Un método para simular situaciones de tráfico, desarrollado por investigadores de la Universidad de Maryland, se basa en
“Con CMetric, nuestro simulador puedegenerar automovilistas virtuales con diferentes estilos de conducción para el entrenamiento preliminar de vehículos no tripulados”, dice Angelos Mavrogiannis, uno de los desarrolladores del modelo. — La simulación de comportamientos de conducción heterogéneos es el elemento principal de nuestro trabajo. Utilizamos un modelo de aprendizaje de refuerzo profundo basado en DQN (Deep Q-Network)”.
Los desarrolladores señalan que en los últimos añosmuchas empresas están trabajando para crear vehículos no tripulados seguros y fiables. Sin embargo, para un uso generalizado, tales máquinas deben poder moverse en una variedad de caminos, no chocar con otros vehículos, peatones, bicicletas, animales u otros obstáculos.
“A pesar del gran interés por las autonomíastransporte, los métodos modernos de inteligencia artificial no tienen en cuenta el comportamiento de los conductores humanos u otros drones en la carretera, señala el profesor Dinesh Manocha, coautor del trabajo. “El objetivo de nuestro trabajo es crear tecnologías confiables que detecten y clasifiquen el comportamiento de otros usuarios de la vía (automóviles, autobuses, camiones, bicicletas, peatones) y utilicen los datos obtenidos al conducir”.
Comportamiento al volante, según los desarrolladores,se puede dividir en dos categorías principales: conducción conservadora y agresiva. Los conductores conservadores son más cuidadosos y atentos, mientras que los conductores agresivos son propensos a maniobras peligrosas y movimientos bruscos.
Detectar con precisión estos comportamientos puede ser muy útil para los vehículos autónomos, especialmente en momentos críticos (por ejemplo, al cambiar de carril o entrar en una autopista).Comprender las acciones de otros conductores permite a la IA adaptar su trayectoria en consecuencia y tomar medidas de seguridad.
"Los sistemas de navegación autónomos suelense entrenan antes de las pruebas de campo”, dijo Rohan Chandra, coautor del desarrollo. “En nuestro artículo, presentamos un nuevo simulador basado en el comportamiento que puede simular una gran cantidad de comportamientos diferentes que se observan en escenarios de tráfico reales. Esto significa que el sistema de navegación subyacente se puede entrenar para manejar el complejo comportamiento de los conductores en un entorno urbano”.
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