Новая система раннего предупреждения для беспилотных автомобилей

Группа исследователей из Технического университета Мюнхена (TUM) разработала новую систему раннего предупреждения для транспортных средств, которая использует искусственный интеллект, чтобы учиться на тысячах реальных дорожных ситуаций. Исследование системы было проведено в сотрудничестве с BMW Group. Результаты показывают, что при использовании в современных беспилотных транспортных средствах он может предупреждать за семь секунд до потенциально критических ситуаций, с которыми автомобили не могут справиться в одиночку - с точностью более 85%.

Чтобы сделать беспилотные автомобили безопасными в будущем, при разработке часто используются сложные модели, позволяющие автомобилям анализировать поведение всех участников дорожного движения. Но что произойдет, если модели еще не способны справиться с некоторыми сложными или непредвиденными ситуациями?

Команда, работающая с профессором Экехардом Штайнбахом, который возглавляет кафедру медиа-технологий и является членом совета директоров Мюнхенской школы робототехники и машинного интеллекта (MSRM) в TUM, использует новый подход. Благодаря искусственному интеллекту их система может извлекать уроки из прошлых ситуаций, когда тестовые автомобили с автономным вождением были доведены до предела возможностей в реальном дорожном движении. Это ситуации, когда водитель-человек берет верх - либо потому, что автомобиль сигнализирует о необходимости вмешательства, либо потому, что водитель решает вмешаться из соображений безопасности.

Распознавание образов через RNN

Технология использует датчики и камеры для захвата окружающих условий и записи данных о состоянии автомобиля, таких как угол поворота рулевого колеса, дорожные условия, погода, видимость и скорость. Система ИИ, основанная на рекуррентной нейронной сети (RNN), учится распознавать закономерности с данными. Если система обнаруживает закономерность в новой дорожной ситуации, с которой система управления не могла справиться в прошлом, водитель будет заранее предупрежден о возможной критической ситуации.

«Чтобы сделать автомобили более автономными, многие существующие методы изучают то, что автомобили теперь понимают о дорожном движении, а затем пытаются улучшить используемые ими модели. Большое преимущество нашей технологии: мы полностью игнорируем то, что думает автомобиль. Вместо этого мы ограничиваемся данными, основанными на том, что происходит на самом деле, и поиском закономерностей», - говорит Штайнбах. «Таким образом, ИИ обнаруживает потенциально критические ситуации, которые модели могут быть не в состоянии распознать или еще предстоит обнаружить. Поэтому наша система предлагает функцию безопасности, которая знает, когда и где у автомобилей есть слабые места».

Предупреждения до семи секунд вперед

Команда исследователей протестировала эту технологию с BMW Group и ее автономными транспортными средствами на дорогах общего пользования и проанализировала около 2500 ситуаций, когда водитель должен был вмешаться. Исследование показало, что ИИ уже способен предсказывать потенциально критические ситуации с точностью выше 85 процентов - за семь секунд до их возникновения, пишет EurekAlert.

Сбор данных без дополнительных усилий

Для функционирования технологии необходимы большие объемы данных. В конце концов, ИИ может распознавать и предсказывать переживания на границах системы, только если ситуации были замечены ранее. По словам Кристофера Куна, одного из авторов исследования, при большом количестве автомобилей в разработке данные были практически получены сами по себе: 

«Каждый раз, когда во время тест-драйва возникает потенциально критическая ситуация, мы получаем новый учебный пример. Централизованное хранилище данных позволяет каждому автомобилю учиться на всех данных, записанных по всему автопарку».