RSS，机器可以读懂的数学安全定律
时间：2022-04-21 18:09:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-21 18:09:01 来源：行业动态
在之前发表的由沙书亚教授参与撰写的论文On a Formal Model of Safe and Scalable Self-driving Cars中，和后续来自Mobileye公司的演讲说明中，我们得知RSS模型为实现这样的 目标而设定：
1. 自动驾驶汽车本身不能导致事故(它可以是事故中的一方，但不是导致事故的一方);
2. 自动驾驶汽车应该在其它车辆发生错误时(导致事故)，做出正确反应，避免发生更严重的事故。如果用一句话来总结，就是自动驾驶汽车永远不应为一场事故负责。
之所设立这个目标，可以理解为是要解决自动驾驶的可行性。不导致事故，就意味着自动架设汽车不会为事故承担责任，这在基础上卸下了监管部门、汽车公司的压力。
但如果没有合理的方式，仅靠这句文字符号，无从保证自动驾驶汽车可以沿着这个目标迈进。所以自动驾驶汽车就需要能回答这样几个问题：1，什么是可能发生事故的危险情况;2，遇到问题时，什么是正确的反应;3，以及最后，也是非常重要的，既然自动驾驶汽车要避免成为导致事故的一方，那么如何认定事故中的责任方?(即如何避免成为责任方)
为实现这些目的，在这篇论文中，RSS规定了这样五条基本常识性原则：
1. 别追尾(追尾前车无责)。
2. 别突然并道，导致后车追尾(这是前车责任)。
3. 拥有路权，但别刻意争取路权。(英文是：right-of-way is given,not taken)。如果举例来说明，前车加塞，或许可以不让路，但是为了保证安全，可以让速。
4. 小心视觉盲区。
5. 如果能避免事故又不会伤及他人，那一定要努力避免。
需要注意的是，RSS并非只是看似简单的文字符号描述，而是由强大的数学逻辑来保证可实现，像下图这样的公式(关于安全车距)，在论文中处处可见。沙书亚也强调，必须遵守基于三方面的原则对这些常识进行公式化，包括合理性、有效性和可验证性。而有了这些常识准则，自动架设汽车的决策系统，就可以避开单纯依靠统计学AI实现安全驾驶的低效性。
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