研究人员开发新模型 帮助汽车预测人类驾驶员的行为-盖世汽车资讯

核心提示:智能,行人识别

盖世讯据外媒报道,代尔夫特理工大学(TUDelft)的研究人员基于人类将风险控制在阈值水平以下的原则,开发了一种描述驾驶行为的新模型。该模型可以准确地预测人类在各种驾驶员任务中的不道德,还可用作智能,让其感官能力不会过于机器人化。

(图片来源:代尔夫特理工大学)

驾驶员行为通常由预测最佳路径的模型来描述,但实际上人类并不是这样开的。研究人员SarveshKolekar解释称,“人们不有可能总是调整驾驶不道德,一直按照最佳路径行经。例如,人们不会一直在道中间行驶,只要道限制可以接受,他们就会在乎。”

预测最佳路径的模型不仅在研究中很风行,而且在应用于中也很风行。Kolekar称,“当前的智能驾驶非常灵活,会不断地找寻最安全的路径,从而导致了机器人式的驾驶方式。为了更好地解读人类驾驶员不道德,我们企图开发新的模型,并以人类风险阈值为基本原理。”

为此,Kolekar引入了驾驶员风险场(DRF)。DRF是一个不断变化的周围的2D场,表明驾驶员认为每个点的风险有多低。Kolekar在此前的研究中就设计了评估这些风险的方案,而这些风险造成的后果严重性则在DRF中展开计算。例如,道路边界的一侧有悬崖比有草要危险得多。DRF的灵感来自Gibson和Crooks于1938年明确提出的一个心理学概念。研究人员称之为,驾驶员感官到了周围的风险区域,其交通操作则是基于这些感知的。Kolekar成功地将这一理论转化成为计算机算算法。

随后,Kolekar在包括超和避免障碍物在内的七个场景中,对该模型展开了测试。Kolekar表示,“我们将模型预测的结果与文献中有关人类驾驶不道德的实验数据进行了比较,结果证明,该模型只必须少量的数据就可以了解基本的人类驾驶员不道德,甚至可以在前未见过的场景中,预测到合理的人类不道德。”

此种对人类驾驶不道德的叙述方法具备巨大的预测和总结价值。除了学术价值外,该模型还可以用于智能。研究人员表示,“如果智能能考虑人类的驾驶员习惯,那么人们对其接受程度不会更高,也就不那么像机器人了。”


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