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自駕車安全上路要件有哪些?

慕尼黑工業大學研究人員開發一套演算法協助自駕車做出更好的駕駛決策,同時提升道路安全。法新社

因應智慧化、自動化時代潮流,自動駕駛技術發展越來越完善,結合感測器、演算法、圖像識別等先進駕駛輔助系統(ADAS)等技術,使汽車科技邁向新紀元,未來不需要人類干預的情況下,車輛也能穿梭在城市街道。

根據Tech Xplore報導,全球自駕車道路測試已進行多年,德國希望到2022年能達到自駕車上路之目標,為此,慕尼黑工業大學研究人員開發一套演算法協助自駕車做出更好的駕駛決策,同時提升道路安全。

團隊採用電腦科學中的形式驗證(Formal verification)理論,結合新興技術,確保汽車不會造成任何事故。Pek進一步解釋,此種方法在任何交通場景包含交叉入口左轉、變換車道與避開行人等,皆可發揮作用。

一般來說,自駕車使用先進的系統與感測器來運算數千種可能發生的未知情況,並執行最安全的駕駛計畫,而人類在決策時不一定會這樣做。假設用路人的行為都是合法的,利用該演算法可以預測變化多端的交通情況。

演算法經過預測駕駛場景中所有可能的行為,進而確保行車安全。考慮所有駕駛行為和所有交通規則下,演算法會規劃一系列的後備措施,保護乘客與行人。

在過去,這種交通狀況預測被認為太耗時。慕尼黑工業大學的團隊使用簡化動態模組與可達性分析(Reachability analysis)預判汽車與行人的位置。

不過研究所面臨的挑戰之一是該演算法假設車輛能看見道路、障礙物或其他道路使用者。此外,研究也假定路上的其他車輛嚴格遵守交通法規,且不會有超速和危險駕駛行為。但目前僅於城市測試其演算法,而非在農村或高風險環境中。

與現有的技術相比,該演算法是否有大幅改進,還需透過測試加以證明。其他專家則人為,依賴演算法作為改善自駕車的主要因素可能會忽視人類駕駛和人工智慧(AI)協作的機會。

麻省理工學院交通暨物流中心(MIT CTL)表示,車輛安全領域的研究至關重要,但更好的演算法可能不是解決自駕技術問題的唯一辦法。雖然自駕車不會因為疲勞或手機訊息打擾而導致事故發生,但系統可能會誤判情勢。各國政府仍在努力制定法律規範和道德倫理標準,以迎接即將到來的自駕時代。

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