蓋世汽車訊 據外媒報道，英國利茲大學的科學家正在研究如何更好地理解人們在交通中的行人，并表示關于大腦如何做決策的神經科學理論可用于自動駕駛汽車技術，以提升自動駕駛汽車的安全性，使其更具人性化。

利茲大學研究參與人員（圖片來源：利茲大學）

研究人員們開始確定一種稱為漂移擴散（drift diffusion）的決策模塊能夠確定行人何時會在駛近的車輛前方穿過馬路，以及確定其是否可用于車輛給行人讓路的場景，無論是否有明確的信號。此種預測能力能夠讓自動駕駛汽車根據交通移動情況以及所有外部信號（如閃光燈），以更有效地與行人溝通，從而實現交通流量最大化，減少不確定性。漂移擴散模型認為，人們在感官證據積累到一定閾值后才會做出決策。

利茲大學交通研究所的Gustav Markkula教授表示：“當行人決定過馬路時，他們似乎綜合了很多不同來源的證據，此類證據不僅與車輛的距離和速度有關，還會利用車輛減速和前大燈閃爍等交流線索。”

“當車輛讓行時，行人通常會很不確定這輛車是否真的在讓行，往往會等到車輛幾乎完全停止后才開始過馬路。我們的模型清楚地顯示了此種不確定狀態，意味著其可用于幫助設計自動駕駛車輛在行人周圍的行人，以限制不確定性，進而改善交通安全和交通流量。”

虛擬現實

為了測試該模型，該團隊采用虛擬現實技術，在利茲大學獨特的HIKER（高度沉浸式運動學實驗研究）行人模擬器中，將實驗參與者置于不同的過馬路場景中。研究參與者在一個立體3D虛擬場景中自由行走時，其動作會被極其詳細地跟蹤，其中場景展示了一條有迎面而來車輛的道路。參與者的任務就是在覺得安全的時候過馬路。

研究人員測試了不同的場景，其中包括駛近的車輛要么保持相同的車速，要么減速讓行人通過，有時也會閃爍前燈，這在英國是一種常用的表示讓行的信號。

正如其模型所預測的那樣，研究人員發現，隨著時間推移，參與者通過對車輛距離、速度、加速度和溝通線索等感官數據的積累，表現得就想在決定什么時候過馬路，這也意味著漂移擴散模型可以預測行人是否以及何時可能開始過馬路。

Markkula教授表示：“這些發現有助于更好地理解人類在交通中的行為，這對于提高交通安全以及研發能夠與人類道路使用者共存的自動駕駛車輛而言，都是非常必要的。安全且可被人接受的行人互動對于自動駕駛車輛研發人員而言，是一個主要的挑戰，更好地了解行人行為將是實現這一目標的關鍵。”

該研究的主要作者、現就職于赫爾辛基大學的Jami Pekkanen博士在利茲大學時進行了該項研究。他表示：“預測行人的決策以及不確定性可以讓車輛優化何時、如何減速、如何向行人發出信號，表明可以安全過馬路，從而為雙方節省時間和精力。”

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