2019. 04. 13. - 08:00

Mesterséges intelligencia: fejlettebb szimulátorral edzik az önjáró autókat

Mesterséges intelligencia: fejlettebb szimulátorral edzik az önjáró autókat

Fotó-realisztikus szimulációs rendszert fejlesztettek ki a kutatók az önjáró autók edzéséhez és validálásához. Ezzel a mesterségesen intelligens járművek biztonságát is fokozzák.

Fejlettebb rendszert dolgoztak ki a kutatók az önjáró autók tréningezéséhez. A Marylandi Egyetem számítástechnika tudósa, Dinesh Manocha a Baidu Research és a Hong Kongi Egyetem szakembereivel együttműködve fotó-realisztikus szimulációs rendszerrel kezdte el edzeni és validálni ezeket a járműveket.
 
Az új rendszer gazdagabb, hitelesebb szimulációt biztosít a jelenlegieknél, amelyek élethű számítógépes grafikákat és matematikailag rendezett forgalmi mintákat használnak.
 
A rendszer a bővített autonóm vezetési szimuláció (AADS) nevet kapta, s könnyebbé tette az önjáró technológia laboratóriumi értékelését, valamint a biztonság megbízhatóságát, mielőtt költséges útteszteléseket végeznének.
 
A kutatók tudományos tanulmányban írták le módszertanjukat, amelyet a Science Robotics szaklapban közöltek.
 
Az önjáró autóknak maximális biztonsággal kell működniük, mielőtt bevetik őket
Az önjáró autóknak maximális biztonsággal kell működniük, mielőtt bevetik őket
 
„Jelenlegi munkánk új szimulációs paradigmát jelent - ebben tesztelhetjük az automatikus vezetési technológia megbízhatóságát és biztonságosságát, mielőtt üzembe helyeznénk azt valódi autókon és valós autópályákon, városi utakon” – fejtette ki Manocha, aki a tanulmány egyik szerzője, valamint egyetemi oktató a számítógép-tudomány, az elektromos és a számítástechnika területén a Marylandi Egyetem Intézetében.
 
Az önjáró autók egyik potenciális előnye az, hogy biztonságosabbak lehetnek, mint az ember sofőrök, akik hajlamosak arra, hogy elterelődjön a figyelmük, elfáradnak vagy érzelmi döntéseket hoznak, amellyel hibákat okozhatnak.
 
A biztonság érdekében azonban ezeknek az intelligens autóknak is megfelelően kell reagálniuk és értékelniük helyzeteket. Figyelembe véve számtalan szituációt, mellyel egy autó találkozik az úton, az autonóm vezetési rendszer több százmillió mérföldnyi tesztvezetést igényel, nehéz körülmények között is, hogy bizonyítsa megbízhatóságát.
 
Az előzetes értékeléseket gyorsan, hatékonyan és biztonságosan el lehet végezni olyan számítógépes szimulációkkal, amelyek a valós világot reprezentálják – az eddigi, modern szimulációs rendszerek ugyanis nem feleltek meg a fotó-realisztikus környezetek ábrázolását illetően, ahogyan a valós forgalmi áramlási minták vagy a vezetői viselkedés tekintetében sem.
 
A jelenlegi szimulátor technológiánál az észlelési modul a számítógép által generált képekből és a gyalogosok, kerékpárok, illetve más autók matematikailag modellezett mozgási mintáiból kapja a bemenő jelet. Ez már a valós világ viszonylag nyers reprezentációja. Költséges és időigényes, mivel a számítógéppel generált képmodelleket kézzel kell létrehozni.
 
Az AADS rendszer egyesíti a fényképeket, videókat és az ún. fedőpont-felhőket - melyek a 3D formájú renderelésre hasonlítanak -, a gyalogosok, kerékpárok és más autók útvonaladatainak adataival a valós világban.
 
Ezek a vonalak felhasználhatók arra, hogy előrejelezzék az egyéb járművek vagy gyalogosok vezetési viselkedését és jövőbeli pozícióit a biztonságosabb navigáció érdekében.
 
László Adrienn

 

 

 

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.
hungarospa_logo_kicsi
gyulai_vafurdo

profight_banner.