交通風(fēng)險(xiǎn)降低26%！港科大開發(fā)擬人化自駕系統(tǒng)
交通風(fēng)險(xiǎn)降低26%！港科大開發(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)最近成功開發(fā)了一套「擬人化認(rèn)知編碼系統(tǒng)」，讓自動駕駛車（自駕車）能像人類司機(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%，而對于行人及騎行者等高風(fēng)險(xiǎn)群體來說，潛在意外更大幅減少51.7%。與此同時(shí)，自駕車的自身風(fēng)險(xiǎn)也下降了8.3%，為自動駕駛技術(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)，開發(fā)出一套新系統(tǒng)，使自駕車能像真人司機(jī)般「思考」。
現(xiàn)行自動駕駛系統(tǒng)的一大局限，在于其「單對單」風(fēng)險(xiǎn)評估機(jī)制，即每次只能比較兩個(gè)選項(xiàng)，無法像人類司機(jī)那樣全面考慮道路上的多方互動，例如在十字路口優(yōu)先讓路予行人，再適度調(diào)整與附近車輛距離；一旦確定行人安全，再迅速將注意力轉(zhuǎn)向其他車輛。這種動態(tài)決策能力，稱為「社會敏感度 (social sensitivity)」。
本研究提出的「社會敏感型」自動駕駛汽車擬議編程框架
為了讓自駕車可「學(xué)習(xí)」人類的社會敏感度，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，開發(fā)出符合人類認(rèn)知邏輯的編碼方案，為自動駕駛系統(tǒng)配備接近真人司機(jī)的感知、評估與行動能力。
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)評估模組 (Individual Risk Assessment)：評估每位道路使用者（包括行人、單車、電單車與鄰近車輛）的潛在風(fēng)險(xiǎn)，包括分析其速度、相對距離和行為規(guī)律，例如，在路邊行走的小孩會被歸類為高風(fēng)險(xiǎn)群體。
二、社會權(quán)重風(fēng)險(xiǎn)映射模組 (Socially Weighted Risk Mapping)：在決策過程中引入倫理權(quán)重，優(yōu)先保護(hù)弱勢群體，例如在實(shí)際應(yīng)用上，自駕車即使在規(guī)則允許前進(jìn)的情況下，亦可能會主動禮讓行人。
三、行為信念編碼模組 (Behavioral Belief Encoding)：能預(yù)判自駕車決策對整體交通狀況的影響，舉例說突然變道會否導(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景進(jìn)行測試，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)，行車效率亦得到改善。搭配新系統(tǒng)的自駕車完成駕駛?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：「我們模擬了人類在整體風(fēng)險(xiǎn)評估與道德判斷方面的能力，使自駕車在面對涉及重大道德責(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。」
楊教授補(bǔ)充：「我們的系統(tǒng)設(shè)計(jì)靈活，可因應(yīng)不同國家或地區(qū)的法規(guī)與社會價(jià)值觀作調(diào)整。例如，有些地域注重保護(hù)弱勢道路使用者，亦有些則著重于提升交通流暢度；此外，各地對于交通事故責(zé)任的法律詮釋也存在差異。透過調(diào)整系統(tǒng)設(shè)定，自駕車能夠如地道司機(jī)般融入各地交通環(huán)境，極具潛力于全球廣泛應(yīng)用?！?/div>
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《美國國家科學(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)地測試工作。
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