在宾夕法尼亚州匹兹堡拥挤的街道上，车辆试图相互超车。卡内基梅隆大学的研究人员试图让自动驾驶汽车能够在这种情况下行驶。学分:卡耐基梅隆大学这是任何一个开过拥挤狭窄街道的人都熟悉的场景:停着的汽车排在两边，没有足够的空间让双向行驶的车辆相互通过。一个人不得不躲进停着的汽车的缝隙里，或者放慢速度，尽可能地向前拉，让另一个人挤过去。司机们找到了一种协商的方式，但并非没有千钧一发和沮丧。对自动驾驶汽车进行编程来做同样的事情——没有人在方向盘后面或者不知道其他司机可能会做什么——对卡尔·内吉·梅隆大学阿尔戈自动驾驶汽车研究人工智能中心的研究人员来说是一个独特的挑战。
“这是不成文的道路规则，这几乎是我们在这里处理的，”克里斯托弗·基尔说，他是计算机科学学院机器人研究所的前访问研究学者，现在是慕尼黑技术大学自主航空系统实验室的一部分。“这有点难。你必须学会在不知道另一辆车是要停还是要走的情况下应对这种情况。”
在CMU期间，kill与研究科学家约翰·多兰和博士生亚当·维拉弗洛合作破解了这个问题。该团队在国际机器人和自动化会议上展示了他们的研究成果“学会在高冲突驾驶场景中稳健地协商双向车道的使用”。
该团队认为，他们的研究是第一次进入这种特定的驾驶场景。它要求司机——不管是不是人类——相互合作，在不知道对方在想什么的情况下安全地通过对方。司机必须平衡侵略性和合作性。一个过于激进的司机，一个不考虑其他车辆的司机，可能会把自己和他人置于危险之中。一个过度合作的司机，面对迎面而来的车辆总是靠边停车，可能永远也不会走到街上。
多兰说:“我一直觉得这是在匹兹堡开车的一个有趣、有时也很困难的方面。
自动驾驶汽车被认为是解决交付和运输最后一英里挑战的潜在解决方案。但是，要让一辆AV将一个p izza、包裹或人送到目的地，他们必须能够在狭小的空间和未知的驾驶员意图中导航。
该团队开发了一种方法来模拟不同级别的驾驶员合作性——一名驾驶员停车让另一名驾驶员通过的可能性——并使用这些模型来训练一种算法，该算法可以帮助自动驾驶汽车安全有效地在这种情况下行驶。该算法仅在模拟中使用过，并没有在真实世界的车辆上使用过，但结果是有希望的。研究小组发现，他们的算法比目前的模型表现得更好。
驾驶充满了像这样复杂的场景。随着自动驾驶研究人员解决这些问题，他们寻找方法让为一种场景开发的算法和模型(比如合并到高速公路上)适用于其他场景，比如在十字路口变道或左转。
多兰说:“广泛的测试揭示了最后10%的触摸案例。“我们一直在寻找这些角落案例，并不断想出处理它们的方法。”
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
