自动驾驶汽车：新的人工智能模型承诺更安全的旅程
作者：University of Georgia
自动驾驶汽车依靠人工智能来预测附近汽车的去向。但当这些预测与现实不符时，这种差异可能会导致车祸和道路安全性降低。
这就是为什么佐治亚大学最近的一项研究开发了一种新的人工智能模型来自动驾驶汽车更安全。他们的论文是发表在日记中运输研究 E 部分：物流与运输评论。
该研究引入了自动驾驶汽车的人工智能模型，旨在预测附近交通的运动，并结合规划安全车辆运动的创新功能。
研究人员使用来自佛罗里达州 I-75 高速公路的数据来预测其他汽车的路径，并确定自动驾驶汽车在跟随另一辆车时的运动。
之前的研究主要预测周围的交通运动，然后规划自动驾驶汽车的运动。然而，这种单独的方法使得撞车和险些发生事故的可能性更大。
该研究的主要作者、佐治亚大学工程学院助理教授李倩文表示：“这就是为什么我们希望整合这两个步骤，使自动驾驶汽车的运行更加安全。”“正如我们的实验所示，这种方法确实有助于提高安全性能。”
人工智能需要做的不仅仅是预测交通
为了确保驾驶员的安全，自动驾驶汽车必须能够准确预测周围交通的动向。然而，很难知道其他司机在路上会做什么。
“你的预测和现实总是有差异的，”李说。“自动驾驶汽车的计划轨迹可能会与另一辆车的实际轨迹发生碰撞。”
新模型的设计考虑了预测误差，因为消除这些误差是不可能的。
李的团队还致力于开发用于自动驾驶汽车操作的更复杂的人工智能模型，例如 ChatGPT 等大型学习模型。交通场景可以输入到这些模型中，它们将确定最佳的行动方案。
然而，大型语言模型有其局限性。虽然它们能够有效地做出与如何应对不同情况相关的高层决策，但规划汽车的运动并不是它们的目的。
“我们如何实现安全高效的完美变道？”李说。“我们如何在不引起任何骑行不适的情况下让行人平稳停车？基本上，我们如何设计具体的轨迹？这部分我们不要求 ChatGPT 或大型语言模型去做，因为他们没有能力这样做根据我们迄今为止的实验，传统的轨迹优化模型可以做得更好。”
平衡车辆人工智能的安全性和移动性
为自动驾驶汽车设计人工智能是一种平衡行为。最大限度地提高安全性往往是以牺牲机动性为代价的。
例如，如果一辆自动驾驶汽车被教导尽可能安全地驾驶，它就会远远落后于前面的汽车。虽然这是一个更安全的选择，但这个距离可能会减少给定时间道路上可容纳的汽车数量。
同样，过于关注移动性可能会导致汽车驾驶过于激进，从而增加撞车的风险。
“我们仍在研究如何以平衡安全性和移动性能的方式训练模型，”李说。
更多信息：Handong Yao 等人，用于互联和自动化车辆操作的安全感知神经网络，运输研究 E 部分：物流与运输评论（2024）。DOI：10.1016/j.tre.2024.103780
引文：自动驾驶汽车：新的人工智能模型承诺更安全的旅程（2024 年，12 月 10 日）检索日期：2024 年 12 月 11 日来自 https://techxplore.com/news/2024-12-cars-ai-safer-journeys.html
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