Max Home IndustryПрежде чем автономные транспортные средства будут участвовать в дорожном движении, они должны убедительно продемонстрировать, что не представляют опасности для окружающих. Новое программное обеспечение, разработанное в Техническом университете Мюнхена (TUM), предотвращает аварии, прогнозируя различные варианты дорожной ситуации каждую миллисекунду.
Автомобиль приближается к перекрестку. Другой автомобиль вылетает с перекрестка, но пока неясно, повернет ли он направо или налево. При этом пешеход выходит на полосу прямо перед автомобилем, а на другой стороне улицы находится велосипедист. Люди, имеющие опыт дорожного движения, в целом будут правильно оценивать передвижения других участников дорожного движения.
«Подобные ситуации представляют собой огромную проблему для автономных транспортных средств, управляемых компьютерными программами», — объясняет Маттиас Альтхофф, профессор киберфизических систем в TUM. «Но автономное вождение получит признание широкой публики только в том случае, если вы сможете гарантировать, что транспортные средства не будут представлять опасности для других участников дорожного движения, независимо от того, насколько запутанной является дорожная ситуация».
Алгоритмы, заглядывающие в будущее
Конечная цель при разработке программного обеспечения для автономных транспортных средств — гарантировать, что они не станут причиной аварий. Альтхофф, который является членом Мюнхенской школы робототехники и машинного интеллекта в TUM, и его команда разработали программный модуль, который постоянно анализирует и прогнозирует события во время вождения. Данные датчиков автомобиля записываются и оцениваются каждую миллисекунду. Программное обеспечение может рассчитать все возможные движения для каждого участника дорожного движения — при условии, что он соблюдает правила дорожного движения — позволяя системе заглянуть на три-шесть секунд в будущее.
На основе этих будущих сценариев система определяет различные варианты движения автомобиля. В то же время программа рассчитывает возможные аварийные маневры, при которых транспортное средство может быть убрано с дороги путем ускорения или торможения, не подвергая опасности других. Автономное транспортное средство может следовать только по маршрутам, на которых нет предвидимых столкновений и для которых определен вариант экстренного маневра.
Оптимизированные модели для быстрых вычислений
Этот вид подробного прогнозирования дорожной ситуации ранее считался слишком трудоемким и, следовательно, непрактичным. Но теперь мюнхенская исследовательская группа продемонстрировала не только теоретическую жизнеспособность анализа данных в реальном времени с одновременным моделированием будущих дорожных событий: они также продемонстрировали, что он дает надежные результаты.
Быстрые вычисления стали возможны благодаря упрощенным динамическим моделям. Так называемый анализ достижимости используется для расчета потенциальных будущих позиций, которые может занять автомобиль или пешеход. Когда учитываются все характеристики участников дорожного движения, вычисления становятся непомерно трудоемкими. Вот почему Альтхофф и его команда работают с упрощенными моделями. Они превосходят настоящие по диапазону движения, но математически проще в обращении. Эта повышенная свобода передвижения позволяет моделям отображать большее количество возможных положений, но включает подмножество положений, ожидаемых для реальных участников дорожного движения.
Данные реального трафика для виртуальной тестовой среды
Для своей оценки ученые-информатики создали виртуальную модель на основе реальных данных, собранных ими во время тестовых поездок с автономным транспортным средством в Мюнхене. Это позволило им создать тестовую среду, которая точно отражает повседневные сценарии трафика. «Используя моделирование, мы смогли установить, что модуль безопасности не приводит к какой-либо потере производительности с точки зрения поведения при вождении, прогнозные расчеты верны, аварии предотвращаются, а в аварийных ситуациях транспортное средство явно переводится в безопасное положение. стоп », — резюмирует Альтхофф.
Ученый-компьютерщик подчеркивает, что новое программное обеспечение безопасности может упростить разработку автономных транспортных средств, поскольку его можно комбинировать со всеми стандартными программами управления движением.