Група вчених з Університету Меріленда і Гонконгського Університету у співпраці з Baidu Research розробила інноваційну систему моделювання для навчання самокерованих автомобілів симуляцією. Завдяки системі віртуальний простір для тренування навичок водіння виглядає натурально, він деталізований і перевершує за якістю більшість сучасної графіки.

Система отримала назву розширеної автономної симуляції водіння (Augmented Autonomous Driving Simulation, AADS). Її призначення – це відпрацювання технології автономного водіння у лабораторних умовах, гарантування максимального рівня безпеки транспортного засобу після навчання (під час дорожніх випробувань). Як відомо, краш-тести коштують дорого і вимагають значного вкладення коштів і ресурсів. Якщо AADS покаже свою ефективність, етап тестування автономного авто на дорозі перестане бути витратним і небезпечним.

Про розробку вже написав журнал Science Robotics. Автор статті, фахівець з обчислювальної техніки в Інституті комп’ютерних досліджень при Університеті Меріленда Дінеш Маноча (Dinesh Manocha) повідомив, що система симуляції для автономних автомобілів відноситься до абсолютно нової парадигми моделювання, у якій перевірка надійності і безпеки машини на самокеруванні здійснюється ще до того, як буде здійснений тест-драйв на шосе або міських дорогах. Це спосіб зберегти транспортний засіб, уникнути ймовірних аварійних ситуацій і в цілому скоротити витрати на проведення тестування.

На думку вчених, основна потенційна перевага автомобілів з опцією самостійного водіння – це більш високий ступінь безпеки і контролю. Їх не можна порівняти з автомобілями, керованими людиною. Водій може втомлюватися, відчувати негативні емоції, які виступають відволікаючим чинником, а також невірно оцінювати обстановку на дорозі. Саме тому автоматизована система керування надійніша і на 100% безстороння. Зараз основне завдання розробників машин з «розумним» управлінням – навчити нейронну мережу оцінювати обстановку на дорозі і правильно реагувати на дорожні ситуації.

Не виключено, що винахід «ідеального» розумного автомобіля займе десятиліття. Все, що можна зробити зараз – забезпечувати швидке, ефективне і безпечне тренування автомобіля на симуляторі AADS. Він з точністю до найменших деталей відображає реальний світ і поведінку оточуючих об’єктів.
AADS – це система, що показує автономному автомобілю те, що він побачить, коли буде їхати по справжньому шосе або трасі. Автономні машини покладаються на модуль сприйняття, який приймає рішення (куди згорнути, загальмувати або розвинути швидкість і т.д.).

У реальному світі модуль сприйняття авто з автоматичним управлінням отримує дані від камер і лідарних датчиків, які використовують світлові імпульси для вимірювання відстані до всіх предметів, що знаходяться в межах видимості. У звичайному симуляторі модуль сприйняття отримує вхідні дані від комп’ютерних зображень і математично змодельованих моделей руху для пішоходів, велосипедів і автомобілів. Він створює досить грубе уявлення про реальний світ. Однак подібний симулятор все одно коштує дорого і вимагає великої кількості часу для розробки, адже комп’ютерні моделі зображень створюються дизайнерами вручну.

Система AADS об’єднує фотографії, відео і лідарні хмари точок, застосовуючи той самий принцип, що і у 3D-рендерингу фігур, і поєднує дані з реальною інформацією про траєкторії руху переходів, мотоциклів, велосипедів та інших учасників руху. Вона моделює простір, використовуючи відео і фото, і фіксує всі дії, що відбуваються у реальності, підкреслюють розробники. Так нейронна мережа навчається у багато разів швидше.

Автор: Тетяна Козодой


Читайте також:

Робот Blue – перший зразок нового покоління «розумних» машин

Компанія Toyota розробила робота-баскетболіста, який закидає м’ячі на рівні з професійними гравцями

Коментарi