新软件提高了自动驾驶汽车在交通情况下的安全性

慕尼黑工业大学（TUM）开发了一款新软件，可以提高自动驾驶汽车在道路交通中的安全性。该软件能够预测交通情况，并且工作速度非常快，每毫秒都能进行预测。

例如，当自动驾驶汽车遇到其他车辆和行人同时出现时，这种情况似乎不可预测，经验丰富的驾驶员需要注意各种不同的因素。

该研究发表在 Nature Machine Intelligence 上，题为“使用在线验证防止自动驾驶汽车发生事故” 使用在线验证防止自动驾驶汽车发生事故。

确保安全的软件

马蒂亚斯·阿尔托夫（Matthias Althoff）是TUM的网络物理系统教授。

“这种情况对由计算机程序控制的自动驾驶汽车来说是一个巨大的挑战，”阿尔托夫说。“但是，自动驾驶只有在能够确保车辆不会危及其他道路使用者时，才能获得公众的接受——无论交通情况多么混乱。 ”

自动驾驶汽车软件开发的主要挑战之一是确保软件不会导致事故。

由阿尔托夫在TUM的机器人和机器智能学院领导的团队开发的软件能够永久分析和预测交通事件，同时在道路上行驶。它通过每毫秒记录和评估车辆传感器数据来工作，并且能够预测和计算所有可能的运动对于每个交通参与者。这种预测是基于参与者遵守道路交通法规，并且可以预测3到6秒的未来。

一旦确定了这些未来时间，系统就会决定自动驾驶汽车的可能运动，同时计算紧急情况下的紧急运动。由于软件的紧急方面，系统通常只遵循没有可预见碰撞的路线，在这种情况下需要紧急操作。

曾经被认为是不切实际的

开发这样的系统花了这么长时间的原因是，它传统上被认为是耗时且不如其他解决方案实用。然而，研究团队现在已经证明了其有效性以及如何实施。

简化的动态模型用于计算，而可达性分析有助于计算未来交通运动。由于同时计算所有道路使用者及其特征需要很长时间，团队专注于简化模型以加快过程。这些模型在数学上是可行的，并且具有比真实模型更大的运动范围，它们允许探索大量可能的组合。

然后，团队开发了一个基于真实交通数据的虚拟模型，这些数据是在自动驾驶汽车的测试驾驶中收集的，为系统提供了一个真实的交通环境进行测试。

“使用模拟，我们能够确定安全模块不会导致驾驶行为方面的性能损失，预测计算是正确的，事故得到了预防，并且在紧急情况下，车辆被明显地停下来，”阿尔托夫说。

新的软件只是自动驾驶汽车领域内正在进行的进步的最新例子，并且它进一步证明了曾经被认为是不切实际的解决方案的可能有效性。