人类可靠性在自动驾驶汽车如何集成到交通系统中起着重要作用，尤其是在安全方面。人类驾驶员在做出快速决策和感知复杂环境的能力方面一直都远超自动驾驶汽车。众所周知，自动驾驶汽车难以完成看似常见的任务，例如驶入或驶出匝道，或在对向来车的状况下左转。尽管面临这些巨大的挑战，但在未来采用自动驾驶汽车可能会带来较大优势，比如疏通拥挤的高速公路；提高非驾驶员的自由度和机动性；提高驾驶效率，这也是应对气候变化的重要一环。

据外媒报道，麻省理工学院（MIT）的工程师Cathy Wu设想了一些方法可以部署自动驾驶汽车，以解决其当前的缺陷，而不会降低安全性。Wu表示：“很明显，部署自动驾驶汽车的主要障碍是安全性和可靠性。”

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图片来源：MIT

目前可采取的方法可能是引入混合系统，在这种系统中，自动驾驶汽车可以自行处理更简单的场景，比如在高速公路上巡航，同时将更复杂的操作转移给远程操作员。

除了是MIT工程师外，Cathy Wu还是信息与决策系统实验室（LIDS）和麻省理工学院数据、系统与社会研究所（IDSS）的乘员。Wu将上述方法比作地面指挥商用飞机的空中交通管制员。

Wu和合著者Cameron Hickert和Sirui Li（均为LIDS的研究生）推出了一个框架，说明如何扩展远程人工监督以提高混合系统的效率，同时又不影响乘员的安全。他们指出，如果自动驾驶汽车能够在道路上相互协调，就可以减少需要人类干预的次数。

人与车：找到恰到好处的平衡点

对于这个项目，Wu、Hickert和Li试图解决自动驾驶汽车通常难以完成的操作，首先专注于并道，特别是当车辆从入口匝道进入高速公路时。在现实生活中，并道的汽车必须加速或减速以避免撞上已经在主路的汽车。在这种情况下，如果自动驾驶汽车即将汇入车流，远程人工监督员可以立即控制车辆以确保安全汇入。为了评估此类系统的效率，在保证安全性的同时，该团队指定了每位人类主管预计在单次合并上花费的最长时间。研究人员也比较关注少数远程人类监督员是否可以成功管理更多的自动驾驶车辆，以及这种人车比例可以提高到什么程度，同时仍然安全地实现每次并道。

随着越来越多的自动驾驶汽车投入使用，人们可能会认为需要更多的远程监督员。 但在自动驾驶车辆相互协调的场景中，该团队发现汽车可以显著减少人类需要介入的次数。例如，已经在高速公路上的协调自动驾驶车辆可以调整速度以为并道车辆腾出空间，从而消除危险的并道情况。

该团队在两个定理中证实了安全扩展远程监督的潜力。首先，使用称为排队论的数学框架，研究人员制定了一个表达式，来捕获给定数量的主管无法处理从多辆汽车同时并道的概率。通过这种方式，研究人员能够根据使用中的自动驾驶汽车的数量，评估需要多少远程监督员来应对每一个潜在的并道冲突。研究人员还推导出第二个定理，量化合作自动驾驶汽车对周围交通的影响以提高可靠性，从而协助试图并道的汽车。

当对道路上30%的汽车为协作式自动驾驶汽车的场景进行建模时，该团队估计每47辆自动驾驶汽车配备一名人类监督员的比例可以覆盖99.9999%的并道案例。但是，在自动驾驶汽车彼此不合作的情况下，这一覆盖水平会下降到99%以下，该范围不可接受。。

Wu表示：“如果车辆能够协调并基本上避免监管需求，实际上是提高可靠性的最佳方式。”

驶向未来

该团队决定专注于并道，不仅因为这对自动驾驶汽车来说是一个挑战，而且因为该任务定义明确，且在高速上行驶的场景相对简单。在美国的总行驶里程中，约有一半发生在州际公路和其他高速公路上。由于高速公路比城市道路的形式速度更快，Wu称“因此可以完全自动化高速公路驾驶，人们大约可以节省大约三分之一的驾驶时间。”

如果自动驾驶汽车在大多数高速公路驾驶中都可以在无人监管的情况下巡航，那么出现复杂或突发状况时，安全行驶的挑战将依然存在，例如需要能够处理高速公路驾驶的开始和结束阶段。驾驶员还需要能够控制乘员走神或入睡的时间，使他们在需要时可以快速接管控制。但是，如果远程人类监督员能够在关键时刻引导自动驾驶汽车，乘员可能永远不必触摸方向盘。除了并道，高速公路上的其他具有挑战性的情况包括变道和超车。

尽管远程监督和协同自动驾驶汽车是高速运行的假设，目前还没有使用，但Wu希望思考这些话题可以促进该领域的发展。