Bezzałogowe pojazdy nauczą się liczyć „lekkomyślnie” na drogach

Opiera się na metodzie symulacji drogi opracowanej przez naukowców z Uniwersytetu Maryland

na temat klasyfikacji zachowań innych uczestnikówruch drogowy. Model ten, nazwany przez autorów CMetric, analizuje trajektorie innych kierowców i pieszych. Na podstawie analizy i danych uzyskanych za pomocą wizji komputerowej algorytm jest w stanie przewidzieć możliwe zachowania użytkowników dróg.

„Dzięki CMetric nasz symulator może:generować wirtualnych kierowców o różnych stylach jazdy do wstępnego szkolenia pojazdów bezzałogowych” – mówi Angelos Mavrogiannis, jeden z twórców modelu. — Symulacja niejednorodnych zachowań podczas jazdy to główny element naszej pracy. Używamy modelu uczenia głębokiego wzmacniania opartego na DQN (Deep Q-Network).”

Deweloperzy zauważają, że w ostatnich latachwiele firm pracuje nad stworzeniem bezpiecznych i niezawodnych pojazdów bezzałogowych. Jednak w celu powszechnego użytku takie maszyny muszą być w stanie poruszać się po różnych drogach, nie zderzać się z innymi pojazdami, pieszymi, rowerami, zwierzętami lub innymi przeszkodami.

„Pomimo dużego zainteresowania autonomiątransportu, nowoczesne metody sztucznej inteligencji nie uwzględniają zachowania ludzkich kierowców ani innych dronów na drodze – wskazuje współautor pracy prof. Dinesh Manocha. „Celem naszej pracy jest tworzenie niezawodnych technologii, które będą wykrywać i klasyfikować zachowania innych użytkowników dróg (samochody, autobusy, ciężarówki, rowery, piesi) oraz wykorzystywać uzyskane dane podczas jazdy.”

Zachowanie za kierownicą, według twórców,można podzielić na dwie główne kategorie: jazda konserwatywna i agresywna. Kierowcy konserwatywni są bardziej ostrożni i uważni, podczas gdy kierowcy agresywni mają skłonność do niebezpiecznych manewrów i gwałtownych ruchów.

Dokładne wykrycie tych wzorców zachowań może pomócbyć bardzo przydatne w pojazdach autonomicznych, zwłaszcza w krytycznych momentach (np. przy zmianie pasa lub wjeździe na autostradę). Zrozumienie działań innych kierowców pozwala AI odpowiednio dostosować swoją trajektorię i podjąć środki bezpieczeństwa.

„Zazwyczaj autonomiczne systemy nawigacyjnesą przeszkoleni przed próbami terenowymi” – powiedział Rohan Chandra, współautor opracowania. „W naszym artykule przedstawiamy nowy symulator oparty na zachowaniu, który może symulować dużą liczbę różnych zachowań obserwowanych w rzeczywistych scenariuszach ruchu. Oznacza to, że podstawowy system nawigacji można wyszkolić, aby radził sobie ze złożonymi zachowaniami kierowców w środowisku miejskim”.

Czytaj więcej

Istnieje „piąty element”: nowy eksperyment potwierdzi, że informacja jest istotna

Herpetolodzy odkryli, dlaczego węże nie duszą się, gdy dławią się i połykają swoją ofiarę

Pojawiły się pierwsze męskie tabletki antykoncepcyjne, ich skuteczność wynosi 99%