該公司將該系統比喻為行為衝突假人。
是什麼讓人類駕駛比自動駕駛系統更好？ Waymo 正試圖透過一種名為 ReD（參考指南）的新認知系統來解決這個問題，該系統模擬人們如何在道路上保持安全。目標是針對虛擬人類駕駛員自己的機器人技術進行測試，以提高事故避免率。
Waymo 首席安全官 Mauricio Pena 表示：“自動駕駛汽車安全評估是多方面的，了解人類如何處理碰撞是這個難題的關鍵部分。” 」透過建立這種人類反應的參考模型，我們可以幫助該行業轉向一種通用的、基於科學的方法來評估防撞行為。 」
Waymo 與荷蘭代爾夫特理工大學合作開發了 Red 模型，並將研究結果發表在 自然 研究論文。該公司將該系統比作行為碰撞測試假人，旨在從一開始就避免事故發生。
紅色是基於一種稱為主動推理的神經科學概念，它假設人們總是試圖盡量減少意外。 Waymo 寫道，它擴展了 Waymo 之前的模型，模擬“警覺且熟練的駕駛員如何隨著情況的發展更新自己的信念，管理其他道路使用者意圖的不確定性，並選擇規避操作，無論是剎車、轉彎還是兩者的組合。”
該模型融合了許多人類特徵：「隱現者」根據物體在其視野中增長的速度來判斷威脅。 「交通規則」過濾掉不屬於守法行為的行為，以便在出現問題時制定計畫。它甚至考慮了單腳駕駛，在油門和煞車之間產生 0.2 秒的暫停。
ReD 也做了我們許多人的父母或駕駛教練教給我們的事情：假設會出現問題。 Waymo 團隊解釋道：“ReD 可以對主動避讓進行建模，展示熟練的駕駛員如何預測潛在危險，從而避免發生碰撞。”
Waymo 正在與其他研究人員以及安全組織和監管機構合作，幫助完善反映「細心且有能力」的人類駕駛員的模型。為了加速這一進程，該公司將在學術（非商業）許可下將 ReD 開源。
