據(jù)外媒報(bào)道，美國(guó)斯坦福大學(xué)（StanfordUniversity）的研究人員已經(jīng)研發(fā)出一種控制自動(dòng)駕駛汽車的新方法，該方法整合了之前的駕駛經(jīng)驗(yàn)，可幫助汽車在極端以及未知情況下，更安全地行駛。研究人員使用了斯坦福大學(xué)的自動(dòng)駕駛汽車大眾GTI（名為Niki）以及自動(dòng)駕駛汽車奧迪TTS（名為Shelley）在賽道上進(jìn)行了摩擦極限測(cè)試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛控制系統(tǒng)以及經(jīng)驗(yàn)豐富的賽車手相比，上述兩輛自動(dòng)駕駛汽車的表現(xiàn)也很好。

自動(dòng)駕駛汽車的控制系統(tǒng)需要訪問道路-輪胎摩擦信息，此類信息決定了汽車在緊急情況下，為保持在道路上行駛，制動(dòng)、加速和轉(zhuǎn)向操作所能達(dá)到的極限。如果工程師們希望讓自動(dòng)駕駛汽車安全地達(dá)到極限，如讓自動(dòng)駕駛汽車在冰面上進(jìn)行緊急操作，那么工程師們必須提前向汽車提供道路-輪胎摩擦信息等細(xì)節(jié)。而在真實(shí)世界中由于摩擦力是不斷變化的，因此通常很難預(yù)測(cè)。

為研發(fā)出一個(gè)更靈活、反應(yīng)更靈敏的控制系統(tǒng)，研究人員創(chuàng)建了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)整合了過去車輛在加州威洛斯（Willows,California）雷山賽道（ThunderhillRaceway）的駕駛數(shù)據(jù)，以及一個(gè)冬季測(cè)試設(shè)施，該設(shè)施包含了20萬條物理軌跡基礎(chǔ)知識(shí)。

研究人員表示，自動(dòng)駕駛汽車首先要進(jìn)行規(guī)劃，然后才能沿著安全軌道在環(huán)境中行駛。為了證明自己比人類更安全，自動(dòng)駕駛汽車必須在各種條件和緊急情況下，與人類駕駛員一樣，甚至更好地執(zhí)行任務(wù)。我們展示了一個(gè)前饋-反饋控制結(jié)構(gòu)，結(jié)合一個(gè)簡(jiǎn)單的物理模型，跟蹤路徑內(nèi)摩擦達(dá)到極限的車輛，發(fā)現(xiàn)其表現(xiàn)可與業(yè)余冠軍賽車手的表現(xiàn)相媲美，關(guān)鍵是要有合適的模型。盡管物理模型在透明性和直覺方面比較有優(yōu)勢(shì)，但是它們需要圍繞單個(gè)操作點(diǎn)進(jìn)行明確表征，并且不能利用自動(dòng)駕駛汽車生成的大量車輛數(shù)據(jù)。為了克服上述限制，我們使用車輛過去的狀態(tài)以及物理模型驅(qū)動(dòng)的信息，研發(fā)了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。當(dāng)在自動(dòng)駕駛試驗(yàn)車上采用相同的前饋-反饋控制結(jié)構(gòu)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比物理模型的表現(xiàn)更好。更值得注意的是，當(dāng)結(jié)合干燥路面和雪地的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，該模型能夠?qū)囕v行駛的路面做出合適預(yù)測(cè)，而不需要明確估計(jì)路面摩擦情況。上述結(jié)果表明，該網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)值得進(jìn)一步研究，作為自動(dòng)駕駛汽車在工作中基于物理模型控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

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