É um cenário familiar para quem já dirigiu por uma rua estreita e movimentada: os carros estacionados se alinham em ambos os lados e não há espaço suficiente para os veículos que viajam nas duas direções passarem uns pelos outros. Um tem que se esconder em uma lacuna entre os carros estacionados ou reduzir a velocidade e encostar o máximo possível para que o outro passe.
Os motoristas encontram uma maneira de negociar isso, mas não sem problemas e frustração. Programar um veículo autônomo (AV) para fazer o mesmo - sem um ser humano ao volante ou conhecimento do que o outro motorista pode fazer - apresentou um desafio único para os pesquisadores do Centro de AI de Argo para Pesquisa de Veículos Autônomos da Carnegie Mellon University.
“São as regras não escritas da estrada, é com isso que estamos lidando aqui”, disse Christoph Killing, um ex-pesquisador visitante do Instituto de Robótica da Escola de Ciência da Computação e agora parte do Laboratório de Sistemas Aéreos Autônomos no Técnico Universidade de Munique. “É uma parte difícil. Você tem que aprender a negociar esse cenário sem saber se o outro veículo vai parar ou partir. ”
Enquanto estava na CMU, Killing se juntou ao cientista pesquisador John Dolan e Ph.D. estudante Adam Villaflor para resolver este problema. A equipe apresentou sua pesquisa, “Aprendendo a negociar de maneira robusta o uso de pista bidirecional em cenários de direção de alto conflito”, na Conferência Internacional sobre Robótica e Automação.
A equipe acredita que sua pesquisa é a primeira neste cenário específico de direção. Exige que os motoristas - humanos ou não - colaborem para passar um pelo outro com segurança, sem saber o que o outro está pensando. Os motoristas devem equilibrar agressão com cooperação. Um motorista excessivamente agressivo, que simplesmente não se importa com os outros veículos, pode colocar a si mesmo e aos outros em risco. Um motorista excessivamente cooperativo, que sempre encosta no trânsito em sentido contrário, pode nunca conseguir descer a rua.
“Sempre achei esse um aspecto interessante e às vezes difícil de dirigir em Pittsburgh”, disse Dolan.
Os veículos autônomos foram anunciados como uma solução potencial para os desafios da última milha de entrega e transporte. Mas para um antivírus entregar uma pizza, pacote ou pessoa ao seu destino, eles devem ser capazes de navegar por espaços apertados e intenções desconhecidas do motorista.
A equipe desenvolveu um método para modelar diferentes níveis de cooperação do motorista - a probabilidade de um motorista parar para deixar o outro passar - e usou esses modelos para treinar um algoritmo que poderia ajudar um motorista autônomo veículo para navegar com segurança e eficiência nesta situação. O algoritmo só foi usado em simulação e não em um veículo no mundo real, mas os resultados são promissores. A equipe descobriu que seu algoritmo teve um desempenho melhor do que os modelos atuais.
Dirigir está cheio de cenários complexos como este. À medida que os pesquisadores de direção autônoma os abordam, procuram maneiras de fazer com que os algoritmos e modelos desenvolvidos para um cenário, por exemplo, entrar em uma rodovia, funcionem para outros cenários, como mudar de faixa ou virar à esquerda em um cruzamento.
“Testes extensivos estão revelando a última porcentagem dos casos de toque”, disse Dolan. “Continuamos encontrando esses casos extremos e descobrindo maneiras de lidar com eles.”