ადამიანის ქცევის კვლევა ეხმარება ავტონომიურ მანქანებს ქვეითთა ​​გადასასვლელების პროგნოზირებაში

კვლევა ლიდსის უნივერსიტეტიდან შეიძლება დაეხმაროს თვითმართველ მანქანებს გახდეს უფრო ადამიანური. იმის გამოკვლევით, თუ როგორ უკეთ გავიგოთ ადამიანის ქცევა ტრაფიკში, ნეირომეცნიერულმა თეორიებმა იმის შესახებ, თუ როგორ იღებს ტვინი გადაწყვეტილებებს, საშუალებას მისცემს ავტომობილის ავტომატიზებულ ტექნოლოგიას წინასწარ განსაზღვროს, როდის აპირებენ ფეხით მოსიარულეები გზის გადაკვეთას.

დრიფტის დიფუზიის მოდელი

მკვლევართა ჯგუფის მიერ გამოკვლეულ გადაწყვეტილების მიღების მოდელს ეწოდება დრიფტის დიფუზია და ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას სცენარებში, რომელშიც მანქანა გზას უთმობს ფეხით მოსიარულეებს, სიგნალებით ან მის გარეშე. ამ პროგნოზირების შესაძლებლობის საშუალებით, ავტონომიურ მანქანას შეეძლო უფრო ეფექტური კომუნიკაცია ფეხით მოსიარულეებთან. ეს მიაღწევს მათი მოძრაობების უკეთეს გაგებას ტრაფიკში და გარე სიგნალებში, როგორიცაა მოციმციმე შუქები, რაც ხელს შეუწყობს მოძრაობის ნაკადის მაქსიმიზაციას და გაურკვევლობის შემცირებას. 

დრიფტის დიფუზიის მოდელები ეყრდნობა დაშვებას, რომ ადამიანები გადაწყვეტილებებს იღებენ მას შემდეგ, რაც ისინი აგროვებენ სენსორულ მტკიცებულებებს ზღურბლამდე, რა დროსაც მიიღება გადაწყვეტილება.

პროფესორი გუსტავ მარკკულა არის ლიდსის უნივერსიტეტის ტრანსპორტის კვლევების ინსტიტუტიდან. ის არის კვლევის წამყვანი ავტორი.

„გადაკვეთის გადაწყვეტილების მიღებისას, ფეხით მოსიარულეები, როგორც ჩანს, აგროვებენ მტკიცებულების უამრავ წყაროს, რაც ეხება არა მხოლოდ მანქანის მანძილს და სიჩქარეს, არამედ იყენებს საკომუნიკაციო სიგნალებს ავტომობილიდან შენელებისა და ფარების ციმციმის თვალსაზრისით“, - პროფესორი მარკკულა. განაცხადა.

„როდესაც მანქანა გზას უთმობს, ფეხით მოსიარულეები ხშირად გრძნობენ თავს საკმაოდ გაურკვევლად, იკლებს თუ არა მანქანა და ხშირად ელოდებიან, სანამ მანქანა თითქმის არ გაჩერდება გადაკვეთის დაწყებამდე“, - განაგრძო მან. „ჩვენი მოდელი ნათლად გვიჩვენებს გაურკვევლობის ამ მდგომარეობას, რაც ნიშნავს, რომ ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას, რათა შეიქმნას, თუ როგორ იქცევიან ავტომატური მანქანები ფეხით მოსიარულეებთან, რათა შეზღუდოს გაურკვევლობა, რამაც შეიძლება გააუმჯობესოს როგორც მოძრაობის უსაფრთხოება, ასევე მოძრაობის ნაკადი.

„ამაღელვებელია იმის დანახვა, რომ კოგნიტური ნეირომეცნიერების ეს თეორიები შეიძლება შემოვიდეს ამ ტიპის რეალურ კონტექსტში და გამოიყენოს გამოყენება.

მოდელის ტესტირება

გუნდმა მოდელის ვირტუალური რეალობის გამოცდა დაიწყო. საცდელი მონაწილეები განთავსდნენ გზის გადაკვეთის სხვადასხვა სცენარში უნივერსიტეტის HIKER (Highly Immersive Kinematic Experimental Research) ფეხით მოსიარულეთა სიმულატორის ფარგლებში. მათი მოძრაობები თვალყურს ადევნებდა თავისუფლად სეირნობისას სტერეოსკოპიურ 3D ვირტუალურ სცენაში, რომელიც წარმოადგენდა შემხვედრ ტრაფიკს. მონაწილეებს უთხრეს, გადაეკვეთათ გზა, როცა თავს საკმარისად დაცულად იგრძნობდნენ.

მკვლევარებმა გამოსცადეს მრავალი განსხვავებული სცენარი, მათ შორის მოახლოებული მანქანა, რომელიც ინარჩუნებს მუდმივ სიჩქარეს და ანელებს ფეხით მოსიარულეთა გადაკვეთის საშუალებას. მანქანა ასევე ხანდახან ანათებდა ფარებს ჯვრის ნიშნად. 

ტესტებმა აჩვენა, რომ მონაწილეებმა, როგორც ჩანს, დაამატეს სენსორული მონაცემები ავტომობილის მანძილის, სიჩქარის, აჩქარებისა და საკომუნიკაციო ნიშნებიდან, სანამ გადაწყვეტილების მიღებამდე გადაკვეთა. ამან გუნდს მიანიშნა, რომ დრიფტის დიფუზიის მოდელს შეეძლო წინასწარ განსაზღვრა, გადაკვეთდნენ თუ არა და როდის, ფეხით მოსიარულეები, სავარაუდოდ, გზას.

„ეს დასკვნები შეიძლება დაეხმაროს ტრაფიკში ადამიანის ქცევის უკეთ გაგებას, რაც საჭიროა როგორც მოძრაობის უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად, ასევე ავტომატური მანქანების შესაქმნელად, რომლებიც შეიძლება თანაარსებობდეს გზის ადამიანებთან ერთად“, - თქვა პროფესორმა მარკულამ.

„უსაფრთხო და ადამიანისათვის მისაღები ურთიერთქმედება ფეხით მოსიარულეებთან არის მთავარი გამოწვევა ავტომატური მანქანების დეველოპერებისთვის და ამის გასააქტიურებლად მთავარი იქნება ფეხით მოსიარულეების ქცევის უკეთ გაგება“.

წამყვანი ავტორის დოქტორი ჯემი პეკანენის თქმით, „ფეხით მოსიარულეთა გადაწყვეტილებების პროგნოზირება და გაურკვევლობა შეიძლება გამოყენებულ იქნას ოპტიმიზაციისთვის, როდის და როგორ უნდა შეანელოს მანქანა და მიაწოდოს სიგნალი, რომ გადაკვეთა უსაფრთხოა, დაზოგავს დროსა და ძალისხმევას ორივესთვის“.