Chiamatelo fatalista, pessimista o semplicemente davvero, davvero intelligente, ma nuovo auto a guida autonoma L’algoritmo sviluppato dai ricercatori dell’Università Tecnica di Monaco (TUM) in Germania si basa sulla riflessione sulla cosa peggiore che potrebbe accadere in ogni momento. E poi capire come uscirne senza mettere in pericolo o intralciare il traffico.
“Gli attuali sistemi di guida autonoma di solito incorporano le evoluzioni più probabili di uno scenario di traffico, [come] il veicolo che precede molto probabilmente accelererà”, Cristiano Pek, un ricercatore dell'università nel Cyber-Physical Systems Group, ha detto a Digital Trends. “Tuttavia, questo progetto potrebbe comportare comportamenti non sicuri se i partecipanti al traffico si comportano diversamente da quanto previsto, ad esempio, [se invece] il veicolo che precede decelera. Il nostro algoritmo affronta questo problema calcolando tutte le possibili evoluzioni future dello scenario considerando tutti i possibili movimenti degli altri partecipanti al traffico conformi al traffico regole. Di conseguenza, siamo in grado di garantire che le decisioni siano sicure indipendentemente dalle future azioni legali degli altri partecipanti al traffico”.
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L'algoritmo funziona valutando i dati dei sensori del veicolo ogni millisecondo per estrapolare il potenziale comportamento fino a sei secondi nel futuro. Questo è qualcosa che i bravi conducenti umani fanno quasi inconsciamente, ma che risulta difficile da emulare per le macchine. Sulla base degli scenari che questo nuovo sistema di auto a guida autonoma propone, calcola quali manovre di emergenza dovrebbe eseguire per non mettere in pericolo gli altri o causare collisioni. Pensala così Le leggi della robotica di Asimov, edizione per auto a guida autonoma.
In passato questa previsione della situazione del traffico è stata considerata troppo dispendiosa in termini di tempo. Ma il team di Monaco ha dimostrato che può funzionare, utilizzando modelli dinamici semplificati e analisi di raggiungibilità per individuare le posizioni future che potrebbero assumere automobili e pedoni.
“Il nostro software funge da livello di sicurezza per la pianificazione del movimento e verifica se le decisioni dei veicoli autonomi sono sicure durante il funzionamento”, Stefanie Manzinger, un dottorato di ricerca. studente del Cyber-Physical Systems Group, ha detto a Digital Trends. “In situazioni di emergenza, il nostro livello di sicurezza ferma il veicolo autonomo in aree sicure dedicate.”
Secondo Pek, il team ha dimostrato i vantaggi in termini di sicurezza e le prestazioni del suo algoritmo sui dati del traffico reale registrati con un veicolo di prova a Monaco. "I nostri scenari corrispondono a situazioni critiche, ad esempio, girare a sinistra all'incrocio con traffico in arrivo", ha detto Pek. “I nostri risultati mostrano che il nostro algoritmo salvaguarda i veicoli autonomi in queste situazioni senza perdita di prestazioni. A seguito di questa prova di concetto, il nostro prossimo passo sarà testare il nostro algoritmo in più situazioni insieme ai partner”.
Un documento che descriveva il lavoro era recentemente pubblicato sulla rivista Nature Machine Intelligence.
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