現在，汽車制造商都會提供車道和制動輔助等智能功能，以在駕駛員反應速度不夠快的危險情況下，為其提供幫助。但是，此類功能通常只是給單輛車直接提供好處。如果汽車和卡車能夠向一群鳥一樣在道路上協同行駛，并互相響應對方的環境傳感器，作為一個團隊一起行動，從而可減少交通堵塞、保護車內乘員，那會怎么樣呢？上述問題就由美國密歇根理工大學（Michigan Technological University）的研究人員提出。

創造能夠避免交通事故的車輛系統是為了證明牛頓第一定律：除非受到外力的作用，否則運動中的物體仍會保持運動狀態。如果對于前方情況沒有得到太多預警信息，就更有可能發生車禍，因為駕駛員會沒有足夠的時間做出反應。那么，什么東西會導致車輛停下呢？與另一輛車或障礙物相撞，而這會導致傷害、損壞，甚至死亡。

但是，隨著相互之間的距離越來越近，如果車與車之間可以進行通信，計算出路上可能出現的障礙物，而車輛之間又可以同步做出反應，則可以防止交通堵塞和車禍。

研究人員表示：“在高速公路上，一個錯誤的決策就會引發其他錯誤的決策。如果可以考慮到前方300米處發生的事情，就能真正改善道路安全，減少交通堵塞和交通事故。”

研究人員的研究探討了車輛如何與其他車輛連接、此類車輛如何根據駕駛環境數據一起做決策以及如何將車輛各自觀察到的結果整合至一個網絡中。

研究人員打造了一個數據驅動、得到優化的控制模型，可讓一組自動駕駛車輛在不確定的交通條件下協同駕駛。該模型基于預測其他車輛的預測，采用建模車輛的數據流，以預測前一排車輛的駕駛狀態（加速、減速或停下）。此類預測信息被整合至實時機器學習控制器，提供車載傳感數據。對于此類自動駕駛汽車而言，所有控制器的數據都成為協同決策的資源。

該模型表明，控制器可以讓車輛之間保持一定的時間間隔，從而減少交通擁堵和事故，還可以通過讓車輛減少加速和減速，節約車輛的能量。該研究的下一步是采用網聯自動駕駛車輛，測試該模型的仿真版本。
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