讓自動駕駛汽車更安全：北卡羅來納州立大學研究人員開發解決方案
發布日期：如果自動駕駛汽車想要廣泛採用，我們需要知道它們能夠應對複雜的交通狀況，例如當高速公路上的車道消失時融入繁忙的交通中。為此，北卡羅來納州立大學的研究人員開發了一種技術，允許自動駕駛汽車軟體更快地進行相關計算，從而改善模擬自動駕駛汽車系統的交通和安全性。
「目前，旨在幫助自動駕駛車輛導航變換車道的程序依賴於使問題在計算上足夠簡單以快速解決，以便車輛可以實時運行，」說 阿里·哈吉巴巴伊是這份工作論文的通訊作者，也是北卡羅來納州立大學土木、建築與環境工程系的助理教授。 「然而，過度簡化問題實際上會產生一系列新的問題，因為現實世界的場景很少是簡單的。
「我們的方法使我們能夠接受現實世界問題的複雜性。我們沒有專注於簡化問題，而是開發了一種協作分散式演算法。這種方法本質上是將一個複雜的問題分解為較小的子問題，並將這些子問題發送到不同的處理器單獨解決。這個過程稱為並行化，可以顯著提高效率。”
目前，研究人員僅在模擬中測試了他們的方法，其中子問題在同一計算系統的不同核心之間共享。然而，如果自動駕駛汽車在道路上使用這種方法，車輛將相互聯網並共享計算子問題。
在概念驗證測試中，研究人員著眼於兩件事：他們的技術是否允許自動駕駛汽車軟體即時解決合併問題；以及與現有的自動駕駛汽車導航模型相比，新的「合作」方法如何影響交通和安全。
在計算時間方面，研究人員發現他們的方法允許自動駕駛車輛在中等和繁忙的交通中即時導航複雜的高速公路車道合併場景，而當交通量特別高時，其性能會不穩定。
但在改善交通和安全方面，新技術表現得非常好。在某些情況下，特別是當流量較低時，這兩種方法的效能大致相同。但在大多數情況下，新方法的性能明顯優於先前的模型。更重要的是，新技術使車輛必須停下來或出現「接近碰撞情況」的事故為零。另一個模型的結果包括多種場景，其中實際上有數千次停機和接近崩潰的情況。
「對於概念驗證測試，我們對這項技術的表現非常滿意，」Hajbabaie 說。 「還有改進的空間，但我們已經有了一個良好的開端。
“好消息是，我們現在正在開發這些工具並解決這些問題，以便我們能夠在更廣泛採用的自主系統中確保安全。”
該論文“連網自動車輛的分散式協作軌跡和變換車道最佳化：具有車道下降的高速公路路段，」出現在日記中 交通研究 C 部分。論文的第一作者是北卡羅來納州立大學剛畢業的博士生 Mehrdad Tajalli。該論文由北卡羅來納州立大學博士生 Ramin Niroumand 共同撰寫。
(C) 北卡羅來納州立大學
原文來源： WRAL 技術線