Um método para simular situações de trânsito, desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Maryland, é baseado em
“Com o CMetric, nosso simulador podegerar motoristas virtuais com diferentes estilos de direção para treinamento preliminar de veículos não tripulados”, diz Angelos Mavrogiannis, um dos desenvolvedores do modelo. — A simulação de comportamento de condução heterogêneo é o principal elemento do nosso trabalho. Usamos um modelo de aprendizado de reforço profundo baseado em DQN (Deep Q-Network).”
Os desenvolvedores observam que nos últimos anosmuitas empresas estão trabalhando para criar veículos não tripulados seguros e confiáveis. No entanto, para uso generalizado, essas máquinas devem ser capazes de se mover em uma variedade de estradas, não colidir com outros veículos, pedestres, bicicletas, animais ou outros obstáculos.
“Apesar do grande interesse pela autonomiatransporte, os métodos modernos de inteligência artificial não levam em consideração o comportamento de motoristas humanos ou outros drones na estrada, aponta o professor Dinesh Manocha, coautor do trabalho. “O objetivo do nosso trabalho é criar tecnologias confiáveis que detectem e classifiquem o comportamento de outros usuários da estrada (carros, ônibus, caminhões, bicicletas, pedestres) e usem os dados obtidos ao dirigir.”
Comportamento ao volante, de acordo com os desenvolvedores,pode ser dividido em duas categorias principais: condução conservadora e agressiva. Motoristas conservadores são mais cuidadosos e atentos, enquanto motoristas agressivos são propensos a manobras perigosas e movimentos bruscos.
Detectar com precisão esses comportamentos pode ser muito útil para veículos autônomos, especialmente em momentos críticos (por exemplo, ao mudar de faixa ou entrar em uma rodovia).Entender as ações de outros motoristas permite que a IA adapte sua trajetória de acordo e tome medidas de segurança.
"Os sistemas de navegação autônomos geralmentesão treinados antes dos testes de campo”, disse Rohan Chandra, coautor do desenvolvimento. “Em nosso artigo, apresentamos um novo simulador baseado em comportamento que pode simular um grande número de comportamentos diferentes vistos em cenários reais de tráfego. Isso significa que o sistema de navegação subjacente pode ser treinado para lidar com o comportamento complexo dos motoristas em um ambiente urbano”.
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