麻省理工学院和丰田的研究人员设计了一种新模型，以帮助自动驾驶汽车确定何时可以安全地将视线合并到交叉路口的交通中。他们的论文发表在 IEEE Robotics and Automation Letters上。

根据美国运输部2018年的一项研究，2016年，约23％的致命交通事故和32％的非致命交通事故发生在交叉路口。帮助无人驾驶汽车和人类驾驶员穿越交叉路口的自动化系统可能需要直接看到必须避开的物体。当他们的视线被附近的建筑物或其他障碍物阻挡时，这些系统可能会失效。

研究人员开发了一个模型，该模型使用自身的不确定性来估计此类交叉口的潜在碰撞或其他交通中断的风险。它权衡了几个关键因素，包括附近所有的视觉障碍，传感器噪声和错误，其他汽车的速度，甚至其他驾驶员的注意力。基于测得的风险，系统可以建议汽车停车，驶入交通或向前推动以收集更多数据。

顶部：无信号交叉路口且视野被遮挡的情况会带来危险的情况，即在交通中进行无保护的转弯。底部：竖线表示每个离散路段的风险，而横线表示占用率估计值。McGill 等。

当您接近交叉路口时，有发生碰撞的潜在危险。相机和其他传感器需要视线。如果有遮挡物，则它们没有足够的可见性来评估是否有可能发生某种情况。在这项工作中，我们使用对不确定性更强的预测控制模型，以帮助车辆安全地应对这些充满挑战的路况。

-麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）主任兼安德鲁·厄纳·维特比（Andrew and Erna Viterbi）电气工程与计算机科学教授

研究人员对该系统进行了100多次试验，测试了遥控汽车在受阻的十字路口向左转，其他汽车不断驶过十字路口的繁忙城市模拟。实验涉及全自动驾驶汽车和人类驾驶但由系统辅助的汽车。

即使该模型正确执行了所有操作，仍然存在人为错误，因此该模型还估计了其他驾驶员的意识。

“如今，驾驶员可能会发短信或分散注意力，因此做出反应所需的时间可能更长。我们也为条件风险建模”。研究人员Stephen G. McGill表示

研究人员说，在遥控汽车上实时运行该模型表明，它的效率和速度足够快，可以在不久的将来部署到全面的自动测试汽车中。