使自动驾驶汽车人性化

利兹大学VR工作室的实验参与者
信用:利兹大学

一项新的研究可以帮助自动驾驶汽车预测人们何时过马路,这使得自动驾驶汽车对行人更加友好。

利兹大学领导的科学家们研究如何更好地理解人类在交通中的行为。他说,神经科学理论认为大脑是如何做出决策的,可以用于自动化车辆技术,以提高安全性,使它们更人性化。

研究人员着手确定一种被称为漂移扩散的决策模型是否能够预测行人何时会在驶近的汽车前穿过马路,以及它是否可以用于汽车给行人让路的场景,无论是否有明确的信号。这种预测能力将使自动驾驶汽车能够更有效地与行人沟通,就其在交通中的移动和任何外部信号(如闪烁灯)进行沟通,以最大化交通流量,减少不确定性。

漂移扩散模型假设人们在积累感官证据达到做出决定的阈值后做出决定。

利兹大学交通研究所的古斯塔夫·马库拉教授是这项研究的资深作者,他说:“当行人决定过马路时,他们似乎在综合很多不同来源的证据,不仅与车辆的距离和速度有关,还利用车辆的减速和前灯闪烁等交流线索。

“当车辆让路时,行人通常会对车辆是否真的在让路感到非常不确定,并且通常会等到车辆几乎完全停止后才开始过路。我们的模型清楚地表明了这种不确定状态,这意味着它可以用来帮助设计自动车辆的行为方式在行人周围停车,以限制不确定性,从而提高交通安全和交通流量。

“看到这些来自认知神经科学的理论可以应用到现实世界中,并找到应用,这是令人兴奋的。”

为了测试他们的模型,研究小组使用虚拟现实技术,在利兹大学独特的HIKER(高度沉浸式运动学实验研究)行人模拟器中,将试验参与者置于不同的过马路场景中。研究参与者在一个立体3D虚拟场景中自由行走时的动作被高度详细地跟踪,该场景展示了一条有迎面而来车辆的道路。参与者的任务是在他们觉得安全的时候过马路。

对不同的场景进行了测试,迎面驶来的车辆要么保持相同的速度,要么减速让行人通过,有时还闪烁着前照灯,这是英国常用的让步信号。

正如他们的模型所预测的那样,研究人员发现,随着时间的推移,参与者的行为就像他们在决定什么时候交叉一样,通过将来自车辆距离、速度、加速度以及交流线索的感官数据相加。这意味着他们的漂移扩散模型可以预测行人是否以及何时可能开始交叉路口唱道。

Markkula教授说:“这些发现有助于更好地了解人类在交通中的行为,这是提高交通安全和开发能够与人类道路使用者共存的自动化车辆所必需的。

“安全和可接受的行人互动是自动车辆开发人员面临的主要挑战,而更好地了解行人的行为将是实现这一目标的关键。”

在利兹大学期间进行这项研究的首席作者Jami Pekkanen博士说:“预测行人的决策和不确定性可以用来优化车辆何时减速以及如何减速,并发出信号,说明交叉安全,节省时间和精力。”

进一步的信息

如需媒体查询,请通过以下方式联系利兹大学新闻官员劳伦·巴林杰Lballinger@leeds.ac.uk.

这篇论文,行人过马路决策的变漂移扩散模型,发表在2021年10月5日格林尼治标准时间01:00的《计算大脑与行为》上。

图片:利兹大学

该研究获得了欧盟(地平线2020项目互动)和工程和物理科学研究理事会(研究金项目EP/S005056/1)的资助。

作者完整名单

Jami Pekkanen,赫尔辛基大学(利兹大学)
Oscar Giles,艾伦图灵研究所(前利兹大学)
李仪门,利兹大学
鲁斯·马迪根,利兹大学
庆应大学达苏大蒙分校
Natasha Merat,利兹大学
Gustav Markkula,利兹大学

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期刊:计算大脑与行为
内政部:10.1007/s42113-021-00116-
文章标题:行人过街决策的可变漂移扩散模型

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