Использование онлайн-проверки для предотвращения ДТП с участием автономных транспортных средств

Автомобилем без водителя управляет не человек, а система датчиков и процессоров. Во многих странах испытания автономного вождения проходят уже много лет. Германия хочет разрешить автономное вождение автомобилей по всей стране к 2022 году.

По мере развития технологии исследователи продолжают искать способы сделать алгоритмы, используемые для принятия решений о вождении, более совершенными, а дорожные полосы - более безопасными.

Безопасность автономного вождения автомобиля

Команда из трех аспирантов Мюнхенского технического университета опубликовала сегодня в журнале Nature Machine Intelligence подробности своего подхода.

Подписывайтесь на наш youtube канал!

Они используют теоретическую вычислительную технику, известную как формальная верификация, говорит Кристиан Пек, ведущий автор исследования. "С помощью таких методов вы можете гарантировать свойства системы, и в этом случае мы можем гарантировать, что наше транспортное средство не вызовет никаких аварий".

В статье впервые показано, что этот подход работает в сценариях произвольного движения, сказал Пек, а также в трех различных городских сценариях, где ДТП происходят чаще всего: поворот налево на перекрестке, смена полосы движения и избегание пешеходов. "Наши результаты показывают, что наша техника способна резко сократить количество ДТП, вызванных автономными транспортными средствами", - сказал он.

Будет ли алгоритм представлять собой существенное улучшение по сравнению с существующими методами, основанными на принятии неотъемлемого риска столкновения, должно быть доказано в ходе испытаний. Другие исследователи полагают, что в зависимости от алгоритмов в качестве основного источника усовершенствования можно упустить из виду возможность сотрудничества человека-водителя с искусственным интеллектом.

Он работает, предсказывая все потенциальные модели поведения в сценарии вождения, говорит автор исследования Стефани Манцингер (Stephanie Manzinger). "Мы не рассматриваем только одно будущее поведение, подобно тому, как автомобиль продолжает двигаться на своей скорости и в своем направлении, а вместо этого рассматриваем все действия, которые физически возможны и законны в соответствии с правилами дорожного движения", - объяснила она. Затем алгоритм планирует ряд мер по отступлению, чтобы не причинить никакого вреда.

Автомобили без водителя имеют возможность использовать передовые датчики для вычисления тысяч возможных сценариев и выбора наиболее безопасного образа действий, сказала Пек - то, что люди не могут сделать в момент принятия решения. "Но большинство методов не в состоянии предсказать, что может произойти в будущем, но наш метод может предсказать все возможные будущие эволюции сценария, учитывая, что участники дорожного движения ведут себя законно".

Одна из проблем заключается в том, что алгоритм предполагает, что автомобиль способен видеть дорогу, любые препятствия или других водителей, таких как люди или велосипеды. Он также предполагает, что другие автомобили на дороге следуют физическим и юридическим ограничениям, например, не превышают скорость. Они также протестировали алгоритм в городских условиях, а не в сельской местности или в условиях повышенного риска.

Хотя исследования в этой области безопасности транспортных средств имеют решающее значение, лучший алгоритм может и не стать ответом на проблемы автономного вождения, говорит Брайан Реймер, ученый-исследователь Центра транспорта и логистики Массачусетского технологического института (MIT).

"Общество не ответило, насколько безопасно?" - сказал он. Во многих научных работах высказывается мысль о том, что автомобили без водителя можно взять на вооружение, как только им можно будет доверять более безопасное вождение, чем людям. Но Реймер говорит, что это не слишком далеко зашло. "Мы не готовы к ошибке робота, чтобы навредить людям", - сказал он. Важно определить, что является надлежащим образом безопасным". Разные страны все еще пытаются бороться с правовыми нормами, чтобы соответствовать будущему миру без водителей.

Ошибка робота будет отличаться от ошибки человека. Они не заснут и не отвлекутся, когда прозвучит смс-сообщение. Но они будут ошибаться иными способами, например, принимая за человека мусорный кусок. "Машинный интеллект действительно хорош в принятии черно-белых решений и совершенстве других, в то время как люди умеют принимать решения в серых областях", - сказал Реймер, который выступил с речью TedX под названием "В безопасности машин без водителя больше, чем в ИИ".

"Нам нужно мыслить менее алгоритмично", - сказал Реймер. В качестве примера он привел авиационную промышленность: Десятилетия назад существовали планы по автоматизации пилота из кабины, но вскоре промышленность обнаружила, что это не самый лучший план. Вместо этого они стремились объединить человеческий опыт с автоматизацией. "В самолетах люди работают с автоматизацией, используют ее и берут на себя новые обязанности", - объяснил Реймер. "Это то, что привело авиационную безопасность туда, где мы находимся сегодня".

Так насколько же безопасно? Реймер говорит, что речь идет о создании культуры безопасности. Для начала, все, что показано как более безопасное, даже улучшение на 5-10%, было бы отправной точкой, но не будет приемлемо в долгосрочной перспективе". Вместо стандарта безопасности цель должна заключаться в постоянном процессе и улучшении - что-то вроде того, как FDA сертифицирует новые лекарственные препараты или медицинские приборы. "Все, что сегодня достаточно безопасно, завтра недостаточно безопасно", - сказал он.

Авторы исследования Пек и Манцингер планируют и дальше совершенствовать свою технику, помогая найти стандарт операции и вывести свой алгоритм из компьютерной модели в производственную машину. "Это на один шаг ближе к тому, чтобы воплотить это в реальность", - сказал Манцингер. опубликовано econet.ru по материалам techxplore.com

Подписывайтесь на наш канал Яндекс Дзен!

P.S. И помните, всего лишь изменяя свое потребление - мы вместе изменяем мир! © econet