Eines der Hindernisse, die der Masseneinführung von Drohnen im Wege stehen, ist die Unwirksamkeit bestehender Methoden
Das Hauptproblem ist dasInteressante Straßenereignisse, einschließlich Unfälle, sind nur allzu selten. Daher können Systeme Hunderte von Millionen (manchmal Milliarden) Kilometer benötigen, um die erforderliche Sicherheitsleistung zu demonstrieren. Bis heute hat Waymo nur 15 Milliarden km modelliert. Daher zielt die Arbeit von Dr. Liu und seinem Team an der Universität von Michigan darauf ab, ein natürliches und wettbewerbsfähiges Fahrumfeld (NADE) zu schaffen.
Liu baute eine simulierte Fahrumgebung,unter Verwendung umfangreicher Fahrdaten, die vom Verkehrsforschungsinstitut der Universität von Michigan (UMTRI) gesammelt wurden. In dieser Umgebung werden "Hintergrund" -Autos (solche, die den Straßenverkehr simulieren) darauf trainiert, bestimmte feindliche Manöver in Richtung der Drohne auszuführen. Dies beseitigt Vorspannungen und verbessert die Effizienz.
NADE ist eine Methode des lebenslangen LernensBietet kontinuierliche Kommunikation zwischen der Drohne und vielen Hintergrundfahrzeugen. Wenn ein Forscher beispielsweise sein Auto in einer städtischen Umgebung testen möchte, würde dieser Ansatz es der Drohne ermöglichen, kontinuierlich zu fahren und widersprüchliche Szenarien zu erleben, einschließlich Einschalten und hartes Bremsen mit einer höheren Frequenz. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Umgebung die Ineffizienz der derzeit verfügbaren Optionen um Größenordnungen beseitigt. Dieser Ansatz soll die Einführung autonomer Fahrzeuge beschleunigen.
„Mit Simulation einen Kilometer fahrenAugmented Reality auf einer Teststrecke entspricht Hunderten oder Tausenden von Kilometern auf öffentlichen Straßen. Dies wird zu einer signifikanten Reduzierung der Gesamtkosten und der Zeit für das Testen von Drohnen in einer sichereren, kontrollierteren und wiederholbaren Testumgebung führen “, sagte Ruben Sarkar, President und CEO von ACM.
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