Nennen Sie es fatalistisch, pessimistisch oder einfach wirklich, wirklich klug, aber neu selbstfahrendes Auto Der von Forschern der Technischen Universität München (TUM) entwickelte Algorithmus lebt davon, jeden Moment über das Schlimmste nachzudenken, was passieren könnte. Und dann herauszufinden, wie man da rauskommt, ohne den Verkehr zu gefährden oder zu behindern.
„Aktuelle autonome Fahrsysteme berücksichtigen in der Regel die wahrscheinlichsten Entwicklungen eines Verkehrsszenarios, z. B. dass das vorausfahrende Fahrzeug höchstwahrscheinlich beschleunigen wird.“ Christian Pek, ein Forscher in der Forschergruppe der Cyber-Physical Systems Group der Universität, sagte gegenüber Digital Trends. „Dieses Design könnte jedoch zu unsicherem Verhalten führen, wenn sich Verkehrsteilnehmer anders als erwartet verhalten – zum Beispiel, wenn stattdessen das vorausfahrende Fahrzeug abbremst.“ Unser Algorithmus geht dieses Problem an, indem er alle möglichen zukünftigen Entwicklungen des Szenarios berechnet Berücksichtigung aller möglichen verkehrskonformen Bewegungen anderer Verkehrsteilnehmer Regeln. Dadurch können wir sicherstellen, dass Entscheidungen unabhängig von künftigen Klagen anderer Verkehrsteilnehmer sicher sind.“
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Der Algorithmus wertet jede Millisekunde Fahrzeugsensordaten aus, um mögliches Verhalten bis zu sechs Sekunden in die Zukunft zu extrapolieren. Dies ist etwas, was gute menschliche Fahrer fast unbewusst tun, was sich für Maschinen jedoch als schwierig nachahmen lässt. Basierend auf den Szenarien, die dieses neue selbstfahrende Autosystem entwickelt, wird dann berechnet, welche Notfallmanöver es durchführen müsste, um andere nicht zu gefährden oder Kollisionen zu verursachen. Stellen Sie sich das so vor Asimovs Gesetze der Robotik, selbstfahrende Auto-Edition.
Diese Verkehrslagevorhersage galt in der Vergangenheit als zu zeitaufwändig. Aber das Team in München hat gezeigt, dass es funktionieren kann, indem es vereinfachte dynamische Modelle und Erreichbarkeitsanalysen verwendet, um zukünftige Positionen herauszufinden, die Autos und Fußgänger einnehmen könnten.
„Unsere Software dient als Sicherheitsschicht für die Bewegungsplanung und überprüft, ob Entscheidungen des autonomen Fahrzeugs während seines Betriebs sicher sind.“ Stefanie Manzinger, ein Ph. D. Student in der Cyber-Physical Systems Group, sagte Digital Trends. „In Notsituationen stoppt unsere Sicherheitsschicht das autonome Fahrzeug in dafür vorgesehenen sicheren Bereichen.“
Laut Pek demonstrierte das Team die Sicherheitsvorteile und die Leistungsfähigkeit seines Algorithmus anhand realer Verkehrsdaten, die mit einem Testfahrzeug in München aufgezeichnet wurden. „Unsere Szenarien entsprechen kritischen Situationen, zum Beispiel dem Linksabbiegen an einer Kreuzung mit Gegenverkehr“, sagte Pek. „Unsere Ergebnisse zeigen, dass unser Algorithmus die autonomen Fahrzeuge in diesen Situationen ohne Leistungseinbußen absichert. Nach diesem Proof-of-Concept besteht unser nächster Schritt darin, unseren Algorithmus gemeinsam mit Partnern in weiteren Situationen zu testen.“
Ein Papier, in dem die Arbeit beschrieben wurde, war kürzlich in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence veröffentlicht.
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