MIT 最新研究：增强自主驾驶汽车社会意识，可提升出行安全

雷锋网按：根据  MIT News ，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）一研究团队利用社会心理学工具，以司机的自私程度作为指标，对其社会价值取向进行分类，进而提升自主驾驶车辆预测道路其他车辆驾驶行为的准确性，最终达到出行安全的目的。相关论文已发表在《美国国家科学院院刊》。

在自动驾驶时代，即使是拥有强大传感器和复杂数据处理能力的汽车，也缺少几乎每个 16 岁儿童都有的东西：社会意识。

虽然自动驾驶技术已经有了很大的进步，但自动驾驶汽车在二进制思维下，仍然只会把路上遇到的车辆看作是障碍物，忽略了司机都是有一定意图、动机和个性的。

【 图片来源： MIT NEWS  所有者：MIT NEWS 】

自动驾驶新方向

最近，为提升自主驾驶汽车的社会意识，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究团队尝试探索自动驾驶汽车能否通过编程，对其他司机的社会性格进行分类，使得自动驾驶车辆能够更好地预测周围汽车可能的驾驶行为 -- 从而提升驾驶安全性。

研究团队结合了社会心理学和博弈论的方法，这是一个构想社会状况的理论框架。在最新发表的论文中，研究者整合了社会心理学工具，根据司机的自私或无私程度，对其驾驶行为进行分类。具体来讲，研究者通过社会价值取向（SVO），确定自动驾驶汽车的实时驾驶轨迹。

在测试并道和无保护左转模拟任务的算法时，研究团队发现，采用此方案的自动驾驶车辆预测其他车辆行为的准确性提升了 25%。

例如，在左转模拟中，如果自动驾驶车辆预测到旁边车辆的司机较为自私，自动驾驶车辆会让其先行；而当遇到较为遵守社会道德的司机时，它们可能就会直接转弯。类似地，当自动驾驶汽车左转直行合并车道时，一般会出现两种选择：忠实于社会道德准则的司机愿意让别的车合并到车道，而以自我为中心的司机则不愿意。

这篇论文发表在《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）。其第一作者、研究生 Wilko Schwarting 表示，司机合作或竞争的倾向往往会影响到他们的表现。在这篇论文中，研究小组试图将这些进行量化分析。

论文合著者还包括麻省理工学院教授 Sertac Karaman 和 Daniela Rus、研究科学家 Alyssa Pierson 以及前实验室博士后 Javier Alonso-Mora。

Wilko Schwarting 还表示，为自动驾驶车辆中设定更多类似人类的行为，对于乘客和周围车辆的安全至关重要。这是因为通过可预测的方式驾驶，可以保证周围其他车辆的司机也能做好预判，并做出适当反应。

挑战与机遇并存

与此同时，当今自动驾驶汽车的一个核心问题是，通过编程，它们假定所有人类的行为方式都相同，因此它们可能在十字路口时会更谨慎。尽管这种谨慎降低了事故发生的几率，但也会给其他司机带来不便。 毕竟，大多数交通事故都是由于司机不耐烦造成的追尾事件。

值得一提的是，虽然该系统当前还不能在实际驾驶情景中运用，但它也许还会对司机有所帮助。假设你正在开车，有辆汽车突然进入你的盲区。此时系统就会通过后视镜提醒你，这辆车的司机很强势，那么你就可以相应地进行调整。同时，该系统还可以让自动驾驶汽车真正学会更多人类会表现出的行为，让周围汽车的司机也能理解。

正如 Daniela Rus 所说：

通过对司机的个性进行建模，在自动驾驶汽车的决策模块中，使用社会价值取向对模型进行精确整合，为传统汽车和自主驾驶汽车之间更安全、无缝的道路资源共享打开了大门。

下一阶段，研究团队计划将这一方案应用于行人、自行车及驾驶环境中的其他主体。此外，他们还将研究其他与人类生活密切相关的机器人系统，如家用机器人，并将社会价值取向集成到这些机器人系统的预测和决策算法中。Alyssa Pierson 提到，在非实验室条件下，从观察到的行为出发，直接估计社会价值取向的能力，对于自主驾驶以外的其他领域也很重要。

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