在自動(dòng)駕駛汽車參與道路交通之前，他們必須最終證明自己不會(huì)對(duì)他人構(gòu)成危險(xiǎn)。慕尼黑工業(yè)大學(xué)（TUM）開發(fā)的新軟件通過每毫秒預(yù)測(cè)交通狀況的不同變化來防止事故發(fā)生。

汽車接近十字路口。另一輛車從十字路口噴出，但尚不清楚它會(huì)向右轉(zhuǎn)還是向左轉(zhuǎn)。同時(shí)，行人直接進(jìn)入汽車前方的車道，而在街道的另一側(cè)有一個(gè)騎自行車的人。具有道路交通經(jīng)驗(yàn)的人通常會(huì)正確評(píng)估其他交通參與者的活動(dòng)。

TUM的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)教授Matthias Althoff解釋說：“這種情況對(duì)于由計(jì)算機(jī)程序控制的自動(dòng)駕駛汽車提出了巨大的挑戰(zhàn)。”“但是無人駕駛汽車只有在確保交通狀況不會(huì)令人困惑的前提下，確保車輛不會(huì)危害其他道路使用者的情況下，才能獲得公眾的認(rèn)可?！?/p>

開發(fā)用于自動(dòng)駕駛汽車的軟件的最終目標(biāo)是確保它們不會(huì)引起事故。TUM慕尼黑機(jī)器人與機(jī)器智能學(xué)院的成員Althoff和他的團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在已經(jīng)開發(fā)了一個(gè)軟件模塊，該模塊可以在駕駛時(shí)永久性地分析和預(yù)測(cè)事件。車輛傳感器數(shù)據(jù)每毫秒記錄和評(píng)估一次。該軟件可以為每個(gè)交通參與者計(jì)算所有可能的移動(dòng)-只要他們遵守道路交通法規(guī)-允許該系統(tǒng)在未來三到六秒鐘內(nèi)進(jìn)行觀察。

基于這些將來的場(chǎng)景，系統(tǒng)確定車輛的各種運(yùn)動(dòng)選項(xiàng)。同時(shí)，程序會(huì)計(jì)算潛在的緊急情況演習(xí)，在這種情況下，可以通過加速或制動(dòng)而不會(huì)危害他人的情況下，將車輛移出危害區(qū)域。無人駕駛車輛只能遵循沒有可預(yù)見的碰撞并且已經(jīng)識(shí)別出緊急操作選項(xiàng)的路線。

以前認(rèn)為這種詳細(xì)的交通狀況預(yù)測(cè)太耗時(shí)，因此不切實(shí)際。但是現(xiàn)在，慕尼黑研究團(tuán)隊(duì)不僅展示了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的理論可行性，還同時(shí)模擬了未來的交通事件：他們還證明了它提供了可靠的結(jié)果。

簡(jiǎn)化的動(dòng)態(tài)模型使快速計(jì)算成為可能。所謂的可達(dá)性分析用于計(jì)算汽車或行人可能承擔(dān)的未來潛在位置。當(dāng)考慮到道路使用者的所有特征時(shí)，計(jì)算變得非常耗時(shí)。這就是Althoff和他的團(tuán)隊(duì)使用簡(jiǎn)化模型的原因。就運(yùn)動(dòng)范圍而言，它們比真實(shí)的要好-但在數(shù)學(xué)上更易于處理。增強(qiáng)的移動(dòng)自由度允許模型描繪更多可能的位置，但包括實(shí)際道路使用者期望的位置子集。

為了進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算機(jī)科學(xué)家根據(jù)他們?cè)谀侥岷诘淖詣?dòng)駕駛汽車進(jìn)行試駕期間收集的真實(shí)數(shù)據(jù)，創(chuàng)建了一個(gè)虛擬模型。這樣一來，他們就可以設(shè)計(jì)出一個(gè)能夠緊密反映日常流量情況的測(cè)試環(huán)境?！巴ㄟ^仿真，我們能夠確定安全模塊不會(huì)導(dǎo)致駕駛行為方面的任何性能損失，預(yù)測(cè)計(jì)算是正確的，預(yù)防了事故，并且在緊急情況下，車輛已被證明可以安全行駛。停止?！?Althoff總結(jié)道。

這位計(jì)算機(jī)科學(xué)家強(qiáng)調(diào)，新的安全軟件可以簡(jiǎn)化自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)，因?yàn)樗梢耘c所有標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)動(dòng)控制程序結(jié)合使用。