“CMU构建新算法 帮助AV在狭窄拥挤的街道上行驶”

翻车机的新闻，只要是在拥挤狭窄的街道上有驾驶经验的人都应该知道。 因为停车的车排成一列，所以对于双向行驶的车来说，无法通过足够的空间隔。 因为，一个方向的车需要停在所停的车之间的空间隙，或者减速后尽量靠边停车，让另一个方向的车通过。

(图片来源:卡内基梅隆大学)

司机们找到了处理这类问题的方法，但都没能近距离通话，引起了沮丧。 在没有人类司机，不知道其他司机的行为倾向的情况下，自动驾驶车如何( av )编程来处理同样的问题呢？ 对卡内基梅隆大学( carnegie mellon university，cmu ) argo ai自动驾驶汽车研究中心的研究者提出了特殊的挑战。

计算机科学学院机器人研究所前访问研究学者，慕尼黑工业大学( technical university of munich )自动驾驶/(/k0/)中系统实验室) autonomous aerial systems lab成员 因为你必须学会协商，不知道另一辆车是停车还是走。 ”

在cmu期间，killing与研究科学家john dolan和博士生adam villaflor合作处理了上述问题。 该小组在机器人和自动化国际会议( international conference on Robotic Sand Automation.)上展示了“在高碰撞驾驶场景下学会温和地协商采用双向车道”的研究成果。

该小组认为这是首次对这种特定的驾驶场景进行研究。 驾驶员(人类司机和自动驾驶车辆)需要协助，以便能够在不知道其他驾驶员想法的情况下安全通过。 另外，司机还需要平衡过激和合作的情绪。 因为过于激进而无视其他车的司机，有可能会让自己和他人陷入危险，而过于合作的司机，在车从对面过来的时候总是靠边停车，实际上无法在道路上行驶。

(视频来源:卡内基梅隆大学)

自动驾驶车被称为是应对配送和运输最后一英里挑战的潜在应对方案。 但是，对于披萨、包裹或者将人运送到目的地的av来说，需要在狭小的空之间和未知的驾驶员的意图中成功进行导航。

该研究小组模拟了不同级别的驾驶员之间的合作，测试了一个驾驶员为了让另一个驾驶员通过而横向停车的概率有多大，采用了这些模拟训练算法，自动驾驶车的安全性比较有效地反映了这种情况 该算法仅用于仿真测试，目前未用于现实世界的车辆，但测试结果良好。 这个小组发现算法比现在的模型好。

在实际的道路情况下，这种很多复杂的场景会非常多。 自动驾驶研究人员为某些场合(如在高速公路上并排行驶等)构建算法和模型以处理问题。 这些算法和模型还适用于其他场景，如更改道路或在十字路口违反交通规则左转。 dolan说:“我们会不断发现这个不同寻常的驾驶场景，进行大量测试，找到合适的处理方法。”