全自动驾驶汽车必须学会如何解读行人的意图

我们非常善于识别一个人是否打算过马路或只是站在人行横道上毫无理由,我们知道这是什么意思时,一个骑自行车进入他或她的骑车运动,我们可以衡量一个慢跑者的步伐接近一个十字路口,期待他们是否打算继续运行或如果他们会慢下来。

现在，除非你的电脑的名字是“奥创”或“天网”，否则它很可能不会考虑这些类型的变量，至少不会考虑人类的直觉，当然也不会考虑2018年的科技。

沃尔沃R&D老板亨里克·格林说:“你不能因为每个人都站在路边就停下来。”“但你也需要在行人要进入街道的正确地点停车。”

在今年的洛杉矶车展上，沃尔沃和Luminar展示了他们的激光雷达技术是多么的先进，因为它甚至可以在250米(820英尺)的距离内探测到人类的姿势，包括肢体。

即使传感器变得非常擅长探测运动，也不足以准确预测可能发生的情况。例如，如果一个慢跑者被检测到有三秒钟的时间跑向一个十字路口，那么对未来意图的最佳预测可能不是那个确切的轨迹，而是他们的脸，以及他们是否在看这辆车。据《汽车新闻》报道，另一个很好的例子是，如果行人低头看手机时被检测到，这样的行为会增加发生危险行为的可能性。

“重要的是理解这些特征，而不是仅仅关注运动，”英国人性化自主的联合创始人兼首席设计官莱斯利•努特布姆表示。

除了软件工程师，将自主性人性化还聘请了一组行为心理学家，他们通过摄像机镜头进行转换，帮助训练系统了解人们在与交通互动时的行为。

“你必须有非常详细的一般行为模型，然后下一步是让它们更加本地化，”Nooteboom补充说。“我们有一个特定城市一般行为的基础，然后你可以链接到特定的地点，识别人们在十字路口遇到模糊的红绿灯或停在路中间的十字路口时的行为。”

底线是，自动驾驶系统几乎承担不起错误预测人类行为的后果。正如Argo AI总裁彼得•兰德尔(Pete Rander)所说:“如果你预测得不好，你有两种选择，而且都不够好。”你要么小心行事，在你周围制造一个小心得多的泡沫。或者你在猛踩刹车。”