È uno scenario familiare a chiunque abbia guidato lungo una strada affollata e stretta: le auto parcheggiate si allineano su entrambi i lati e non c'è abbastanza spazio per i veicoli che viaggiano in entrambe le direzioni per passare l'un l'altro. Uno deve infilarsi in un varco nelle auto parcheggiate o rallentare e accostare il più lontano possibile affinché l'altro possa infilarsi.
I conducenti trovano un modo per negoziare questo, ma non senza scontri ravvicinati e frustrazione. La programmazione di un veicolo autonomo (AV) per fare lo stesso, senza un essere umano al volante o la conoscenza di ciò che l'altro guidatore potrebbe fare, ha rappresentato una sfida unica per i ricercatori del Carnegie Mellon University Argo AI Center for Autonomous Vehicle Research.
"Sono le regole non scritte della strada, è praticamente di questo che abbiamo a che fare qui", ha detto Christoph Killing, ex ricercatore in visita presso il Robotics Institute della School of Computer Science e ora parte dell'Autonomous Aerial Systems Lab presso il Technical Università di Monaco di Baviera. “È un po' difficile. Devi imparare a negoziare questo scenario senza sapere se l'altro veicolo si fermerà o se ne andrà".
Mentre era alla CMU, Killing ha collaborato con il ricercatore John Dolan e il Ph.D. studente Adam Villaflor per risolvere questo problema. Il team ha presentato la sua ricerca, "Imparare a negoziare in modo solido l'utilizzo di corsie bidirezionali in scenari di guida ad alto conflitto", alla Conferenza internazionale sulla robotica e l'automazione.
Il team ritiene che la loro ricerca sia la prima in questo specifico scenario di guida. Richiede che i conducenti, umani o meno, collaborino per superare l'altro in sicurezza senza sapere cosa sta pensando l'altro. I conducenti devono bilanciare l'aggressività con la cooperazione. Un guidatore eccessivamente aggressivo, uno che semplicemente non si cura degli altri veicoli, potrebbe mettere a rischio se stesso e gli altri. Un guidatore eccessivamente collaborativo, uno che ferma sempre di fronte al traffico in arrivo, potrebbe non arrivare mai in strada.
"Ho sempre trovato questo un aspetto interessante e talvolta difficile della guida a Pittsburgh", ha detto Dolan.
I veicoli autonomi sono stati annunciati come una potenziale soluzione alle sfide dell'ultimo miglio di consegna e trasporto. Ma affinché un AV possa consegnare una pizza, un pacco o una persona a destinazione, deve essere in grado di navigare in spazi ristretti e intenzioni sconosciute del conducente.
Il team ha sviluppato un metodo per modellare diversi livelli di cooperazione del guidatore - quanto era probabile che un guidatore si fermasse per far passare l'altro guidatore - e ha usato quei modelli per addestrare un algoritmo che potrebbe aiutare un guidatore autonomo veicolo per navigare in modo sicuro ed efficiente in questa situazione. L'algoritmo è stato utilizzato solo nella simulazione e non su un veicolo nel mondo reale, ma i risultati sono promettenti. Il team ha scoperto che il loro algoritmo ha funzionato meglio dei modelli attuali.
La guida è piena di scenari complessi come questo. Mentre i ricercatori della guida autonoma li affrontano, cercano modi per far funzionare gli algoritmi e i modelli sviluppati per uno scenario, ad esempio la fusione su un'autostrada, per altri scenari, come cambiare corsia o svoltare a sinistra contro il traffico a un incrocio.
"Test approfonditi stanno portando alla luce l'ultima percentuale di casi touch", ha affermato Dolan. "Continuiamo a trovare questi casi d'angolo e continuiamo a trovare modi per gestirli".