Đó là một tình huống quen thuộc với bất kỳ ai từng lái xe trên một con phố chật hẹp, đông đúc: Ô tô đỗ xếp hàng hai bên và không có đủ khoảng trống cho các phương tiện di chuyển theo cả hai hướng vượt qua nhau. Một người phải lách vào khoảng trống giữa những chiếc ô tô đang đỗ hoặc chạy chậm lại và tấp vào càng xa càng tốt để người kia chen qua.
Các tài xế tìm cách thương lượng vấn đề này nhưng không phải không có những lời kêu gọi và sự thất vọng. Lập trình cho một phương tiện tự hành (AV) thực hiện điều tương tự—không cần có người ngồi sau tay lái hoặc không biết người lái xe kia có thể làm gì—là một thách thức đặc biệt đối với các nhà nghiên cứu tại Trung tâm Nghiên cứu Xe Tự hành Argo của Đại học Carnegie Mellon.
Christoph Killing, cựu học giả nghiên cứu thỉnh giảng tại Viện Robot của Trường Khoa học Máy tính và hiện là thành viên của Phòng thí nghiệm Hệ thống Trên không Tự động tại Viện Kỹ thuật, cho biết: “Đó là những quy tắc bất thành văn trên đường đi, gần như là những gì chúng tôi đang giải quyết ở đây”. Đại học München. “Đó là một chút khó khăn. Bạn phải học cách thương lượng trong tình huống này mà không cần biết phương tiện kia sẽ dừng hay đi ”.
Khi ở CMU, Killing đã hợp tác với nhà khoa học nghiên cứu John Dolan và Ph.D. sinh viên Adam Villaflor để giải quyết vấn đề này. Nhóm đã trình bày nghiên cứu của mình, “Học cách đàm phán một cách hiệu quả việc sử dụng làn đường hai chiều trong các tình huống lái xe có xung đột cao” tại Hội nghị quốc tế về Robot và tự động hóa.
Nhóm nghiên cứu tin rằng nghiên cứu của họ là nghiên cứu đầu tiên về tình huống lái xe cụ thể này. Nó yêu cầu những người lái xe—con người hay không—phải cộng tác để vượt qua nhau một cách an toàn mà không biết người kia đang nghĩ gì. Người lái xe phải cân bằng sự hung hăng với sự hợp tác. Một người lái xe quá hung hãn, chỉ đi mà không quan tâm đến các phương tiện khác, có thể khiến bản thân và những người khác gặp nguy hiểm. Một người lái xe hợp tác quá mức, luôn tấp vào lề khi gặp xe cộ đang chạy tới, có thể không bao giờ xuống được đường.
Dolan nói: “Tôi luôn thấy đây là một khía cạnh thú vị và đôi khi khó khăn khi lái xe ở Pittsburgh.
Xe tự hành đã được báo trước là một giải pháp tiềm năng cho những thách thức cuối cùng trong việc giao hàng và vận chuyển. Nhưng để AV giao bánh pizza, gói hàng hoặc người đến đích, chúng phải có khả năng điều hướng trong không gian chật hẹp và ý định của người lái xe không xác định.
Nhóm đã phát triển một phương pháp để mô hình hóa các mức độ hợp tác khác nhau của người lái xe—khả năng một người lái xe tấp vào lề để cho người lái xe khác vượt qua—và sử dụng các mô hình đó để huấn luyện một thuật toán có thể hỗ trợ xe tự hành. xe để giải quyết tình huống này một cách an toàn và hiệu quả. Thuật toán chỉ được sử dụng trong mô phỏng chứ không phải trên phương tiện trong thế giới thực, nhưng kết quả rất hứa hẹn. Nhóm nghiên cứu nhận thấy thuật toán của họ hoạt động tốt hơn các mô hình hiện tại.
Lái xe có đầy đủ các tình huống phức tạp như thế này. Khi các nhà nghiên cứu về xe tự lái giải quyết chúng, họ tìm cách tạo ra các thuật toán và mô hình được phát triển cho một tình huống, chẳng hạn như nhập vào đường cao tốc, hoạt động cho các tình huống khác, như chuyển làn hoặc rẽ trái khi đang lưu thông tại giao lộ.
Dolan nói: “Thử nghiệm rộng rãi đang làm sáng tỏ phần trăm trường hợp cảm ứng cuối cùng. “Chúng tôi tiếp tục tìm ra những trường hợp khó khăn này và tiếp tục tìm ra cách giải quyết chúng.”