盖世汽车讯 据外媒报道,慕尼黑工业大学(Technical University in Munich)的研究小组开发了一种算法,可提高自动驾驶汽车的安全性。
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研究人员之一Christian Pek称,研究小组采用了名为正式验证的理论计算机科学技术,可以保障自动驾驶系统的性能稳定,从而确保自动驾驶汽车不会造成事故。Pek表示,此种方法在任意交通场景中都可发挥作用,包括三种交通事故频发的城市场景,即十字路口左转、变道和避让行人。Pek还称,“研究结果表明,我们的技术有望大幅减少自动驾驶汽车造成的事故。”
与现有技术相比,该算法是否有很大的改进,还需要在测试中加以证明。其他研究人员认为,将算法作为系统性能改进的主要手段,可能会忽视人类驾驶员与AI合作的机会。
另一研究人员Stephanie Manzinger表示,该算法通过预测驾驶场景中所有可能的行为,从而确保驾驶安全。Manzinger解释道,“我们并非只考虑单一的未来行为,如汽车继续按照相同的速度和方向行驶,而是考虑在交通规则下,所有物理上可行且合法的行为。”随后,算法会计划一系列后备措施,以确保车辆不会造成伤害。
Pek表示,自动驾驶汽车能够使用高级传感器,计算数千种可能的情况,并选择最安全的行动方案,而人类在决策时不一定会这样做。Pek称,“假设交通参与者的行为是合法的,大多数方法都不能预测未来会发生什么,但我们的方法在可以预测所有潜在的未来场景。”
该项研究面临的挑战之一是,该算法假设汽车能够看到道路、障碍物或其他道路使用者。此外,还假设路上的其他车辆遵守物理和法律限制,如不会超速。而且研究人员仅在城市环境中对该算法进行了测试,而没有在农村或高风险环境中进行测试。
麻省理工学院运输与物流中心(MIT Center for Transportation and Logistics)的科学家Bryan Reimer表示,虽然车辆安全领域的研究至关重要,但更好的算法可能不是解决自动驾驶问题的最佳方法。机器的误差不同于人类的误差。当提示音响起时,机器不会睡着或分心,但会在其他方面犯错误,比如将飘起来的垃圾当做人类。Reimer还表示,“机器智能非常擅长于做出非黑即白的决策,在其他方面表现得越来越好,而人类则擅长于在灰色地带做决策。”
Reimer解释道,“我们需要少用算法来思考。”以航空业为例,几十年前,有人计划让飞行员走出驾驶舱,以实现自动飞行,但很快发现这并不是最好的计划,而需要将人类的专业技能与自动化结合起来。
Pek和Manzinger计划制定一个操作标准,进一步改进其技术,并将其算法部署到量产车中。Manzinger称,“这离实现更安全的自动驾驶这一目标又近了一步。”