A creazione di vitture autònuma chì ponu piglià decisioni simili à l'omu hè statu un scopu longu di cumpagnie cum'è Waymo, GM Cruise, Uber è altri. Intel Mobileye offre un mudellu matematicu di Responsibility-Sensitive Safety (RSS), chì a cumpagnia descrive cum'è un approcciu di "sensu cumunu" chì hè carattarizatu da a prugrammazione di l'autopilot per cumportà in una manera "bona", cum'è dà à l'altri vitture u dirittu di strada. . Per d 'altra banda, NVIDIA sviluppa attivamente Safety Force Field, una tecnulugia di decisione basata in u sistema chì monitoreghja l'azzioni insicure di l'utilizatori di strada circundante analizendu e dati da i sensori di i veiculi in tempu reale. Avà un gruppu di scientisti di l'Istitutu di Tecnulugia di Massachusetts (MIT) s'hè unitu à sta ricerca è prupone un novu approcciu basatu annantu à l'usu di mappe simili à GPS è di dati visuali ottenuti da e camere installate nantu à a vittura in modu chì l'autopilotu pò navigà nantu à scunnisciutu. strade simili à una persona.modu.
A ghjente hè eccezziunale bè à guidà vitture nantu à e strade chì ùn anu mai statu prima. Semu simpricimenti paragunate ciò chì vedemu intornu à noi cù ciò chì vedemu nantu à i nostri dispositi GPS per determinà induve simu è induve duvemu andà. I vitture autoguidati, invece, trovanu assai difficiuli di navigà in sezioni scunnisciute di a strada. Per ogni novu locu, l'autopilotu hà bisognu di analizà currettamente a nova strada, è spessu i sistemi di cuntrollu automaticu si basanu in mape 3D cumplessi chì i fornituri preparanu per elli in anticipu.
In un documentu presentatu sta settimana à a Cunferenza Internaziunale di Robotica è Automatizazione, i circadori MIT descrizanu un sistema di guida autònuma chì "ampara" è ricorda i mudelli di decisione di un cunduttore umanu mentre naviganu strade in una piccula zona di cità utilizendu solu dati da u video. camere è una mappa simplice simile à GPS. L'autopilotu addestratu pò allora guidà a vittura senza cunduttore in un locu completamente novu, simulendu a guida umana.
Cum'è un umanu, l'autopilot rileva ancu ogni discrepanza trà a so mappa è e caratteristiche di a strada. Questu aiuta u sistema à determinà se a so pusizioni nantu à a strada, i sensori, o a mappa sò sbagliati per pudè curreghje u corsu di u veiculu.
Per furmà inizialmente u sistema, un operatore umanu hà guidatu un Toyota Prius automatizatu equipatu di parechje camere è un sistema di navigazione GPS di basa per raccoglie dati da e strade suburbane lucali, cumprese diverse strutture stradali è ostaculi. Allora u sistema hà guidatu cù successu a vittura per una strada pre-pianificata in un'altra zona boscosa destinata à pruvà i veiculi autonomi.
"Cù u nostru sistema, ùn avete micca furmà in ogni strada in anticipu", dice l'autore di studiu Alexander Amini, un studiente graduatu MIT. "Pudete scaricà una nova mappa per a vostra vittura per navigà strade chì ùn hè mai vistu prima".
"U nostru scopu hè di creà una navigazione autonoma chì hè resistente à a guida in novi ambienti", aghjusta u coautore Daniela Rus, direttore di u Laboratoriu di Scienze Informatiche è Intelligenza Artificiale (CSAIL). "Per esempiu, se entremu un veiculu autonomu per guidà in un ambiente urbanu cum'è e strade di Cambridge, u sistema deve ancu esse capace di guidà in una furesta, ancu s'ellu ùn hà mai vistu un tali ambiente prima".
