【ZiDongHua 之“駕駛自動(dòng)化”收錄關(guān)鍵詞： 香港科技大學(xué) 自動(dòng)駕駛 智能交通】
　　
　　交通風(fēng)險(xiǎn)降低26%！港科大開(kāi)發(fā)「擬人化」自駕系統(tǒng)
　　
　　香港科技大學(xué)（港科大）工學(xué)院的跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)最近成功開(kāi)發(fā)了一套「擬人化認(rèn)知編碼系統(tǒng)」，讓自動(dòng)駕駛車(chē)（自駕車(chē)）能像人類(lèi)司機(jī)般「思考」，綜合判斷復(fù)雜路況。這項(xiàng)嶄新技術(shù)可將整體交通風(fēng)險(xiǎn)降低26.3%，而對(duì)于行人及騎行者等高風(fēng)險(xiǎn)群體來(lái)說(shuō)，潛在意外更大幅減少51.7%。與此同時(shí)，自駕車(chē)的自身風(fēng)險(xiǎn)也下降了8.3%，為自動(dòng)駕駛技術(shù)的安全性邁進(jìn)一大步。
 
　　
　　港科大土木及環(huán)境工程學(xué)系講座教授楊海（右）與港科大（廣州）智能交通學(xué)域博士生魯洪良（左）融合神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和倫理學(xué)，開(kāi)發(fā)出一套新系統(tǒng)，使自駕車(chē)能像真人司機(jī)般「思考」。
　　
　　現(xiàn)行自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的一大局限，在于其「單對(duì)單」風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制，即每次只能比較兩個(gè)選項(xiàng)，無(wú)法像人類(lèi)司機(jī)那樣全面考慮道路上的多方互動(dòng)，例如在十字路口優(yōu)先讓路予行人，再適度調(diào)整與附近車(chē)輛距離；一旦確定行人安全，再迅速將注意力轉(zhuǎn)向其他車(chē)輛。這種動(dòng)態(tài)決策能力，稱(chēng)為「社會(huì)敏感度 (social sensitivity)」。
　　
　
　　
　　本研究提出的「社會(huì)敏感型」自動(dòng)駕駛汽車(chē)擬議編程框架
　　
　　為了讓自駕車(chē)可「學(xué)習(xí)」人類(lèi)的社會(huì)敏感度，港科大土木及環(huán)境工程學(xué)系講座教授楊海牽頭的研究團(tuán)隊(duì)借鑒了神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和倫理學(xué)概念，開(kāi)發(fā)出符合人類(lèi)認(rèn)知邏輯的編碼方案，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)配備接近真人司機(jī)的感知、評(píng)估與行動(dòng)能力。
　　
　　
　　
　　楊海教授（右）與論文第一作者魯洪良（左）在探討研究框架。
　　
　　該系統(tǒng)結(jié)合了三項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新：
　　
　　一、個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模組 (Individual Risk Assessment)：評(píng)估每位道路使用者（包括行人、單車(chē)、電單車(chē)與鄰近車(chē)輛）的潛在風(fēng)險(xiǎn)，包括分析其速度、相對(duì)距離和行為規(guī)律，例如，在路邊行走的小孩會(huì)被歸類(lèi)為高風(fēng)險(xiǎn)群體。
　　
　　二、社會(huì)權(quán)重風(fēng)險(xiǎn)映射模組 (Socially Weighted Risk Mapping)：在決策過(guò)程中引入倫理權(quán)重，優(yōu)先保護(hù)弱勢(shì)群體，例如在實(shí)際應(yīng)用上，自駕車(chē)即使在規(guī)則允許前進(jìn)的情況下，亦可能會(huì)主動(dòng)禮讓行人。
　　
　　三、行為信念編碼模組 (Behavioral Belief Encoding)：能預(yù)判自駕車(chē)決策對(duì)整體交通狀況的影響，舉例說(shuō)突然變道會(huì)否導(dǎo)致周邊司機(jī)急剎，或者加劇路面擠塞。
　　
　　為了驗(yàn)證安全性能，研究團(tuán)隊(duì)采用了2,000種不同的模擬交通場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果顯示，使用新系統(tǒng)后，整體交通風(fēng)險(xiǎn)降低了26.3%。值得留意的是，在安全性提升的同時(shí)，行車(chē)效率亦得到改善。搭配新系統(tǒng)的自駕車(chē)完成駕駛?cè)蝿?wù)的時(shí)間平均縮短了13.9%，顯示出道德駕駛與高效運(yùn)作可以并行不悖。
　　
　　楊教授說(shuō)：「我們模擬了人類(lèi)在整體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與道德判斷方面的能力，使自駕車(chē)在面對(duì)涉及重大道德責(zé)任的交通情景，例如學(xué)校周邊或繁忙路口時(shí)，能作出更審慎且負(fù)責(zé)任的決策?！?/div>
　　
　　楊教授補(bǔ)充：「我們的系統(tǒng)設(shè)計(jì)靈活，可因應(yīng)不同國(guó)家或地區(qū)的法規(guī)與社會(huì)價(jià)值觀(guān)作調(diào)整。例如，有些地域注重保護(hù)弱勢(shì)道路使用者，亦有些則著重于提升交通流暢度；此外，各地對(duì)于交通事故責(zé)任的法律詮釋也存在差異。透過(guò)調(diào)整系統(tǒng)設(shè)定，自駕車(chē)能夠如地道司機(jī)般融入各地交通環(huán)境，極具潛力于全球廣泛應(yīng)用。」
　　
　　本研究由港科大清水灣與廣州兩個(gè)校區(qū)合作，并聯(lián)同東南大學(xué)、北京理工大學(xué)、清華大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)及華盛頓大學(xué)共同完成。論文題為「Empowering Safer Socially Sensitive Autonomous Vehicles Using Human-Plausible Cognitive Encoding」，近期發(fā)表于《美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊》(PNAS)。
　　
　　至于下一步，團(tuán)隊(duì)正著手構(gòu)建一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，涵蓋多個(gè)地域的駕駛行為特征與社會(huì)期望，并與潛在合作伙伴商討，以推進(jìn)該系統(tǒng)的集成與實(shí)地測(cè)試工作。
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