Uno degli ostacoli che impediscono l’adozione di massa dei droni è l’inefficacia dei metodi esistenti
Il problema principale è quellogli eventi stradali di interesse, compresi gli incidenti, sono fin troppo rari. Pertanto, i sistemi possono richiedere centinaia di milioni (a volte miliardi) di chilometri per dimostrare le prestazioni di sicurezza richieste. Ad oggi Waymo ha modellato solo 15 miliardi di km. Pertanto, il lavoro svolto dal Dr. Liu e dal suo team presso l'Università del Michigan è finalizzato alla creazione di un ambiente di guida naturale e competitivo (NADE).
Liu ha creato un ambiente di guida simulato,utilizzando dati di guida su larga scala raccolti dall'Università del Michigan Transportation Research Institute (UMTRI). In questo ambiente, le auto "in background" (quelle che simulano il traffico stradale) vengono addestrate per eseguire determinate manovre ostili nei confronti del drone. Questo rimuove i pregiudizi e migliora l'efficienza.
NADE è un metodo di apprendimento permanente chefornisce una comunicazione continua tra il drone e molti veicoli in background. Ad esempio, se un ricercatore vuole testare la sua auto in un ambiente urbano, questo approccio consentirebbe al drone di guidare continuamente e sperimentare scenari avversi, tra cui l'accensione e la frenata brusca a una frequenza più alta. I risultati mostrano che questo ambiente elimina l'inefficienza delle opzioni attualmente disponibili per ordini di grandezza. Questo approccio dovrebbe accelerare l'adozione di veicoli autonomi.
"Guidare un chilometro utilizzando la simulazioneLa realtà aumentata sovrapposta su una pista di prova è pari a centinaia o migliaia di chilometri su strade pubbliche. Ciò porterà a una significativa riduzione dei costi e dei tempi complessivi di test dei droni in un ambiente di test più sicuro, più controllato e ripetibile ", ha affermato Ruben Sarkar, Presidente e CEO di ACM.
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