省理工学院和丰田提出的模型是专门为没有红绿灯的十字路口设计的，在那里，驾驶风格不受红绿灯的影响，完全受十字路口的交通状况控制。

研究人员通过将100多辆遥控汽车整合到缩小版的道路模型中来测试该系统。利用汽车中现有的传感器和算法来估计视野之外的道路状况。

这些遥控汽车在繁忙的十字路口前受阻，而其他汽车则继续驶过。实验道路包括全自动驾驶汽车和有人类驾驶员但包括辅助驾驶的汽车。

该模型将道路划分为多个部分，可以确定是否有任何部分被另一辆车占用。当过往车辆进入该路段时，其速度将影响对以下路段行驶车辆的预测。贝叶斯网络用于确定每个路段被过往车辆占用的可能性。

当汽车位于十字路口时，风险评估将继续更新。例如，在存在多个闭塞的情况下，它将逐渐向前移动以减少不确定性。

当风险估计足够低时，模型会告诉汽车直接穿过十字路口而不停车。

研究人员表示，该系统已经成功地帮助汽车避免了70%到100%的碰撞。它还考虑了汽车穿过十字路口和所有安全交叉点所需的时间。

预测的不同路段的风险值△ 交叉点处的模型由垂直钢筋的高度表示

为了拓展汽车的视角，还有车路协同技术。

通过5G支持的C-V2X，可以实现车辆与道路上智能设施之间的通信，这为汽车增加了一只“眼睛”，确保了各个方向都没有盲点。

即使没有车联网或缺乏道路智能设施，麻省理工学院的技术仍然可以预测该领域的路况。

预测模型在遥控车上的实时运行证明了它足够快，不需要消耗太多的计算资源。在不久的将来，它可能会被部署到自动驾驶汽车的道路测试中。

当然，这款车型在量产车中实际应用之前，还需要经过更严格的测试。

接下来，研究人员的目标是在模型中考虑更具挑战性的风险因素，例如十字路口周围的行人。

参考链接：

http://news.mit.edu/2019/risk-model-autonomous-vehicles-1104

纸张地址：

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8779655/

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