
在驾驶汽车时,人类驾驶员能够思考并且时不时应对多种情况:车速、街道上可能会发生的情况、安全问题等,同时还能够对车辆行进轨迹做出决策,并不断重新评估决策,因为对驾驶员和乘客而言,行进轨迹对于确保舒适度非常重要。能够优先考虑舒适度,并在机器人身上复制此种能力,一直是最近大量研究的焦点。
其中重要的问题是跟踪车辆轨迹,即确保车辆在既定时间内尽可能沿着期望的路线行驶。虽然听起来很简单,但是从数学上看,处理该问题的主要缺点是计算量太大。此次研究人员设计的新方法不仅满足稳定轨迹跟踪的所有要求,在跟踪位置、车速和加速度方面的误差实现了最小,同时还降低了计算量。
研究人员表示,下一步是考虑额外的、更现实的变量,如轮胎力和侧滑,让该方法能够被广泛使用,从而让车辆可以在高速路和恶劣道路条件下更准确地运行。