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慕尼黑的研究人员为无人驾驶汽车系统开发了一款软件，该软件可以通过计算交通状况的多种变化并预测事故发生的概率来避免事故的发生。
近日，慕尼黑工业大学(TUM)机器人和机器智能学院的一个团队开发了一个软件模块，可以预测无人驾驶汽车周围的情况。
期间，每一毫秒都要记录和评估车辆的传感器数据。该软件现在可以计算出每个道路上的物体所有理论上可能的移动趋势。在这个基础上，系统就好比能看到未来的3到6秒。
例如，当一辆车驶近十字路口，另一辆车驶出十字路口时，不可能知道它是在右转还是左转。与此同时，一个行人直接跑到汽车前面的道路上，而一个骑自行车的人站在路的另一边。一个已熟悉道路交通的人，在大多数情况下，都能正确评估其他汽车的行动。另一方面，无人驾驶汽车软件应对这种情况是极其困难的。这意味着事故很可能发生，而对自动驾驶汽车的接受程度正在下降。
基于这些可能的场景，系统为无人驾驶汽车确定各种运动选项。与此同时，该程序还计算可能出现的紧急情况，通过加速或刹车，车辆可以在不危及他人安全的情况下驶往安全地方。如果轨迹可以在没有可预见的碰撞的情况下行进，并且同时可以进行紧急操纵，则自动驾驶车辆可以使用该轨迹。
交通状况的详细预测在以前被认为过于复杂，不可实行。但由MatthiasAlthoff教授领导的慕尼黑研究小组现在不仅能够证明实时数据评估和对未来交通状况的同步模拟在理论上是可能的，而且还能够提供更可靠的结果。
通过简化动力学模型使快速计算成为了可能。在所谓的可达性分析中，能够计算出汽车或行人在未来的位置。但是，如果把道路使用者的所有特征都考虑在内，计算就比较复杂;因此，研究团队使用简化的模型，从而在数学上更容易捕捉。例如，更大的移动自由度使他们可以选择更多可能的位置——同时也包括实际道路使用者所期望的位置。
为了进行评估，计算机科学家基于无人驾驶汽车测试中收集的真实数据创建了一个虚拟模型。通过这种方式，创建了一个反映日常交通场景的测试环境。Althoff介绍：“通过模拟，我们能够证明安全模块不会导致驾驶行为的任何性能损失，预测计算是正确的，防止了事故发生，车辆在紧急情况下也可以安全停下来。”
计算机科学家强调，新的安全软件可以与当前所有的运动控制程序结合，它将促进自动驾驶汽车发展。
据悉，该团队的研究得到了宝马汽车@ tum项目、联邦经济和能源部Ko-HAF项目以及德国研究基金会DFG的资助。
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