Le nouveau système d'entraînement aux drones "sauvera" des milliers de kilomètres à leurs créateurs

L’un des obstacles à l’adoption massive des drones est l’inefficacité des méthodes existantes

À ce jour, il n’existe pas de test et d’évaluation de tels véhicules.une norme unique pour évaluer l’état de préparation des véhicules sans pilote à la circulation sur la voie publique.Les tests de pointe combinent des simulations logicielles, des tests sur piste fermée et des tests sur route réelle.

Le problème principal est queles événements routiers intéressants, y compris les accidents, ne sont que trop rares. Ainsi, les systèmes peuvent nécessiter des centaines de millions (parfois des milliards) de kilomètres pour démontrer les performances de sécurité requises. À ce jour, Waymo n'a modélisé que 15 milliards de km. Par conséquent, les travaux menés par le Dr Liu et son équipe à l'Université du Michigan visent à créer un environnement de conduite naturel et compétitif (NADE).

Liu a construit un environnement de conduite simulé,en utilisant des données de conduite à grande échelle recueillies par l'Institut de recherche sur les transports de l'Université du Michigan (UMTRI). Dans cet environnement, les voitures «d'arrière-plan» (celles qui simulent le trafic routier) sont entraînées à effectuer certaines manœuvres hostiles vers le drone. Cela supprime les biais et améliore l'efficacité.

NADE est une méthode d'apprentissage tout au long de la viefournit une communication continue entre le drone et de nombreux véhicules d'arrière-plan. Par exemple, si un chercheur souhaite tester sa voiture dans un environnement urbain, cette approche permettrait au drone de rouler en continu et de vivre des scénarios contradictoires, notamment l'allumage et le freinage brusque à une fréquence plus élevée. Les résultats montrent que cet environnement élimine par ordre de grandeur l'inefficacité des options actuellement disponibles. Cette approche devrait accélérer l'adoption des véhicules autonomes.

"Conduire un kilomètre en utilisant la simulationla réalité augmentée superposée à une piste d'essai équivaut à des centaines ou des milliers de kilomètres sur la voie publique. Cela entraînera une réduction significative du coût global et du temps de test des drones dans un environnement de test plus sûr, plus contrôlé et reproductible », a déclaré Ruben Sarkar, PDG d'ACM.

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