Uno de los obstáculos que impide la adopción masiva de drones es la ineficacia de los métodos existentes.
El principal problema es queLos eventos de carretera de interés, incluidos los accidentes, son demasiado raros. Por lo tanto, los sistemas pueden requerir cientos de millones (a veces miles de millones) de kilómetros para demostrar el desempeño de seguridad requerido. Hasta la fecha, Waymo ha modelado solo 15 mil millones de km. Por tanto, el trabajo realizado por el Dr. Liu y su equipo en la Universidad de Michigan tiene como objetivo crear un entorno de conducción natural y competitivo (NADE).
Liu construyó un entorno de conducción simulado,utilizando datos de conducción a gran escala que fueron recopilados por el Instituto de Investigación en Transporte de la Universidad de Michigan (UMTRI). En este entorno, los coches "de fondo" (los que simulan el tráfico rodado) están entrenados para realizar determinadas maniobras hostiles hacia el dron. Esto elimina el sesgo y mejora la eficiencia.
NADE es un método de aprendizaje permanente queproporciona una comunicación continua entre el dron y muchos vehículos en segundo plano. Por ejemplo, si un investigador desea probar su automóvil en un entorno urbano, este enfoque permitiría que el dron conduzca continuamente y experimente escenarios adversarios, incluido el encendido y el frenado brusco a una frecuencia más alta. Los resultados muestran que este entorno elimina la ineficiencia de las opciones actualmente disponibles en órdenes de magnitud. Se espera que este enfoque acelere la adopción de vehículos autónomos.
"Conducir un kilómetro con simulaciónLa realidad aumentada superpuesta en una pista de pruebas equivale a cientos o miles de kilómetros en la vía pública. Esto conducirá a una reducción significativa en el costo general y el tiempo de prueba de drones en un entorno de prueba más seguro, controlado y repetible ”, dijo el presidente y director ejecutivo de ACM, Ruben Sarkar.
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