
然而,當汽車在互相交流和合作駕駛時,當一輛車停在內車道時,它就會向其他所有的汽車發出信號。在外車道上,與被停下車很近的車會稍微減速,這樣內車道上的車就可以快速超過被停下的車,而不需要明顯停車或減速。此外,當一名由人控制與自動駕駛汽車一起被放在“道路”上,并以一種咄咄逼人的方式在軌道上移動時,其他車輛能夠讓路以避開咄咄逼人的駕駛員,從而提高了安全性。研究結果將于蒙特利爾舉行的國際機器人與自動化會議(ICRA)上公布。
合作駕駛,這將有助于研究未來無人駕駛汽車如何在真實的道路上相互溝通,以及如何與由人類駕駛的汽車進行溝通。研究報告的合著者、圣約翰學院(St John’s College)本科生邁克爾·何(Michael He)說:自動駕駛汽車可以解決很多與城市駕駛相關的不同問題,但需要有一種方法讓它們協同工作。研究報告的合著者、唐寧學院本科生Nicholas Hyldmar說:如果不同汽車制造商都在用自己的軟件開發自己的自動駕駛汽車,那么這些汽車就都需要有效地相互溝通。
這兩名學生在劍橋大學計算機科學與技術系的阿曼達·普洛克博士實驗室里完成了本科研究項目的一部分。現有許多針對多輛無人駕駛汽車的測試都是通過數字技術完成,或者采用的是規模模型,這些模型要么太大,要么太貴,無法在汽車車隊中進行室內實驗。劍橋大學的研究人員從具有現實駕駛系統的廉價商用汽車模型開始,給這些汽車配備了運動捕捉傳感器和覆盆子式Pi,這樣汽車就可以通過wifi進行通訊。然后對自動駕駛汽車的換道算法進行了調整,使之適用于車隊。
最初算法根據換車道是否安全以及換車道是否有助于車輛更快地通過車流來決定車輛何時應該換車道。自適應算法允許車輛在換車道時更緊密地擁擠,并增加了一個安全約束,以防止在車速較低時撞車。第二種算法允許汽車檢測出前方的一輛投影汽車,并留出空間。然后,他們用“自我中心”和“合作”駕駛模式對車隊進行測試,使用正常和攻擊性駕駛行為,并觀察車隊對一輛停下的汽車的反應。在正常模式下,合作駕駛比自我中心駕駛提高了35%的交通流量,而攻擊性駕駛提高了45%。
然后,研究人員測試了車隊對人類通過操縱桿控制的一輛汽車的反應。Prorok說:我們的設計允許在自動駕駛汽車上進行大量實用、低成本的實驗。為了讓自動駕駛汽車在真正的道路上安全使用,需要知道它們將如何相互作用,以提高安全性和交通流量。在未來研究中,研究人員計劃使用車隊在更復雜的場景中測試多車系統,包括擁有更多車道、十字路口和更廣泛的車輛類型道路。