新算法让自动驾驶汽车达到拟人新高度：能够判断来车意图

任何在拥挤狭窄的街道上开车的人都熟悉这种场景——两边停放的汽车排成一排，没有足够的空间让双向行驶的车辆相互通过。因此其中一辆车必须躲进停着的汽车的缝隙中，或者放慢速度并尽可能靠边停车，以便来车挤过去。

这种情况连人类司机都很难操作，那么自动驾驶汽车呢？日前，卡内基梅隆大学 Argo 人工智能自动驾驶汽车研究中心的研究人员开发了一种新的算法，能让自动驾驶汽车面对双向停车的路况时也应对自如。

“当双向的两辆车相遇时，总有一边要退让。这是人类世界不成文的道路规则，这几乎就是我们在这里处理的问题，”克里斯托夫·基林说，他曾是计算机科学学院机器人研究所的访问研究学者，现在是慕尼黑技术大学自主航空系统实验室的一员。“这有点困难。你必须学会在不知道另一辆车是要停下还是走的情况下协商这种情况。”

在 CMU 期间，Killing 与研究科学家 John Dolan 和博士合作。学生 Adam Villaflor 来解决这个问题。该团队在ICRA 2021上展示了其研究成果“在高冲突驾驶场景中学习稳健地协商双向车道使用”。

该团队认为，他们的研究是对这种特定驾驶场景的首次研究。它需要司机——无论是否为人类——在不知道对方想法的情况下合作，以安全地通过道路。司机必须在积极与合作之间取得平衡。一个过于激进的司机，一个不顾其他车辆的司机，可能会让自己和他人处于危险之中。一个过于合作的司机，面对迎面而来的车辆总是靠边停车，可能永远不会在街上行驶。

“我一直发现这是在匹兹堡驾驶的一个有趣且有时困难的方面，”多兰说。

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。但是为了能够将比萨饼、包裹或人员运送到目的地，自动驾驶汽车必须能够在狭窄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——一名驾驶员靠边停车让另一名驾驶员通过的可能性有多大——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导航情况。该算法仅用于模拟，并未用于现实世界中的车辆，但结果很有希望。该团队发现他们的算法比当前模型表现得更好。

驾驶充满了像这样的复杂场景。当自动驾驶研究人员解决这些问题时，他们会寻找方法来制作为一种场景开发的算法和模型，比如并入高速公路，适用于其他场景，比如改变车道或在十字路口左转。

多兰说：“广泛的测试使最后百分之一的接触案例得以曝光。我们不断发现这些小概率的情况，并不断想出处理它们的方法。”

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