据外媒报道，荷兰代尔夫特理工大学（Delft University of Technology，TU Delft）的科学家开发出新模型，可以更好地描述人类在高速公路上行驶时的行为。博士后研究员Olger Siebinga表示，目前的模型通常假设驾驶员不断尝试优化自己的行为，以尽可能快速安全地到达目的地，但情况并非总是如此。新模型可以更深入地了解高速公路上的人机互动，并可用于改进自动驾驶汽车。相关研究结果已发表于期刊《PNAS Nexus》。
图片来源：期刊《PNAS Nexus》
对于许多驾驶员来说，并道上高速公路是一种常规行为，很少考虑其中涉及的诸多因素。但只有当尝试在计算机模型中模拟这种行为时，人类才会意识到并道实际上有多么复杂。
“目前的模型基于博弈论，该理论假设人们总是试图以最佳方式行事，以成为‘赢家’。但实际上，人们在大多数情况下的行为不同，”Siebinga解释说。他发现，驾驶员不一定想成为第一，而是优先考虑一个共同的目标：避免碰撞。
简化的并道场景
Siebinga与David Abbink教授和Arkady Zgonnikov助理教授共同提出了一种基于风险感知和沟通的新型交互模型。这是第一个从多个层面解释人类交互的模型：从控制输入（例如人们如何加速），到驾驶员在与其他车辆保持距离方面的安全裕度，再到谁先走的最终决定。这使得该模型对于自动驾驶汽车等应用更有用。
该模型的框架来自早期的一项实验，在该实验中，Siebinga让两个受试者同时参与简化的并道场景。他们只能加速或刹车，并且被一堵墙隔开，因此他们只能根据在电脑屏幕上看到的内容来做出行为。
“我们发现人们会根据沟通和风险认知来调整计划。他们通过将另一辆车的速度解读为沟通来构建情况图景，并据此估计风险。如果这种感知风险变得太高，司机就会改变他们的行为，例如加速或刹车，以实现安全的结果。”
了解人类行为
建模可以更好地理解人类行为。
“如果我们学会更好地理解我们决策背后的原因，我们就可以设计出更好的系统，让自动驾驶汽车以我们认为社会可接受的方式运行，”Siebinga表示。
事实上，这是自动驾驶面临的最大挑战之一：如何确保普通驾驶员理解和信任自动驾驶汽车？Siebinga的新模型有助于为安全和可接受的自动驾驶汽车奠定基础。
