Une méthode de simulation routière développée par des chercheurs de l'Université du Maryland s'appuie sur
« Avec CMetric, notre simulateur peutgénérer des automobilistes virtuels avec différents styles de conduite pour la formation préliminaire des véhicules sans pilote », explique Angelos Mavrogiannis, l'un des développeurs du modèle. — La simulation de comportements de conduite hétérogènes est l'élément principal de notre travail. Nous utilisons un modèle d'apprentissage par renforcement profond basé sur DQN (Deep Q-Network).
Les développeurs notent que ces dernières annéesde nombreuses entreprises travaillent à créer des véhicules sans pilote sûrs et fiables. Cependant, pour une utilisation généralisée, de telles machines doivent pouvoir se déplacer sur une variété de routes, ne pas entrer en collision avec d'autres véhicules, piétons, vélos, animaux ou autres obstacles.
"Malgré le grand intérêt pour l'autonomietransport, les méthodes modernes d'intelligence artificielle ne prennent pas en compte le comportement des conducteurs humains ou autres drones sur la route, pointe le professeur Dinesh Manocha, co-auteur des travaux. "L'objectif de notre travail est de créer des technologies fiables qui détecteront et classifieront le comportement des autres usagers de la route (voitures, bus, camions, vélos, piétons) et utiliseront les données obtenues lors de la conduite."
Comportement au volant, selon les développeurs,peuvent être divisés en deux grandes catégories : la conduite conservatrice et la conduite agressive. Les conducteurs conservateurs sont plus prudents et attentifs, tandis que les conducteurs agressifs sont sujets aux manœuvres dangereuses et aux mouvements brusques.
Détecter avec précision ces modèles de comportement peutêtre très utile pour les véhicules autonomes, notamment lors des moments critiques (comme un changement de voie ou une insertion sur une autoroute). Comprendre les actions des autres conducteurs permet à l’IA d’adapter sa trajectoire en conséquence et de prendre des mesures de sécurité.
"Les systèmes de navigation autonomessont formés avant les essais sur le terrain », a déclaré Rohan Chandra, co-auteur du développement. « Dans notre article, nous présentons un nouveau simulateur basé sur le comportement qui peut simuler un grand nombre de comportements différents observés dans des scénarios de trafic réels. Cela signifie que le système de navigation sous-jacent peut être formé pour gérer le comportement complexe des conducteurs dans un environnement urbain.
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