Perangkat Lunak Baru Meningkatkan Keamanan Kendaraan Otonom dalam Situasi Lalu Lintas

Universitas Teknik Munich (TUM) telah mengembangkan perangkat lunak baru yang akan meningkatkan keamanan kendaraan otonom saat menghadapi lalu lintas di jalan. Perangkat lunak ini dapat membuat prediksi tentang situasi lalu lintas, dan bekerja sangat cepat, membuat prediksi setiap millidetik. 

Perangkat lunak ini akan berguna dalam situasi, misalnya, di mana kendaraan otonom bertemu dengan kendaraan lain dan pejalan kaki secara bersamaan. Skenario ini tampak tidak terduga, dan pengemudi manusia yang berpengalaman harus memperhatikan berbagai faktor yang berbeda. 

Penelitian ini diterbitkan di Nature Machine Intelligence, berjudul “Menggunakan verifikasi online untuk mencegah kendaraan otonom menyebabkan kecelakaan.” 

Memastikan Perangkat Lunak Aman

Matthias Althoff adalah Profesor Sistem Fisik-Sibernetik di TUM.

“Situasi seperti ini menyajikan tantangan besar bagi kendaraan otonom yang dikendalikan oleh program komputer,” kata Althoff. “Tapi mengemudi otonom hanya akan mendapatkan penerimaan dari masyarakat umum jika Anda dapat memastikan bahwa kendaraan tidak akan membahayakan pengguna jalan lain – tidak peduli seberapa membingungkan situasi lalu lintas.”

Salah satu tantangan utama yang mengelilingi pengembangan perangkat lunak kendaraan otonom adalah memastikan bahwa perangkat lunak tersebut tidak akan menyebabkan kecelakaan. 

Perangkat lunak, yang dikembangkan oleh tim yang termasuk Althoff di Sekolah Robotika dan Kecerdasan Mesin Munich di TUM, mampu menganalisis dan memprediksi peristiwa lalu lintas secara permanen saat di jalan. Perangkat lunak ini bekerja dengan merekam dan mengevaluasi data sensor kendaraan setiap millidetik, dan perangkat lunak ini dapat membuat prediksi dan perhitungan untuk semua gerakan yang mungkin untuk setiap peserta lalu lintas. Ini bergantung pada peserta yang mengikuti peraturan lalu lintas, dan hasilnya adalah sistem yang mampu memprediksi tiga hingga enam detik ke depan.

Setelah menentukan detik-detik tersebut, sistem memutuskan gerakan yang mungkin untuk kendaraan otonom, sambil menghitung gerakan darurat dalam kasus situasi berbahaya. Karena aspek darurat dari perangkat lunak ini, biasanya sistem hanya mengikuti rute yang tidak menimbulkan tabrakan yang dapat dilihat sebelumnya di mana manuver darurat diperlukan. 

Dahulu Dianggap Tidak Praktis

Alasan mengapa butuh waktu lama untuk mengembangkan sistem seperti ini adalah karena secara tradisional dianggap memakan waktu dan kurang praktis daripada solusi lain. Namun, tim peneliti sekarang telah membuktikan efektivitasnya dan bagaimana cara menerapkannya. 

Model dinamis yang disederhanakan digunakan untuk perhitungan, sementara analisis jangkauan membantu menghitung gerakan lalu lintas di masa depan. Karena membutuhkan waktu lama untuk menghitung semua pengguna jalan dan karakteristiknya secara bersamaan, tim fokus pada model yang disederhanakan untuk mempercepat proses. Model-model ini secara matematis layak dan memiliki rentang gerak yang lebih besar daripada model nyata, dan memungkinkan untuk menjelajahi sejumlah besar kombinasi yang mungkin.

Tim kemudian mengembangkan model virtual berdasarkan data lalu lintas nyata yang dikumpulkan selama tes mengemudi dengan kendaraan otonom, yang menyediakan lingkungan lalu lintas nyata untuk menguji sistem. 

“Menggunakan simulasi, kami dapat menetapkan bahwa modul keamanan tidak menyebabkan kehilangan kinerja dalam hal perilaku mengemudi, perhitungan prediktif benar, kecelakaan dicegah, dan dalam situasi darurat kendaraan secara nyata dihentikan dengan aman,” kata Althoff. 

Perangkat lunak baru ini hanya contoh terbaru dari kemajuan yang terjadi dalam bidang kendaraan otonom, dan membuktikan efektivitas dari apa yang dulunya dianggap sebagai solusi yang tidak praktis.