当自驾车遇到行人

 新闻资讯     |      2018-08-08 21:19

自2004年美国“国防高等研究计划署”(DARPA)举办校际自驾车竞赛,引发各校兴趣,以后连续几次竞赛,从趣味转为可行研究,接着业界开始各种试验,发展到现在的实际道路测试,自驾车成为交通工具即将成真。

Google起步最早,自2009年研发迄今,正式命名Waymo的自驾车,已经在全美25个城市的街道试车700万哩,今年3月Waymo在亚利桑纳州凤凰城进入新阶段,不再有备用驾驶员坐在驾驶座,成为真的自驾车。

但一家新创公司Perceptive Automata却提出了一个盲点。自驾车对于交通规则、路标号志、周遭障碍都能辨认,遵循处理,但对路边的行人突如其来的行为,却没有预知的智慧,一旦发生,自驾车可能无法及时因应。

人类有一种不需语言的“寂静沟通”能力,开车的时候看路边的行人,直觉下意识判断,会知道他可能的动向,确保了我们开车的安全。他走的快、走的慢、左顾右盼想过街、还是不想过....。

但机器,或说是AI,就没有这一关键性的能力,机器不能解译人类的寂静语言,也无从直觉的意识到人类的思维,那我们是不是可以给机器、像是自驾车,有能力来解读人类的意向?既然机器不懂得人类的直觉,人总懂得人类自己的直觉吧,集合人的经验是不是可以发展出一种逻辑,供自驾车学习?

于是收集许多路上行人的影片,然后请一群人分别观看,每看到一个行人,就注解他的意向。当然同一行人的动作会有不同的解读,路边一个人向来车招手,有人解读让车停下好让他自己过街,也有人解读让车先行他再过街。这样反复千万次,累积各种互动资料,集合成一个逻辑、通常称为“模型”,可以解译人的直觉,再与自驾车系统连接,自驾车就会更聪明的了解行人的意向。

路口站着一个人,虽然没有动作,但根据“模型”判断,这个人即将过街,自驾车就要减速,甚至准备停车。又如一个行人在路边与自驾车同一方向行走,也不靠街道边缘,“模型”的判断这个人没有过街的意向,自驾车就可以正常速度直行,不必慢下来。

Perceptive Automata的合伙创办人也是技术长Sam Anthony,说他们的目的,在减少自驾车不必要的煞车与再启动的反复动作,让车内乘客坐的更舒适、更安全。