Jednou z překážek bránících masovému přijetí dronů je neúčinnost stávajících metod
Hlavním problémem je tozajímavé silniční události, včetně nehod, jsou příliš vzácné. Systémy tedy mohou vyžadovat stovky milionů (někdy miliardy) kilometrů, aby prokázaly požadovaný výkon v oblasti bezpečnosti. Waymo dosud vyrobilo pouze 15 miliard km. Proto je práce prováděná Dr. Liu a jeho týmem na University of Michigan zaměřena na vytvoření přirozeného a konkurenceschopného jízdního prostředí (NADE).
Liu vytvořil simulované jízdní prostředí,pomocí rozsáhlých údajů o jízdě, které byly shromážděny z University of Michigan Transportation Research Institute (UMTRI). V tomto prostředí jsou „pozadí“ automobilů (těch, která simulují silniční provoz) trénována k provádění určitých nepřátelských manévrů směrem k dronu. Tím se odstraní zkreslení a zlepší se účinnost.
NADE je metoda celoživotního učení, kterázajišťuje nepřetržitou komunikaci mezi dronem a mnoha vozidly v pozadí. Například pokud chce výzkumník otestovat své auto v městském prostředí, tento přístup by umožnil dronu nepřetržitě řídit a zažít nepřátelské scénáře, včetně zapnutí a prudkého brzdění s vyšší frekvencí. Výsledky ukazují, že toto prostředí eliminuje neúčinnost aktuálně dostupných možností řádově. Očekává se, že tento přístup urychlí přijetí autonomních vozidel.
"Jízda kilometr pomocí simulace."rozšířená realita položená na testovací dráze se rovná stovkám nebo tisícům kilometrů po veřejných komunikacích. To povede k výraznému snížení celkových nákladů a času na testování dronů v bezpečnějším, kontrolovanějším a opakovatelnějším testovacím prostředí, “řekl prezident a generální ředitel ACM Ruben Sarkar.
Viz také:
Podívejte se na obraz Marsu o 8 bilionech pixelů
Vědci vyvinuli náhradu za teorii relativity. Co je podstatou „teorie všeho“?
Vědci našli důkazy o křížení moderních lidí s neandertálci