慕尼黑工業(yè)大學(xué)（TUM）開發(fā)了新的軟件，該軟件將在遇到道路交通時提高自動駕駛汽車的安全性。該軟件能夠?qū)煌顩r做出預(yù)測，并且運行速度極快，每毫秒進行一次預(yù)測。

該軟件在自動駕駛汽車同時遇到另一輛汽車和行人的情況下很有用。這種情況似乎是不可預(yù)測的，有經(jīng)驗的人類駕駛員將不得不注意各種不同的因素。

該研究發(fā)表在《自然機器智能》上，標題為“使用在線驗證來防止自動駕駛汽車引起事故”。

確保安全軟件

Matthias Althoff是TUM的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)教授。

“這種情況對于由計算機程序控制的自動駕駛汽車提出了巨大的挑戰(zhàn)，” Althoff說?！暗?，只要您能夠確保車輛不會危及其他道路使用者（無論交通狀況如何混亂），自動駕駛都將獲得公眾的認可?！?/p>

圍繞自動駕駛汽車軟件開發(fā)的主要挑戰(zhàn)之一是確保它不會引起事故。

該軟件由TUM慕尼黑機器人技術(shù)學(xué)院和機器智能學(xué)院的Althoff等團隊開發(fā)，能夠永久性地分析和預(yù)測道路上的交通事件。它通過每毫秒記錄和評估車輛傳感器數(shù)據(jù)來工作，并且該軟件能夠為每個交通參與者對所有可能的運動進行預(yù)測和計算。這取決于遵守道路交通法規(guī)的參與者，這導(dǎo)致系統(tǒng)能夠預(yù)測未來的三到六秒。

一旦確定了這些將來的秒數(shù)，系統(tǒng)就會確定自動駕駛汽車的可能運動，同時在發(fā)生危險情況時計算緊急運動。由于該軟件具有這種緊急情況，因此在需要緊急操作選項的情況下，系統(tǒng)通常僅遵循沒有可預(yù)見碰撞的路線。

曾經(jīng)被視為不切實際

開發(fā)像這樣的系統(tǒng)花了很長時間的原因是，傳統(tǒng)上它被認為比其他解決方案耗時且不實用。但是，研究人員團隊現(xiàn)已證明了其有效性以及如何實施它。

簡化的動態(tài)模型可用于計算，而可達性分析則有助于計算未來的交通流量。由于同時計算所有道路使用者及其特征需要花費很長時間，因此該團隊專注于簡化模型以加快這一過程。這些模型在數(shù)學(xué)上都是可行的，并且比真實模型具有更大的運動范圍，并且它們允許探索大量可能的組合。

然后，團隊基于自動駕駛汽車在試駕期間收集的實際交通數(shù)據(jù)，開發(fā)了一個虛擬模型，該模型提供了現(xiàn)實的交通環(huán)境來對系統(tǒng)進行測試。