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改善信息傳輸新型智能交通系統(tǒng)可防撞車

據(jù)每日科學網(wǎng)報道,美國麻省理工學院的機械工程師正在開發(fā)一種新型防撞車智能安全系統(tǒng),其與眾不同之處在于,其智能算法可根據(jù)司機的駕駛習慣向司機發(fā)出撞車警告,并能最終采取相應措施來控制車輛,以防止車禍的發(fā)生。該研究的算法理論和實驗結果發(fā)表在《機器人與自動化》雜志上。

  據(jù)每日科學網(wǎng)報道,美國麻省理工學院的機械工程師正在開發(fā)一種新型防撞車智能安全系統(tǒng),其與眾不同之處在于,其智能算法可根據(jù)司機的駕駛習慣向司機發(fā)出撞車警告,并能最終采取相應措施來控制車輛,以防止車禍的發(fā)生。該研究的算法理論和實驗結果發(fā)表在《機器人與自動化》雜志上。

  到目前為止,工程師們已經(jīng)開發(fā)出多種預防撞車的安全系統(tǒng),包括自動巡航控制系統(tǒng)、以雷達或激光為基礎的傳感器系統(tǒng)、接近其他車輛時可減速的系統(tǒng)以及盲點預警系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)一般采用閃燈或鳴笛的方式提醒司機注意其他車輛,或者在車輛出現(xiàn)打滑或轉向失控時自動剎車。

  不過上述系統(tǒng)都面臨一個共同的挑戰(zhàn),那就是在設計中如何處理過度安全保護的問題。如果一個安全系統(tǒng)過度靈敏,將會對每一輛駛來的汽車發(fā)出警報。如果司機認為安全系統(tǒng)會不斷發(fā)出不必要的警報,就會傾向于認為安全系統(tǒng)不可靠,這樣就會導致駕駛員忽視安全系統(tǒng)的警告,進而導致安全系統(tǒng)名存實亡。

  因此,研究人類駕駛模式成為開發(fā)汽車安全系統(tǒng)的重要基礎工作。為了建立安全系統(tǒng)的算法模式,麻省理工學院的德·維克沃和沃瑪將人類的駕駛行為分為兩種模式:剎車和加速。他們先建立在不同駕駛模式下,汽車在特定時間內(nèi),如十分之一秒或十秒后的車輛位置的有限集合;再結合駕駛員的駕駛習慣,如遇到路口的加速或減速措施,構建了汽車安全系統(tǒng)的新算法模型。在這種算法模型中,路口被定義為危險區(qū)域。裝有防撞車智能安全系統(tǒng)的汽車遇到路口時,能根據(jù)路邊或交通燈上的傳感器判斷其他車輛的行動,進而采取一定的防撞車措施。如果兩臺均配備了防撞車智能安全系統(tǒng)的汽車同時到達路口,會交換位置信息,以合作的方式通過路口,避免發(fā)生交通事故。

  為了測試其新算法,德·維克沃和沃瑪在實驗室建立起小型模擬交通道路,兩輛小型迷你車在其上行駛。其中一輛車為全自動駕駛,另一輛由人來操控。為了體現(xiàn)出不同的駕駛習慣,實驗人員還挑選了8名志愿者。在100次測試中,該系統(tǒng)避免了97次撞車事故。研究人員分析后發(fā)現(xiàn),3次撞車事故主要是由于信息傳遞延遲所導致,因為路面基礎設施捕獲未配備智能系統(tǒng)車輛的位置和速度并傳遞到智能防撞系統(tǒng)中需要一定的時間,導致系統(tǒng)出現(xiàn)誤判。研究人員正在設法改進系統(tǒng),以解決信息延遲問題。

  目前,研究人員已經(jīng)開始對該系統(tǒng)進行實地實時測試,重點是獲取人類駕駛的反應數(shù)據(jù),以確定智能安全系統(tǒng)發(fā)出警報的時間及采取安全措施的時間。此外,研究人員還希望該系統(tǒng)能將道路情況及天氣情況考慮在內(nèi),以便能夠作出更為明智的決策。

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