双车连接改善智能驾驶发现EPFL

其研究人员开发了“合作感知算法”，通过第二辆车的数据来扩展车辆的情境意识。

“例如，在一辆车在双车道上超车的情况下，他们开发了一个辅助系统来评估超车操纵的风险，”EPFL说。 “风险评估因素 - 在相反车道中迎面而来的车辆的概率以及运动条件，如行驶速度，超车所需的距离以及到达的车辆的距离。

研究员Milos Vasic的结论是“合作感觉超越更安全，更流畅”。

起初，团队使用模拟器在各种情况下测试他们的算法，无论是否有合作车辆，然后他们继续在两辆雪铁龙C-Zero电动车之间进行现场测试，每辆都配有激光雷达，Mobileye相机， Wi-Fi连接和电脑。

研究人员Alcherio Martinoli表示：“这些不是自主的车辆，但是我们使用现成的设备使他们变得聪明。

EPFL表示，成功并不容易，相对位置信息不佳导致两台车辆的数据融合困难：“如果两个车都没有出现在同一个确切的位置，那么就有一个风险，一起他们会看到两位数字，而不是一位。“

为了解决这个问题，使用激光雷达和相机数据实时提高了车间位置精度。 “因此，该项目也有助于提高本地化的准确性，”Vasic说。

未来的研究包括将双车辆合作扩展到多辆车辆和道路基础设施。

最终，EPFL表示，类似的技术可以优化车辆行驶轨迹，节省能源和改善交通流量，并提高驾驶的安全性和舒适性。

有一个视频。

未回答的问题

在技​​术之外，问题依然存在，大学说“首先，在事故的情况下有责任的问题。确定责任 - 已经涉及业主，汽车制造商和软件设计人员或供应商 - 在车辆合作时变得更为复杂。“

Martinoli说：“这些问题的答案将在确定自主车辆是否被接受方面发挥关键作用。

图片：Milos Vasic（左），Alcherio Martinoli和两辆Citroen C-Zero电动车。
信用：Alain Herzog / EPFL