Это сценарий, знакомый любому, кто ехал по многолюдной узкой улице: припаркованные машины выстроились по обеим сторонам, и для транспортных средств, движущихся в обоих направлениях, недостаточно места, чтобы обогнать друг друга. Один должен нырнуть в проем в припаркованных машинах или замедлиться и остановиться как можно дальше, чтобы другой мог протиснуться мимо.
Водители находят способ договориться об этом, но не без недовольства и разочарования. Программирование автономного транспортного средства (АВ) на то же самое - без человека за рулем и без знания того, что может сделать другой водитель - стало уникальной проблемой для исследователей из Центра исследований автономных транспортных средств в Арго Университета Карнеги-Меллона.
«Это неписаные правила дорожного движения, это в значительной степени то, с чем мы здесь имеем дело», - сказал Кристоф Киллинг, бывший научный сотрудник Института робототехники Школы компьютерных наук, а теперь сотрудник лаборатории автономных воздушных систем Технического Мюнхенский университет. «Это трудный момент. Вы должны научиться согласовывать этот сценарий, не зная, остановится ли другой автомобиль или уедет ».
Находясь в CMU, Киллинг объединился с ученым-исследователем Джоном Доланом и доктором философии. студент Адам Виллафлор, чтобы решить эту проблему. На Международной конференции по робототехнике и автоматизации команда представила свое исследование «Научиться надежно согласовывать использование полосы движения с двухсторонним движением в сложных сценариях вождения».
Команда считает, что их исследование является первым в этом конкретном сценарии вождения. Это требует, чтобы водители - люди или нет - сотрудничали, чтобы безопасно проезжать мимо друг друга, не зная, что думает другой. Водители должны балансировать агрессию с сотрудничеством. Чрезмерно агрессивный водитель, который просто не обращает внимания на другие автомобили, может подвергнуть риску себя и других. Чрезмерно отзывчивый водитель, который всегда останавливается перед встречным движением, может никогда не проехать по улице.
«Я всегда считал это интересным, а иногда и сложным аспектом вождения в Питтсбурге», - сказал Долан.
Автономные транспортные средства были объявлены потенциальным решением проблем доставки и транспортировки на последней миле. Но для того, чтобы AV доставил пиццу, посылку или человека к месту назначения, он должен уметь перемещаться в ограниченном пространстве и неизвестных намерениях водителя.
Команда разработала метод моделирования различных уровней взаимодействия водителя - насколько вероятно, что водитель будет останавливаться, чтобы позволить другому водителю проехать - и использовала эти модели для обучения алгоритму, который мог бы помочь автономному автомобиль чтобы безопасно и эффективно ориентироваться в этой ситуации. Алгоритм использовался только в моделировании, а не на транспортном средстве в реальном мире, но результаты многообещающие. Команда обнаружила, что их алгоритм работает лучше, чем существующие модели.
Вождение полон сложных сценариев, подобных этому. По мере того как исследователи автономного вождения решают их, они ищут способы заставить алгоритмы и модели, разработанные для одного сценария, скажем, выезда на шоссе, работать для других сценариев, таких как смена полосы движения или поворот налево против движения на перекрестке.
«Обширное тестирование выявляет последний процент случаев сенсорного ввода», - сказал Долан. «Мы продолжаем находить эти угловые случаи и придумывать способы их решения».