来自剑桥大学的研究人员编写了一小部分微型机器人汽车，用于在多车道轨道上行驶，并观察其中一辆汽车停下时交通流量的变化情况。

当汽车没有合作驾驶时，停在汽车后面的任何汽车都必须停下来或放慢速度并等待交通中的间隙，这通常发生在真实的道路上。在停止的汽车后面迅速形成一个队列，整体交通流量减慢。

然而，当汽车彼此通信并且合作驾驶时，一旦一辆汽车停在内车道上，它就向所有其他汽车发出信号。紧靠停靠车辆的外车道中的车辆略微减速，因此内车道上的车辆能够快速通过停车而不必停车或显着减速。

此外，当一个人控驾驶员与自动驾驶汽车一起被放置在“道路”上并以激进的方式在赛道上移动时，其他车辆能够让位以避开激进的驾驶员，从而提高安全性。

今天将在蒙特利尔举行的国际机器人和自动化会议(ICRA)上展示的结果将有助于研究自动驾驶汽车如何在未来的真实道路上相互通信，以及由人类驾驶员控制的汽车。

“自动驾驶汽车可以解决与城市驾驶相关的许多不同问题，但需要有一种方式让他们一起工作，”共同作者Michael He说，他是圣约翰学院的一名本科生，他设计了算法。本实验。

“如果不同的汽车制造商都在用他们自己的软件开发他们自己的自动驾驶汽车，那些汽车都需要有效地相互沟通，”共同作者，唐宁学院的本科生Nicholas Hyldmar说，他设计了大部分硬件。本实验。

这两名学生在剑桥大学计算机科学与技术系的Amanda Prorok博士实验室完成了2018年夏季本科研究项目的一部分。

对于多个自动无人驾驶汽车的许多现有测试是以数字方式完成的，或者对于太大或太昂贵的比例模型来进行对车队的室内实验。

从具有真实转向系统的商用车辆的廉价比例模型开始，剑桥研究人员使用动作捕捉传感器和Raspberry Pi对汽车进行了调整，以便汽车可以通过wifi进行通信。

然后，他们为自动驾驶汽车改装了车道变换算法，以便与车队合作。原始算法决定汽车何时应根据是否安全来改变车道，以及更换车道是否有助于汽车更快地通过交通。改进的算法允许在更换车道时更紧密地包装汽车，并增加安全约束以防止在速度较低时发生碰撞。第二种算法允许汽车检测到前方的预计汽车并腾出空间。

然后，他们使用正常和激进的驾驶行为，以“自我中心”和“合作”驾驶模式对车队进行了测试，并观察了车队对停车的反应。在正常模式下，合作驾驶比自我中心驾驶提高了35%的交通流量，而对于激进驾驶，改善了45%。然后研究人员测试了车队如何通过操纵杆对人控制的单一车辆做出反应。

“我们的设计允许在自动驾驶汽车上进行广泛的实用，低成本实验，”Prorok说。“为了让自动驾驶汽车安全地在真正的道路上使用，我们需要知道它们将如何相互作用以改善安全性和交通流量。”

在未来的工作中，研究人员计划使用车队在更复杂的情况下测试多车系统，包括更多车道，交叉路口和更广泛的车辆类型的道路。