Yeni Yazılım, Otonom Araçların Trafik Durumlarında Güvenliğini Artırıyor

Münih Teknik Üniversitesi (TUM), otonom araçların yol trafiğiyle karşılaştıklarında güvenliğini artıran yeni bir yazılım geliştirdi. Yazılım, bir trafik durumunu tahmin edebiliyor ve son derece hızlı çalışıyor, her saniyede binde bir kez tahminde bulunuyor. 

Bu yazılım, örneğin otonom aracın aynı anda başka bir araç ve yaya ile karşılaştığı bir durumda faydalı olacaktır. Bu senaryo öngörülemez görünüyor ve deneyimli insan sürücülerin çeşitli farklı faktörlere dikkat etmeleri gerekiyor. 

Araştırma, Nature Machine Intelligence‘de yayımlandı, başlığı “Otonom Araçların Kazaya Neden Olmasını Önlemek için Çevrimiçi Doğrulamayı Kullanma.” 

Güvenli Yazılımı Sağlamak

Matthias Althoff, TUM’da Siber-Fiziksel Sistemler Profesörü.

“Bu tür durumlar, bilgisayar programları tarafından kontrol edilen otonom araçlar için muazzam bir zorluk teşkil ediyor” diyor Althoff. “Ancak otonom sürüş, araçların diğer yol kullanıcılarını tehlikeye atmayacağından emin olmadıkça genel halk tarafından kabul görecek.”

Otonom araç yazılımının geliştirilmesiyle ilgili ana zorluklardan biri, kazaya neden olmayacağından emin olmaktır. 

Althoff’un da dahil olduğu bir ekip tarafından TUM’daki Münih Robotik ve Makine Zekası Okulu’nda geliştirilen yazılım, yolda kalıcı olarak trafik olaylarını analiz edebiliyor ve tahmin edebiliyor. Her saniyede binde bir kez araç sensör verilerini kaydederek ve değerlendirerek çalışıyor ve yazılım, tüm trafik katılımcıları için tüm olası hareketleri tahmin ediyor ve hesaplıyor. Bu, katılımcıların yol trafik düzenlemelerine uymasına bağlı ve sistem, gelecekte üç ila altı saniye öngörebiliyor.

Bu gelecek saniyeleri belirledikten sonra, sistem otonom aracın olası hareketlerini quyếtiyor ve aynı zamanda tehlikeli bir durum olması durumunda acil hareketleri hesaplıyor. Yazılımın acil yönü nedeniyle, sistem genellikle only öngörülebilir çarpışmaların olmadığı rotaları takip ediyor. 

Önceden Uygulanamaz Olarak Görülüyordu

Bu tür bir sistemi geliştirmesi bu kadar uzun sürmesinin nedeni, geleneksel olarak zaman alıcı ve diğer çözümlerden daha az pratik olarak görülmesiydi. Ancak araştırmacılar ekibi şimdi onun etkinliğini ve nasıl uygulanacağını kanıtladı. 

Hesaplamalar için basitleştirilmiş dinamik modeller güveniliyor, ulaşılabilirlik analizi ise gelecekteki trafik hareketlerini hesaplıyor. Tüm yol kullanıcılarını ve özelliklerini aynı anda hesaplamak uzun sürdüğü için, ekip süreci hızlandırmak için basitleştirilmiş modellere odaklandı. Bu modeller hem matematiksel olarak uygulanabilir hem de gerçeklerden daha geniş bir hareket aralığına sahip ve çok sayıda olası kombinasyonun keşfedilmesine izin veriyor.

Ekip daha sonra, otonom bir araçla yapılan test sürüşleri sırasında toplanan gerçek trafik verilerine dayalı bir sanal model geliştirdi, bu da sistemi test etmek için gerçek bir trafik ortamı sağladı. 

“Simülasyonlar kullanarak, güvenlik modülünün sürüş davranışı açısından herhangi bir performans kaybına neden olmadığını, öngörülü hesaplamaların doğru olduğunu, kazaların önlendiğini ve acil durumlar sırasında aracın açıkça güvenli bir durdurma yapıldığını kanıtladık” diyor Althoff. 

Yeni yazılım, otonom araçlar alanındaki son gelişmelerin sadece bir örneği ve bir zamanlar uygulanamaz olarak görülen çözümlerin olası etkinliğinin daha fazla kanıtı.