蓋世汽車訊 凡是在擁擠狹窄的街道有過(guò)駕駛經(jīng)歷的人對(duì)以下場(chǎng)景應(yīng)該都很熟悉：停放的汽車排成一排，導(dǎo)致兩個(gè)方向行駛的車輛沒(méi)有足夠的空間可以通過(guò)，因此其中一個(gè)方向的車輛需要?？吭谝淹７跑囕v間的空隙，或者減速并盡可能地靠邊停車，從而使另一個(gè)方向的車輛通過(guò)。

（圖片來(lái)源：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)）

駕駛員們找到一種方法解決上述問(wèn)題，但都無(wú)法避免近距離通話，且引起沮喪。如果沒(méi)有人類駕駛員，且不知道其它駕駛員的行為趨勢(shì)，自動(dòng)駕駛汽車如何（AV）編程以解決同樣的問(wèn)題呢？這對(duì)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University，CMU）Argo AI自動(dòng)駕駛汽車研究中心的研究人員提出了特殊挑戰(zhàn)。

計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院機(jī)器人研究所前訪問(wèn)研究學(xué)者、慕尼黑工業(yè)大學(xué)（Technical University of Munich）自動(dòng)駕駛空中系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室（Autonomous Aerial Systems Lab）成員Christoph Killing表示：“我們所處理的問(wèn)題大多是這些不成文的道路規(guī)則。這很難，因?yàn)槟惚仨殞W(xué)會(huì)在不知道另一輛車是要停車還是走的情況下進(jìn)行協(xié)商?！?/p>

在CMU期間，Killing與研究科學(xué)家John Dolan和博士生Adam Villaflor共同合作解決上述問(wèn)題。該團(tuán)隊(duì)在機(jī)器人與自動(dòng)化國(guó)際會(huì)議（International Conference on Robotics and Automation.）上展示了其研究成果，即“在高沖突駕駛場(chǎng)景中學(xué)習(xí)穩(wěn)健地協(xié)商雙向車道的使用”。

該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為這是首次對(duì)這種特定駕駛場(chǎng)景進(jìn)行研究。駕駛員們（人類駕駛員或自動(dòng)駕駛車輛）需要協(xié)作，從而可以在不知道其他駕駛員想法的情況下安全地通過(guò)。此外，駕駛員還要在激進(jìn)和合作的情緒間取得平衡，因?yàn)橐粋€(gè)過(guò)于激進(jìn)、不顧其他車輛的司機(jī)，可能會(huì)讓自己和他人處于危險(xiǎn)之中，而一個(gè)過(guò)于合作的司機(jī)，會(huì)在對(duì)面駛來(lái)車輛時(shí)總是靠邊停車，從而無(wú)法真正上路行駛。

（視頻來(lái)源：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)）

自動(dòng)駕駛汽車被譽(yù)為是解決交付和運(yùn)輸最后一英里挑戰(zhàn)的潛在解決方案。但是對(duì)于將比薩、包裹或人員運(yùn)送到目的地的AV而言，它們必須能夠在狹窄的空間和未知的駕駛員意圖中成功導(dǎo)航。

該研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出一種方法，模擬不同級(jí)別的駕駛員間的合作，以測(cè)試一名駕駛員為使另一名駕駛員通過(guò)而靠邊停車的概率有多大，并使用這些模擬訓(xùn)練算法，從而幫助自動(dòng)駕駛汽車安全有效地處理這種情況。該算法僅用于仿真測(cè)試，目前還未用于現(xiàn)實(shí)世界中的車輛，但測(cè)試結(jié)果顯示良好。該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)其算法比當(dāng)前模型的表現(xiàn)更好。

在真實(shí)路況中，這樣的復(fù)雜場(chǎng)景會(huì)非常多。自動(dòng)駕駛研究人員會(huì)為某種場(chǎng)景，如在高速公路上并道，構(gòu)建出算法和模型以解決問(wèn)題。此外，這些算法和模型還適用于其他場(chǎng)景，例如變道或在十字路口違反交通規(guī)則左轉(zhuǎn)。Dolan稱：“我們將不斷發(fā)現(xiàn)這種少見(jiàn)的駕駛場(chǎng)景，并進(jìn)行大量測(cè)試，從而找到相應(yīng)的解決方法。”

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