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文｜Juice
車東西11月19日消息，據外媒venturebeat報道，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室的研究人員利用社會心理學對自動駕駛系統進行訓練，自動駕駛系統會區分司機駕駛行為並預測駕駛員的駕駛習慣，車輛依據駕駛員的駕駛習慣進行並道或左轉彎。
研究團隊借鑑了博弈論和社會價值取向的心理學概念，對駕駛場景進行建模，在這個場景中，機器通過車輛的運動路徑判斷人類駕駛員的駕駛方式，然後能夠更好地預測人類駕駛員在合併車道或進行無保護的左轉彎時的駕駛行為。據統計，通過這項研究，自動駕駛車輛並道和左轉彎的準確性比以前提高了25％。
研究人員也表示，他們的這項研究目前還不夠完善，無法在公共道路上進行推廣，但他們計劃擴大研究對象規模，將道路中的行人、自行車等都納入研究中，讓自動駕駛系統能夠對人類的行為產生預判。
一、將社會學引入機器學習 車輛並道左轉彎的準確率提升25%
首席研究員Wilko Schwarting在一份聲明中表示，為了保障乘客和周圍其他的車輛更加安全，需要讓自動駕駛汽車更像人類，這樣行人就可以預測自動駕駛汽車的駕駛方式，並且能對其作出反應。
▲自動駕駛並道示意圖
研究團隊借鑑了博弈論和社會價值取向的心理學概念，他們將駕駛場景進行了建模，在這個場景中，機器通過車輛的運動路徑判斷人類駕駛員的駕駛方式，然後能夠更好地預測人類駕駛員在合併車道或進行無保護的左轉彎時的行為。久而久之，機器就能夠明白什麼時候應該採取何種駕駛行為。
▲自動駕駛車輛準確進行左轉彎
例如，在涉及合流和左轉的場景中，駕駛員要麼讓其他車輛合流到車道中，要麼不讓其他車輛進行合流。自動駕駛汽車在掌握了前後駕駛員的駕駛習慣後，可在擁擠的交通中改變車道。而在進行左轉彎時，自動駕駛汽車會分析迎面車輛駕駛員的駕駛習慣，選擇合適的時機進行左轉。
該研究團隊表示，通過他們的算法，車輛並道和左轉彎的準確性提升了25%。
二、現階段無法在公共道路上推廣 未來將擴大研究規模
但研究人員也表示，這項研究現在還不夠完善，無法在公共道路上進行推廣，但他們計劃擴大研究對象規模，將道路中的行人、自行車等都納入研究中。此外，他們還打算研究其他在人類之間起作用的機器人系統，例如家用機器人。
▲自動駕駛汽車通過對面來車的駕駛習慣選擇何時左轉彎
Wilko Schwarting表示，擴大這項研究的範圍能夠使機器弄清楚不同人類的行為意圖，也能更好的理解人類的行為。
人們的性格，處事態度往往會影響到他們的駕駛習慣，這支研究團隊正在探索這些行為能否進行量化，並將它們用於自動駕駛汽車。
結語：新研究將會降低自動駕駛事故率
自動駕駛汽車在運行的時候，只能依據計算機的的計算和決策來採取行動。但這就會產生一個問題，計算機無法對人類的行為作出預判，當人類突然做出影響車輛前進的動作或行為時，車輛並不能及時識別出並進行減速。
反過來說，由於人類並不懂自動駕駛車輛的決策機制，人類也不能及時避開自動駕駛汽車，這樣就會導致事故的發生。
但麻省理工學院的這項研究將會使自動駕駛系統瞭解人類的駕駛習慣，將這些因素也加入到機器決策當中，這將有效降低自動駕駛的事故率。
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