Modele și platforme AI

Metodă nouă simplifică procesul de aprobare a sistemelor de conducere automată

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

O metodă nouă dezvoltată de cercetători de la Universitatea Tehnică din Graz ar putea îmbunătăți și simplifica semnificativ procesul de aprobare a sistemelor de conducere automată.

Testele de simulator de conducere sunt utilizate pentru multe motive diferite, mai ales pentru că pot simula orice scenariu aproape imediat. Aceste scenarii nu sunt afectate de condițiile de timp și vreme și nu există riscuri de siguranță pentru vehicul, oameni sau mediu.

Simulatoarele de conducere sunt, de asemenea, mult mai ieftine și necesită mai puțină organizare în comparație cu realitatea.

Cu toate acestea, există unele întrebări cu privire la această practică atunci când vine vorba de conducerea automată.

Conducerea automată și simulatoarele de conducere

Arno Eichberger este șeful zonei de cercetare “Conducerea automată și sistemele de asistență pentru șoferi” de la Institutul de Inginerie Auto de la Universitatea Tehnică din Graz (TU Graz).

“În domeniul conducerii automate de nivel înalt, însă, studiile de simulator de conducere sunt adesea puse la îndoială din cauza lipsei de realism”, spune Eichberger. “În plus, până de curând nu existau proceduri de test standardizate care ar fi putut fi utilizate pentru a verifica sarcini complexe, cum ar fi interacțiunea reciprocă între om și sistem (procedurile de predare)”.

Prima reglementare globală pentru sistemele de menținere a benzii automate (ALKS) a fost implementată la începutul anului 2021. Conform lui Eichberger, legea rezolvă problema aprobării rutiere.

“Până acum, autoritățile de reglementare nu știau cum să testeze și să aprobe sistemele de conducere autonomă”, a spus el. “Producătorii de vehicule, la rândul lor, nu știau ce cerințe trebuiau să îndeplinească sistemele pentru a fi aprobate”.

Reglementările au specificat, pe baza unui asistent de ambuteiaj, criteriile de aprobare pentru sistemele de conducere automată de nivel înalt până la o viteză maximă de 60 km/h. Odată ce asistentul este activat, el devine responsabil pentru control. Șoferul poate lăsa volanul, dar trebuie să preia controlul în caz de defect. Sistemul trebuie, de asemenea, să recunoască că șoferul are această capacitate.

https://www.youtube.com/watch?v=TOFEYFu0r1k

Metoda nouă

Metoda nouă dezvoltată de Eichberger și echipa sa de la Fraunhofer Austria, AVL și JOANNEUM RESEARCH a fost bazată pe reglementare. Ea este capabilă să testeze în siguranță, eficient și realist pregătirea pentru preluarea controlului într-un simulator de conducere. Rezultatele pot fi apoi utilizate pentru certificarea sistemelor ALKS.

Echipa a trebuit să efectueze diverse procese pentru a demonstra valabilitatea simulării de conducere utilizând testul de conducere. A fost necesară o comparație directă între simularea de conducere și conducerea reală, care trebuia să se potrivească cât mai bine posibil.

Percepția mașinii asupra mediului s-a dovedit a fi o provocare în acest sens.

“Dacă acest lucru trebuie să ruleze la fel ca în realitate, mediile din simulare trebuie să se potrivească cu mediul real până la centimetru”, a spus Eichberger.

Echipa a atins această acuratețe utilizând “Hărți de înaltă definiție” de la JOANNEUM RESEARCH, care este o instituție de cercetare de top la nivel mondial.

Patrick Luley este șeful laboratorului de cercetare pentru conducerea automată de nivel înalt de la Institutul Digital.

“Utilizăm un sistem de cartografiere mobilă pentru a măsura mediile de test”, a spus Luley. “În final, se creează o hartă 3D fără cusur cu un nivel extrem de detaliu din datele de măsurare. Pe lângă obiectele de infrastructură de trafic, cum ar fi semnele de circulație, marcajele de bandă și bariera de protecție, vegetația și clădirile sunt, de asemenea, reprezentate în această hartă”.

Acest proces de cartografiere UHD automată este mult mai rapid și mai ieftin decât modelarea 3D manuală.

Ultimul pas este ca mediul 3D de înaltă rezoluție să fie transferat în simulatorul de conducere.

Conform lui Volker Settsgast de la unitatea de afaceri Visual Computing, “Pregătim datele astfel încât mediul 3D să poată fi afișat la viteză mare”.

Validarea este apoi verificată prin curse comparative pe traseul real.

“Cu metoda noastră, este posibil pentru producătorii de vehicule să compare și să valideze ușor o anumită mostră pe traseul real și în simulatorul de conducere”, spune Eichberger. “Acest lucru înseamnă că testul poate fi transferat în final de la traseul real la simulatorul de conducere”.

Echipa lucrează acum la stabilirea testelor de aprobare virtuale în următoarele luni.

Alex McFarland este un jurnalist și scriitor de inteligență artificială, care explorează cele mai recente dezvoltări în domeniul inteligenței artificiale. El a colaborat cu numeroase startup-uri de inteligență artificială și publicații din întreaga lume.