新型智能交通系統可防撞車

美國麻省理工學院的機械工程師正在開發一種新型防撞車智能安全系統，其與眾不同之處在於，其智能演算法可根據司機的駕駛習慣向司機發出撞車警告，並能最終採取相應措施來控制車輛，以防止車禍的發生。該研究的演算法和實驗結果發表在《機器人與自動化》雜誌上。

到目前為止，工程師們已經開發出多種預防撞車的安全系統，包括自動巡航控制系統、以雷達或激光為基礎的傳感器系統、接近其他車輛時可減速的系統以及盲點預警系統等。這些系統一般採用閃燈或鳴笛的方式提醒司機注意其他車輛，或者在車輛出現打滑或轉向失控時自動剎車。

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

因此，研究人類駕駛模式成為開發汽車安全系統的重要基礎工作。為了建立安全系統的算法模式，麻省理工學院的德•維克沃(Domitilla Del Vecchio)助理教授和沃瑪(Rajeev Verma)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，如十分之一秒或十秒後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的新算法模型。在這種算法模型中，路口被定義為危險區域。裝有防撞車智能安全系統的汽車遇到路口時，能根據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。如果兩台均配備了防撞車智能安全系統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。為了體現出不同的駕駛習慣，實驗人員還挑選了8名志願者。在100次測試中，該系統避免了97次撞車事故。研究人員分析後發現，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車輛的位置和速度並傳遞到智能防撞系統中需要一定的時間，導致系統出現誤判。研究人員正在設法改進系統，以解決信息延遲問題。

目前，研究人員已經開始對該系統進行實地實時測試，重點是獲取人類駕駛的反應數據，以確定智能安全系統發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能將道路情況及天氣情況考慮在內，以便能夠作出更為明智的決策。



科技日報 2011/06/28 何屹

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• 'Smart cars' could take the wheel when collisions loom (Telegraph)
• Intelligent Onboard Transportation Systems to Prevent Car Crashes? (Science Daily)
• Safety in Semi-autonomous Multi-vehicle Systems: A Hybrid Control Approach (IEEE Robotics and Automation Magazine, filetyp:pdf)