Закрыть

В Таллинне разрабатывают алгоритм для более безопасных самоуправляемых автомобилей


 

Исследовательская группа Таллиннского технического университета, также известного как TalTech, разработала новый алгоритм, который делает прохождение более плавным и быстрым для самоуправляемых автомобилей.

В статье, опубликованной в Journal of Field Robotics, исследователи TalTech во главе с Райво Селлом описывают симуляции и реальные эксперименты, утверждая, что новый алгоритм делает самоуправляемые автомобили «значительно более плавными и надежными», приближаясь к уровню маневра опытного водителя-человека.

Количество самоуправляемых автомобилей резко возрастет

Ожидается, что беспилотные транспортные средства, в том числе автономные микроавтобусы, будут введены в ближайшее время во многих городах мира. Однако большинство из этих проектов все еще находятся в экспериментальной стадии. Проблема в том, что такие машины соответствуют ожиданиям разработчиков в строго контролируемых средах, но не справляются, например, в неожиданных ситуациях, пояснил TalTech в посте, опубликованном на его веб-странице.

«Одним из основных маневров, который ожидается от самоуправляемых автомобилей, является избежание столкновений, например, с припаркованными транспортными средствами, путем смены полосы движения. Это может показаться простой задачей для людей, но большинство самоуправляемых машин уровня 4 на рынке испытывают трудности с выполнением этой задачи. Как заводы-изготовители, так и соответствующие исследования направлены на повышение безопасности транспортных средств наряду с сокращением числа дорожно-транспортных происшествий и воздействия транспортных средств на окружающую среду».

В то время как первое поколение самоуправляемых автомобилей могло ездить только в очень специфических структурированных средах из-за простых алгоритмов, теперь ожидается, что новые самоуправляемые транспортные средства уровня 4 и уровня 5 должны быть в состоянии почти соответствовать базовому набору навыков водителей-людей. Это означает, что алгоритм самостоятельного вождения должен быть в состоянии поддерживать все более сложные действия, такие как смена полосы движения, проезд и реагирование на неожиданную ситуацию.

Алгоритм обгона: огромный вызов

По данным TalTech, различные данные показывают, что около одной десятой аварий так или иначе связаны со сменой полосы движения транспортных средств. Хотя это серьезная проблема для водителей-людей, она представляет собой еще большую проблему для разработчиков самоуправляемых автомобилей.

«Алгоритмы обгона требуют исчерпывающей информации об окружающей среде во всех направлениях и во всех ситуациях, а также сложных расчетов относительно как статических, так и динамических объектов. При разработке алгоритма необходимо учитывать и другие проблемные факторы: например, различные погодные условия, дорожную ситуацию и качество дорог, а также общение с другими участниками дорожного движения, включая автомобили, пешеходов и животных, которые могут бежать перед транспортным средством», — отметили в университете.

Новый алгоритм, разработанный Селлом и исследователями команды Эхсаном Малайджерди, Мохсеном Малайджерди, Андресом Удалом и Мауро Беллоне, позволяет самоуправляемым автомобилям принимать решения относительно обгона и смены полосы движения намного быстрее, чем раньше. «Хотя уровень, сопоставимый с уровнем водителя-человека, еще не будет достигнут, новый алгоритм по-прежнему является важным практическим улучшением возможностей искусственного интеллекта автономных микроавтобусов, выполняющих маневры, эквивалентные маневрам водителей-людей», - сказал TalTech.

Протестировано в Эстонии

Университет сказал, что метод также помог спланировать безопасный маршрут: используя данные, доказанные результатами испытаний, он четко показывает, какая полоса безопасна. «Как человеческий, так и машинный интерфейс, который сигнализирует о намерении обогнать, был улучшен в новом алгоритме».

По словам Райво Селла, новый метод уже был протестирован на разработанном TalTech автомобиле без водителя iseAuto. «В результате этого исследования уже идет успешное сотрудничество с исследовательской группой Университета Аалто (финский университет), и мы применяем теоретическую модель их машинного обучения к нашим практически самоуправляемым транспортным средствам, повышая безопасность и добавляя алгоритм, который прерывает обгон, если последний необходим для безопасности», - сказал он.


эстония
77