I sistemi di navigazione tradiziunali processanu i dati di i sensori attraversu più moduli cunfigurati per e funzioni cum'è a localizazione, a mappatura, a rilevazione di l'uggetti, a pianificazione di u muvimentu è a guida. Dapoi anni, u gruppu di Daniela hà sviluppatu sistemi di navigazione end-to-end chì processanu i dati di i sensori è cuntrolanu a vittura senza avè bisognu di moduli specializati. Finu à avà, però, sti mudelli sò stati usati strettamente per viaghjà sicuru in a strada, senza alcun scopu veru. In u novu travagliu, i circadori anu raffinatu u so sistema end-to-end per u muvimentu di u scopu à a destinazione in un ambiente prima scunnisciutu. Per fà questu, i scientisti anu furmatu u so autopilotu per predichendu a distribuzione di probabilità cumpleta per tutti i cumandamenti di cuntrollu pussibuli in ogni mumentu mentre guidanu.
U sistema usa un mudellu d'apprendimentu machine chjamatu una rete neurale cunvoluzionale (CNN), comunmente utilizata per a ricunniscenza di l'imaghjini. Durante a furmazione, u sistema osserva u cumpurtamentu di guida di un cunduttore umanu. CNN correlate i turni di u volante cù a curvatura di a strada, chì osserva attraversu e camere è nantu à a so piccula mappa. In u risultatu, u sistema ampara i cumandamenti di guida più prubabile per diverse situazioni di guida, cum'è strade dritte, intersezioni à quattru direzioni o junctions in T, bifurcate è virate.
"In principiu, in una intersezzione in T, ci sò parechje direzzione diffirenti chì una vittura pò turnà", dice Rus. "U mudellu principia per pensà à tutte queste direzzione, è cum'è a CNN riceve più è più dati nantu à ciò chì a ghjente face in certe situazioni nantu à a strada, vi vede chì certi cunduttori giranu à manca è altri giranu à diritta, ma nimu và direttamente. . A diritta dritta hè esclusa cum'è una direzzione pussibule, è u mudellu cunclude chì à i junctions in T si pò spustà solu à manca o diritta.
Mentre guidà, a CNN estrae ancu e funzioni visuali di a strada da e camere, chì li permettenu di predichendu possibili cambiamenti di rotta. Per esempiu, identifica un signu di stop rossu o una linea rotta à u latu di a strada cum'è segni di una intersezzione futura. In ogni mumentu, usa a distribuzione di probabilità prevista di cumandamenti di cuntrollu per selezziunà u cumandamentu più currettu.
Hè impurtante di nutà chì, sicondu i circadori, u so autopilotu usa mape chì sò estremamente faciuli d'almacenà è di processà. Sistemi di cuntrollu autonomi tipicamente utilizanu carte lidar, chì occupanu circa 4000 40 GB di dati per almacenà solu a cità di San Francisco. Per ogni nova destinazione, a vittura deve aduprà è creà novi carte, chì esige una quantità enorme di memoria. Per d 'altra banda, a mappa utilizata da u novu Autopilot copre u mondu sanu mentre occupa solu XNUMX gigabytes di dati.
Durante a guida autònoma, u sistema paraguna ancu constantemente i so dati visuali cù i dati di a mappa è segnala ogni discrepanza. Questu aiuta à u veiculu autonomu à determinà megliu induve hè nantu à a strada. È questu assicura chì a vittura ferma nantu à a strada più sicura, ancu s'ellu riceve infurmazioni cunflitti di input: se, per dì, a vittura viaghja nantu à una strada dritta senza turnu, è u GPS indica chì a vittura duverà turnà à diritta, a vittura vi sapè andà drittu o piantà.
"In u mondu reale, i sensori fallenu", dice Amini. "Vulemu assicurà chì u nostru pilotu automaticu hè resistente à diversi fallimenti di sensori creendu un sistema chì pò riceve qualsiasi signali di rumore è ancu navigà a strada currettamente".
Source: 3dnews.ru