Усовершенствованный алгоритм самостоятельного вождения обеспечивает безопасную и агрессивную смену полосы движения

• Новый алгоритм смены полосы движения основан на данных в реальном времени, собираемых камерами и датчиками автомобиля. 
• Он создает и вычисляет новые буферные зоны на лету. 
• Он позволяет выбирать стиль вождения от агрессивного до консервативного, обеспечивая при этом безопасность. 

Знаете ли вы, что первый шаг к беспилотным автомобилям был сделан в 1980-х годах, и он существует до сих пор – антиблокировочная система тормозов. Идея заключалась в том, чтобы использовать датчики, чтобы предотвратить блокировку колес и отправку автомобиля в неконтролируемый занос. Десять лет спустя производители использовали датчики контроля тяги и устойчивости.

С тех пор мы прошли долгий путь; теперь беспилотные автомобили используют комбинацию датчиков, радара, камеры и искусственного интеллекта для перемещения между пунктами назначения. Технологические компании постоянно совершенствуют свои алгоритмы беспилотного вождения, делая их более безопасными и надежными.

Одной из важнейших частей систем беспилотного вождения является алгоритм смены полосы движения, горячая тема среди разработчиков. Большинство существующих алгоритмов смены полосы движения имеют одно из двух ограничений –

1. Они основаны на сложной статистической модели, которую невозможно проанализировать в режиме реального времени.
2. Они настолько просты, что всегда приводят к одному общему решению:не менять полосу движения.

Теперь исследователи из Массачусетского технологического института разработали новый алгоритм, который опирается на информацию в реальном времени и позволяет более агрессивно (по-человечески) менять полосу движения, чем предыдущая система беспилотного вождения. Под информацией в режиме реального времени мы подразумевали данные о других транспортных средствах (например, их скорость и направление), собранные камерами и датчиками автомобиля.

Традиционный алгоритм смены полосы движения

Основная цель — заставить автомобили управляться как люди, используя как можно меньше данных. Новый алгоритм позволяет адаптировать широкий диапазон стилей вождения, от агрессивного до консервативного, обеспечивая при этом безопасность.

Как работает алгоритм?

Самое главное для беспилотных транспортных средств – безопасность. Алгоритмы вычисляют буферные зоны. вокруг других транспортных средств, чтобы избежать столкновения. Эти буферные зоны содержат текущие и будущие позиции всех близлежащих транспортных средств.

Алгоритм рассчитывает будущее положение других транспортных средств за короткий промежуток времени, анализируя их скорость и направление. Решение о том, когда менять полосу движения, полностью зависит от этих буферных зон.

Эффективность и производительность системы основаны на методе, используемом для расчета буферных зон в контексте модели структуры трафика. Обычно оптимальные буферные зоны рассчитываются заранее, и при быстром и плотном движении они становятся слишком тесными, что не позволяет транспортному средству сменить полосу движения.

Однако предложенный алгоритм вычисляет новые буферные зоны «на лету». Чтобы сделать эти буферные зоны надежными и свободными от коллизий, алгоритм использует эффективный математический метод, называемый распределением Гаусса. – непрерывная функция, аппроксимирующая точное биномиальное распределение событий.

Источник:Массачусетский технологический институт

Распределение показывает текущее положение автомобиля. Учитываются габариты транспортного средства, а также неопределенность оценки его положения. Используя эти оценки (скорость и направление движения транспортного средства), алгоритм генерирует логистическую функцию, которая далее умножается на распределение Гаусса.

Предлагаемый алгоритм 

Это искажает распределение (при более высоких скоростях) в сторону направления движения транспортного средства. Распределение — это не что иное, как новая буферная зона автомобиля. Поскольку количество переменных меньше, система может вычислять их в режиме реального времени.

Тестирование

Для проверки этого алгоритма они использовали моделирование. В моделируемой среде было шестнадцать автономных автомобилей и сотни других транспортных средств.

Читайте:Новая технология беспилотного вождения позволяет перемещаться без 3D-карт

Автономные автомобили [работающие по новому алгоритму] не имели прямой связи друг с другом, и все они двигались параллельно, без каких-либо столкновений или конфликтов. Каждый автомобиль связан с разными параметрами риска, что позволяет разработчикам создавать несколько стилей вождения.



Миниатюрный ускоритель антиматерии разрушает ограничения по размерам и открывает новые границы физики Искусственный интеллект создает поэзию, вдохновленную Шекспиром, подбирая рифму и размер