研究人员称数字驾驶教练与真实驾驶教练一样好

人工智能可以彻底改变当前的驾驶培训。这也是挪威科技大学、IT公司Virtur和挪威唯一一家基于模拟器的驾驶学校特隆赫姆WAYAS合作的目标。

该项目开发了一套系统和一名人工智能驾驶教练，可以在一个全尺寸汽车模拟器中教学员驾驶。

中立教练，私人训练

虚拟驾驶教练完全有能力立即评估驾驶学员的表现。它还可以实时提供完全中立的反馈。

这有助于消除或减少对学习者的任何个人偏见，这些偏见可能会影响真正的老师在一对一的情况下给出的反馈。

挪威科技大学计算机科学系副教授OddErikGundersen表示：“在系统评估学员方面，人工智能驾驶教练与人类驾驶教练不相上下。”

据世界卫生组织统计，每年有近120万人于道路交通事故。这是5至29岁儿童和年轻人最常见的亡原因。最年轻的司机面临的风险最大，男性在道路交通事故中丧生的可能性是女性的三倍。

即使是很小的改进也能挽救许多生命。联合国的目标是到2030年将道路交通亡人数减少一半，而欧盟则希望到2050年将这一数字尽可能接近于零。

在挪威，2023年有118人于道路交通事故。这一趋势在过去两年里朝着错误的方向发展，因此挪威当局也在加大力度改善交通安全。

477个训练场景

挪威科技大学的研究人员认为，改进的一个机会是提供更好的驾驶指导。他们开发的系统基于总共477个驾驶场景，涉及三种不同的交通情况——超车、涉及主要交通信号灯路口的城市驾驶、环形交叉路口和各种让路情况。

我们的目标是让该系统(即虚拟教练)接受训练，使其能够准确、客观地评估各种驾驶情景。同时，它还应具备与真实驾驶培训专家一样优秀和精确的技能并提供反馈。

为了对虚拟教练进行训练并测试其与真实驾驶员训练的关系，共有21名学员和7名教练参加了模拟器课程。

机器和人类——同样精确

根据《应用专家系统》发表的报告，“结果显示，人工智能教练的评估和反馈与这些情况下的真正专家的评估和反馈非常吻合。这证实了该系统的表现可以与人类专家一样精确。”

近年来，随着技术的进步和硬件价格的下降，人们对使用虚拟教练进行模拟器驾驶培训的兴趣也日益浓厚。

然而，尽管人工智能具有诸多优势，但迄今为止，对基于人工智能的驾驶员培训的研究相对较少。该领域的大部分注意力都集中在自动驾驶汽车的开发上。

奇怪的是，ErikGundersen希望他们的研究能够帮助推动虚拟驾驶员培训的发展。

“在模拟器中进行训练更容易实现驾驶员学习的标准化和个性化。同时，模拟器可以确保所有驾驶员都接触并能够处理不同的情况。此外，在现实世界中无法测试的异常和危险情况可以在模拟器中练习，”Gundersen说。

根据需要改变环境

此外，驾驶员周围的虚拟环境可以根据需要进行更改。从大城市的复杂交通状况到乡村道路的驾驶，一切都可以根据每个学习驾驶的人进行调整。

例如，人工智能驾驶教练可以选择学习驾驶者需要更多练习的情况。由于压力通常会降低我们的学习能力，因此也可以在途中消除交通或其他压力因素。

研究人员还表明，教练的反馈可以根据最适合学员的学习方式进行定制。

冬季道路。学习驾驶的学生可以使用模拟器在各种天气和道路条件下练习驾驶。图片来源：挪威科技大学

更便宜的驾驶课程?

研究人员强调，这些改进中的许多都无法在目前的驾驶课程中实现，因为目前的驾驶课程中学员坐在方向盘后面，教练坐在副驾驶座位上。他们还认为，完全自动化的培训可以降低驾驶课程的成本。

此类计算机模型的开发基于全面而复杂的编程工作。由挪威科技大学研究人员、驾驶教练和IT专业人员开发的系统由评估系统和指导系统组成。前者主要设计为基于规则的系统，其中AI使用预定规则进行决策。

这与纯机器学习不同，纯机器学习需要输入大量数据才能训练模型按照预期运行。机器学习是人工智能领域的一门专业，它使用统计方法使计算机能够在大量数据中寻找模式。据说机器是“学习”的，而不是被编程的。

虚拟驾驶教练需要一个基于规则的系统，在该系统中很容易找到对其所做决定的支持和解释。

这是因为它不仅要评估学习者的驾驶表现，还必须解释和证明好的或坏的反馈，并提供学习者需要改进的信息。

与人类同事一样好

交通信号灯路口、环形交叉路口和超车路口——这些对于学车者来说是最具挑战性的情况。

该系统的评估结果与专业驾驶教练的评估结果具有很强的相关性。此外，人工智能驾驶教练在识别和反馈学习驾驶者做出的正确和错误决定方面与真实教练一样准确。

由于对学员驾驶模拟器培训的评估研究有限，挪威科技大学的研究人员认为他们现在已经为缩小知识差距做出了贡献。

时间和金钱

“存在局限性。与任何基于规则的系统一样，我们的平台也面临着一些严峻的挑战，”研究人员在有关这项工作的文章中写道。

挑战之一是制定和管理一套全面而复杂的规则的过程非常复杂，这些规则可以识别驾驶员在交通中遇到的各种不同情况。这意味着开发和维护该系统既耗时又费钱。

混合现实简介

项目中的21名学车者每人都进行了三次试驾。他们坐在一辆装备正常的汽车里，照常使用方向盘和踏板。

不过，汽车不是在路上与其他车辆一起行驶，而是安装在一个移动平台上，四周环绕着投影仪，营造出一个全方位的虚拟交通环境。摄像头捕捉到学习驾驶的人所做的一切，甚至包括他们在驾驶课上如何移动眼睛。

NTNU、WAYAS和Virtur希望通过采用最新的虚拟和混合现实(MR)技术使系统变得更好。

MR是一项新兴技术，用户可以佩戴配备先进眼动追踪技术的耳机，将虚拟现实(VR)和增强现实(AR)融为一体。VR允许用户在完全想象的空间中导航——一种仅以视觉形式存在而非现实生活的人工环境。它被广泛应用于游戏和娱乐、医学和事行动等各个领域(adobe.com)。在增强现实中，玩家或用户在他们面前看到的现实世界上会叠加额外的内容。

法规阻碍人工智能驾驶教练的发展

研究人员认为，这将为每位学习驾驶的人提供更加个性化、高效和量身定制的培训。需要在环形交叉路口练习驾驶的人可以在30分钟内完成30次尝试。

他们相信他们的工作凸显了利用人工智能彻底改变驾驶员培训的巨大潜力。他们甚至称之为范式转变。范式转变是科学等领域内基本假设和原则的革命性变化。

“挪威法规规定，驾驶员培训必须在汽车上进行，这意味着不能在模拟器上进行。因此，如果使用数字驾驶教练改变了实际的培训方式，那么法规也必须改变，”挪威科技大学副教授OddErikGundersen表示。