שיטת הדמיית כביש שפותחה על ידי חוקרים מאוניברסיטת מרילנד מבוססת על
"עם Cmetric, הסימולטור שלנו יכולליצור נהגים וירטואליים עם סגנונות נהיגה שונים להדרכה מקדימה של כלי רכב בלתי מאוישים", אומר אנג'לוס מברוגיאניס, אחד ממפתחי המודל. - סימולציה של התנהגות נהיגה הטרוגנית היא המרכיב העיקרי בעבודתנו. אנו משתמשים במודל למידת חיזוק עמוק המבוסס על DQN (Deep Q-Network).
מפתחים מציינים כי בשנים האחרונותחברות רבות פועלות ליצירת כלי רכב בלתי מאוישים בטוחים ואמינים. עם זאת, לשימוש נרחב, מכונות כאלה חייבות להיות מסוגלות לנוע במגוון דרכים, לא להתנגש בכלי רכב אחרים, הולכי רגל, אופניים, בעלי חיים או מכשולים אחרים.
"למרות העניין הרב באוטונומיתחבורה, שיטות בינה מלאכותית מודרניות אינן לוקחות בחשבון את התנהגותם של נהגים אנושיים או מזל"טים אחרים על הכביש, מציין פרופסור דינש מנוכה, מחבר שותף של העבודה. "מטרת העבודה שלנו היא ליצור טכנולוגיות אמינות שיזהו ויסווגו את התנהגותם של משתמשי דרך אחרים (מכוניות, אוטובוסים, משאיות, אופניים, הולכי רגל) וישתמשו בנתונים המתקבלים בעת נהיגה".
התנהגות מאחורי ההגה, לדברי היזמים,ניתן לחלק לשתי קטגוריות עיקריות: נהיגה שמרנית ואגרסיבית. נהגים שמרניים זהירים וקשובים יותר, בעוד שנהגים אגרסיביים נוטים לתמרונים מסוכנים ולתנועות פתאומיות.
זיהוי מדויק של דפוסי התנהגות אלה יכוללהיות מאוד שימושי עבור כלי רכב אוטונומיים, במיוחד ברגעים קריטיים (כגון החלפת נתיבים או התמזגות בכביש מהיר). הבנת הפעולות של נהגים אחרים מאפשרת ל-AI להתאים את מסלולו בהתאם ולנקוט אמצעי בטיחות.
"מערכות ניווט אוטונומיות בדרך כללמאומנים לפני ניסויי שדה", אמר רוהן צ'נדרה, מחבר הפיתוח. "במאמר שלנו, אנו מציגים סימולטור חדש מבוסס התנהגות שיכול לדמות מספר רב של התנהגויות שונות הנראות בתרחישי תנועה אמיתיים. המשמעות היא שניתן לאמן את מערכת הניווט הבסיסית להתמודד עם התנהגות מורכבת של נהגים בסביבה עירונית".
קרא עוד
"האלמנט החמישי" קיים: ניסוי חדש יאשר שהמידע הוא מהותי
הרפטולוגים גילו מדוע נחשים אינם נחנקים כאשר הם נחנקים ובולעים את טרפם
הגלולות הראשונות למניעת הריון לגברים הופיעו, יעילותן היא 99%