如果自动驾驶汽车能够被广泛采用，需要知道它们能够应对复杂的交通状况，例如当高速公路上的车道消失时融入繁忙的交通。
为此，北卡罗来纳州立大学的研究人员开发了一种技术，允许自动驾驶汽车软件更快地进行相关计算，在模拟的自动驾驶汽车系统中改善交通和安全。
目前，旨在帮助自动驾驶汽车导航车道变化的程序依赖于使问题在计算上足够简单，以便快速解决，因此车辆可以实时操作，然而，过分简化问题实际上会产生一系列新的问题，因为现实世界的情况很少是简单的。
该方法允许拥抱现实世界问题的复杂性。研究人员没有专注于简化问题，而是开发了一个合作分布式算法。这种方法本质上是将一个复杂的问题分解成更小的子问题，然后将它们发送给不同的处理器分别解决。这一过程称为并行化，可显著提高效率。
在这一点上，研究人员只在模拟中测试了他们的方法，其中子问题在同一计算系统的不同核心之间共享。然而，如果自动驾驶汽车在路上使用这种方法，这些汽车将相互联网，并共享计算子问题。
在概念验证测试中，研究人员关注两件事他们的技术是否允许自主车辆实时解决合并问题的软件；以及与现有的自动驾驶汽车导航模式相比，新的“合作”方法如何影响交通和安全。
就计算时间而言，研究人员发现他们的方法是可行的自动驾驶汽车在中高速公路上实时导航复杂的车道合并场景繁忙运输，当流量特别高时性能不稳定。
但是当涉及到改善交通和安全时，这项新技术表现得格外出色。在某些情况下，尤其是当交通体积较低，两种方法的表现大致相同。但在大多数情况下，新方法的表现远远超过了以前的模型。
更重要的是，这项新技术实现了零事故，即车辆不得不停下来或出现“接近碰撞的情况”另一个模型的结果包括多种场景，其中有数千次停工和接近崩溃的情况。
现在正在开发这些工具并解决这些问题，因此随着它们被更广泛地采用，并处于确保安全自主系统的有利地位。
