Um dos obstáculos que impedem a adoção em massa de drones é a ineficácia dos métodos existentes
O principal problema é queeventos rodoviários de interesse, incluindo acidentes, são muito raros. Assim, os sistemas podem exigir centenas de milhões (às vezes bilhões) de quilômetros para demonstrar o desempenho de segurança exigido. Até o momento, Waymo modelou apenas 15 bilhões de km. Portanto, o trabalho realizado pelo Dr. Liu e sua equipe na Universidade de Michigan visa a criação de um ambiente de direção natural e competitivo (NADE).
Liu construiu um ambiente de direção simulado,usando dados de direção em grande escala que foram coletados pelo Instituto de Pesquisa em Transporte da Universidade de Michigan (UMTRI). Nesse ambiente, carros de "fundo" (aqueles que simulam o tráfego rodoviário) são treinados para realizar certas manobras hostis em direção ao drone. Isso remove o preconceito e melhora a eficiência.
NADE é um método de aprendizagem ao longo da vida quefornece comunicação contínua entre o drone e muitos veículos em segundo plano. Por exemplo, se um pesquisador deseja testar seu carro em um ambiente urbano, esta abordagem permitiria que o drone dirigisse continuamente e vivencie cenários adversários, incluindo ligar e frear com força em uma frequência mais alta. Os resultados mostram que esse ambiente elimina a ineficiência das opções atualmente disponíveis em ordens de magnitude. Espera-se que essa abordagem acelere a adoção de veículos autônomos.
“Dirigindo um quilômetro usando simulaçãorealidade aumentada sobreposta em uma pista de teste é igual a centenas ou milhares de quilômetros em vias públicas. Isso levará a uma redução significativa no custo geral e no tempo de teste de drones em um ambiente de teste mais seguro, controlado e reproduzível ”, disse o presidente e CEO da ACM, Ruben Sarkar.
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