為了在動(dòng)態(tài)環(huán)境中導(dǎo)航，自動(dòng)駕駛汽車必須處理所有可用信息，并利用這些信息生成有效的駕駛策略。據(jù)外媒報(bào)道，加州大學(xué)伯克利分校的研究人員提出了一種社會(huì)感知方案，用于規(guī)劃自動(dòng)駕駛汽車的行為，有助于自動(dòng)駕駛汽車更好地應(yīng)對(duì)周圍環(huán)境中的不確定性因素。
該研究項(xiàng)目的一名研究員sun liting表示，“我的研究專注于為自動(dòng)駕駛汽車設(shè)計(jì)類似人類的駕駛行為。我們的目標(biāo)是使自動(dòng)駕駛汽車不僅能理解人類行為，而且在感知、推理和行動(dòng)等多個(gè)方面都能與人類類似。”
sun和她的同事觀察到，人類駕駛員傾向于把其他汽車視為動(dòng)態(tài)障礙物，并從它們在路上的行為推斷出額外的信息。這些信息通常是閉塞的環(huán)境信息或物理無法檢測到的社會(huì)信息。sun說，“如果自動(dòng)駕駛汽車能以同樣的方式行駛，將非常重要、非常有益，因?yàn)檫@將使它們更智能、更像人類、更安全。進(jìn)行研究時(shí)，我們讓自動(dòng)駕駛汽車將所有其他道路參與者視為動(dòng)態(tài)分布式傳感器?！?br>這一社會(huì)感知方案，本質(zhì)上是將道路上的所有汽車和障礙物視為分布在傳感器網(wǎng)絡(luò)中的傳感器。這使得自動(dòng)駕駛汽車可以同時(shí)觀察個(gè)體行為和群體行為，并利用觀察到的信息更新“信念空間”（belief space）中各種類型的不確定性。該方案特別關(guān)注物理狀態(tài)的不確定性（如環(huán)境閉塞或傳感器范圍有限帶來的不確定性）和社會(huì)行為的不確定性（如當(dāng)?shù)伛{駛偏好）。
該方案將更新后的社會(huì)感知信念與模型預(yù)測控制（mpc）概率規(guī)劃框架相結(jié)合，該框架的代價(jià)函數(shù)通過逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)（irl）得來。概率規(guī)劃模塊與社會(huì)強(qiáng)化感知相結(jié)合，使汽車可以產(chǎn)生與社會(huì)相容的防御行為，因此不會(huì)過于嚴(yán)格。
sun解釋說，“自動(dòng)駕駛汽車通過觀察他人的行為，并將其與之前的行為模型進(jìn)行比較，用自己的傳感器就可以推斷出無法檢測到的變量的可能狀態(tài)。這可以幫助自動(dòng)駕駛汽車減少感知不確定性。與其他現(xiàn)有方法相比，這一想法能有效擴(kuò)展自動(dòng)駕駛汽車的感知能力，從而更安全、更高效的行駛，并且不需要任何額外的硬件。”
研究人員在一系列傳感器被遮擋的模擬場景中評(píng)估了這一框架。他們發(fā)現(xiàn)，通過模仿人類的社會(huì)感知機(jī)制，感知模塊檢測到的不確定性減少，最終通過非保守的防御計(jì)劃生成更安全、更高效的自動(dòng)駕駛行為。他們表示，“實(shí)際上，該功能可以使自動(dòng)駕駛汽車在有遮擋的情況下更高效、更能適應(yīng)新的駕駛環(huán)境，因?yàn)樗麄兛梢钥焖俚赝茢嗪蛯W(xué)習(xí)周圍無法物理探測到的社會(huì)信息?！?br>未來，該方案可以為自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展提供信息，使其更有效地適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。研究人員計(jì)劃進(jìn)一步開發(fā)他們的框架，改變一些假設(shè)，使其更容易應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)環(huán)境。sun還解釋說，“為了從其他道路參與者的行為中推斷出更多的不確定信息，自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)該具備與其他參與者實(shí)際行為類似的先前行為模型。在目前的研究中，我們假設(shè)所有其他道路參與者都是理性的，并通過獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)來接近他們的行為生成模型。未來我們將放寬理性假設(shè)，使這種近似方法更加實(shí)際?！?br>作者：羅珊

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