有过拥挤狭窄街道驾驶经验的人，应该都熟悉以下场景:停放的汽车排成一排，导致两个方向行驶的车辆空间不足无法通过，因此一个方向的车辆需要在停放车辆的间隙停车，或者尽可能减速靠边，让另一个方向的车辆通过。
(来源:卡内基梅隆大学)
司机们已经找到了解决上述问题的方法，但无法避免近距离交谈而导致抑郁。如果没有人类驾驶员，他们不知道其他驾驶员的行为趋势，自动驾驶汽车(AV)如何被编程来解决同样的问题？这对卡耐基梅隆大学(CMU)阿尔戈人工智能自动驾驶汽车研究中心的研究人员提出了一个特殊的挑战。
计算机科学学院机器人研究所前客座研究员、慕尼黑工业大学自主空中系统实验室成员克里斯托弗·基林(Christoph Killing)表示，“我们正在处理的大多数问题都是这些不成文的道路规则。这很难，因为你必须学会谈判，而不知道另一辆车是停还是走。”
在CMU期间，Killing与研究科学家John Dolan和博士生Adam Villaflor一起解决了上述问题。该团队在机器人与自动化国际会议上展示了其研究成果，即“学习在高冲突驾驶场景下稳步协商双向车道的使用”。
该团队认为，这是第一次研究这种特定的驾驶场景。司机(人类司机或自动驾驶车辆)需要配合，这样才能在不知道其他司机想法的情况下安全通过。此外，司机应该在激进和合作之间取得平衡，因为一个过于激进而忽视其他车辆的司机可能会让自己和他人陷入危险，而一个过于合作的司机会在对面车辆驶来时总是靠边停车，这样他就不能真正开车上路。
(视频来源:卡内基梅隆大学)
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。但对于将披萨、包裹或人运送到目的地的AV来说，它们必须能够在狭窄的空间和未知驾驶员意图的情况下成功导航。
研究小组开发了一种方法，模拟不同级别驾驶员之间的合作，以测试一名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来帮助自动驾驶汽车安全有效地处理这种情况。该算法仅用于仿真测试，目前尚未用于实车，但测试结果显示良好。该团队发现，其算法的表现优于当前模型。
在真实路况下，会有很多这样复杂的场景。自动驾驶研究人员将建立算法和模型来解决某些场景的问题，例如在高速公路上合并。此外，这些算法和模型也适用于其他场景，如违反交通法规的变道或路口左转。多兰说:“我们将继续发现这种罕见的驾驶场景，并进行大量测试，以找到相应的解决方案。”有过拥挤狭窄街道驾驶经验的人应该都熟悉以下场景:停放的汽车排成一排，导致两个方向行驶的车辆空间不足无法通过，因此一个方向的车辆需要在停放车辆之间的空隙停车，或者尽可能减速靠边，让另一个方向的车辆通过。
(来源:卡内基梅隆大学)
司机们已经找到了解决上述问题的方法，但无法避免近距离交谈而导致抑郁。如果没有人类驾驶员，他们不知道其他驾驶员的行为趋势，自动驾驶汽车(AV)如何被编程来解决同样的问题？这对卡耐基梅隆大学(CMU)阿尔戈人工智能自动驾驶汽车研究中心的研究人员提出了一个特殊的挑战。
计算机科学学院机器人研究所前客座研究员、慕尼黑工业大学自主空中系统实验室成员克里斯托弗·基林(Christoph Killing)表示，“我们正在处理的大多数问题都是这些不成文的道路规则。这很难，因为你必须学会谈判，而不知道另一辆车是否……是停止还是继续。"
在CMU期间，Killing与研究科学家John Dolan和博士生Adam Villaflor一起解决了上述问题。该团队在机器人与自动化国际会议上展示了其研究成果，即“学习在高冲突驾驶场景下稳步协商双向车道的使用”。
该团队认为，这是第一次研究这种特定的驾驶场景。司机(人类司机或自动驾驶车辆)需要配合，这样才能在不知道其他司机想法的情况下安全通过。此外，司机应该在激进和合作之间取得平衡，因为一个过于激进而忽视其他车辆的司机可能会让自己和他人陷入危险，而一个过于合作的司机会在对面车辆驶来时总是靠边停车，这样他就不能真正开车上路。
(视频来源:卡内基梅隆大学)
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。但对于将披萨、包裹或人运送到目的地的AV来说，它们必须能够在狭窄的空间和未知驾驶员意图的情况下成功导航。
研究小组开发了一种方法，模拟不同级别驾驶员之间的合作，以测试一名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来帮助自动驾驶汽车安全有效地处理这种情况。该算法仅用于仿真测试，目前尚未用于实车，但测试结果显示良好。该团队发现，其算法的表现优于当前模型。
在真实路况下，会有很多这样复杂的场景。自动驾驶研究人员将建立算法和模型来解决某些场景的问题，例如在高速公路上合并。此外，这些算法和模型也适用于其他场景，如违反交通法规的变道或路口左转。多兰说:“我们将继续发现这种罕见的驾驶场景，并进行大量测试，以找到相应的解决方案。”
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