Hệ thống cảnh báo sớm dựa trên AI học hỏi từ các tình huống giao thông thực tế

Một hệ thống cảnh báo sớm mới dành cho các phương tiện được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Kỹ thuật Munich (TUM) sử dụng trí tuệ nhân tạo để học hỏi từ hàng nghìn tình huống giao thông thực tế. Một nghiên cứu đã được thực hiện với sự hợp tác của Tập đoàn BMW, chứng minh rằng hệ thống này sẽ có lợi cho các phương tiện tự lái ngày nay. Nếu được sử dụng, nó có thể đưa ra cảnh báo bảy giây đối với các tình huống nguy cấp tiềm ẩn, đó là những tình huống mà ô tô không thể xử lý một mình. Tỷ lệ chính xác được hiển thị là 85%. 

Những nỗ lực phát triển phương tiện tự lái hiện nay sử dụng các mô hình phức tạp cho phép phương tiện phân tích hành vi của tất cả những người tham gia giao thông. Tuy nhiên, hầu hết các mẫu xe này vẫn chưa thể hiện được khả năng xử lý các tình huống phức tạp hoặc khó lường.

Nhóm đằng sau hệ thống cảnh báo sớm mới đã làm việc với Giáo sư Eckehard Steinbach, Chủ tịch Công nghệ Truyền thông và là thành viên Ban Giám đốc của Trường Robotics và Trí tuệ Máy móc Munich tại TUM.

Nghiên cứu có tiêu đề “Dự đoán lỗi nội tâm cho lái xe tự động bằng cách sử dụng kết hợp muộn thông tin trạng thái và máy ảnh”Đã được xuất bản trong Giao dịch của IEEE trên Hệ thống Giao thông Thông minh. 

Cách tiếp cận mới sử dụng AI để cho phép hệ thống học hỏi từ các tình huống trong quá khứ. Cụ thể hơn, những tình huống trong quá khứ này là những tình huống mà ô tô tự lái đạt đến giới hạn khi tham gia giao thông trong thế giới thực. Điều này xảy ra khi người lái xe phải kiểm soát phương tiện, vì ô tô ra hiệu cho nó hoặc con người quyết định đó là lựa chọn an toàn nhất. 

RNN và cảnh báo bảy giây

Hệ thống mới dựa trên các cảm biến và camera ghi lại các điều kiện xung quanh và dữ liệu trạng thái như góc vô lăng, điều kiện đường xá và thời tiết được ghi lại. Hệ thống AI sử dụng mạng thần kinh tái phát (RNN), có thể xử lý dữ liệu để nhận dạng các mẫu. Bất cứ khi nào hệ thống phát hiện một tình huống lái xe mới không thể xử lý trước đó, người lái xe sẽ được cảnh báo trước.

“Để làm cho các phương tiện trở nên tự chủ hơn, nhiều phương pháp hiện có nghiên cứu những gì ô tô hiện hiểu về giao thông và sau đó cố gắng cải thiện các mô hình mà chúng sử dụng. Lợi thế lớn của công nghệ của chúng tôi: chúng tôi hoàn toàn bỏ qua suy nghĩ của chiếc xe. Thay vào đó, chúng tôi giới hạn bản thân với dữ liệu dựa trên những gì thực sự xảy ra và tìm kiếm các mẫu,” Steinbach nói. “Bằng cách này, AI phát hiện ra các tình huống nguy cấp tiềm tàng mà các mô hình có thể không nhận ra hoặc chưa phát hiện ra. Do đó, hệ thống của chúng tôi cung cấp một chức năng an toàn để biết khi nào và ở đâu những chiếc xe có điểm yếu.”

Công nghệ này đã được thử nghiệm với Tập đoàn BMW và các phương tiện tự hành trên đường công cộng đã được phân tích. Điều này diễn ra trong 2500 tình huống mà người lái xe can thiệp và nghiên cứu đã chứng minh rằng hệ thống này có độ chính xác 85% và có thể cảnh báo người lái xe trước XNUMX giây. 

Công nghệ này dựa trên một lượng lớn dữ liệu vì nó bị giới hạn bởi số lượng tình huống mà hệ thống đã nhìn thấy. Dữ liệu về cơ bản được tạo ra dựa trên số lượng phương tiện phát triển hiện có trên đường. 

“Mỗi khi một tình huống nghiêm trọng tiềm ẩn xảy ra trong quá trình lái thử, chúng tôi sẽ đưa ra một ví dụ huấn luyện mới.” 

Do dữ liệu được lưu trữ tập trung nên toàn bộ nhóm có thể học hỏi từ dữ liệu đó.