Помощь автономным транспортным средствам в преодолении сложных слияний на автомагистралях

Если автономные ные средства когда-либо получат широкое распространение, нам нужно знать, что они способны ориентироваться в сложных дорожных ситуациях, например, сливаясь с интенсивным движением, когда полосы на шоссе исчезают. С этой целью исследователи из Университета штата Северная Каролина разработали метод, который позволяет программному обеспечению для автономных транспортных средств быстрее выполнять соответствующие расчеты, улучшая как трафик, так и безопасность в моделируемых автономных транспортных системах.


«В настоящее время программы, разработанные для помощи автономным транспортным средствам в смене полосы движения, основаны на том, чтобы сделать задачи вычислительно достаточно простыми, чтобы их можно было быстро решать, чтобы транспортное средство могло работать в режиме реального времени», — говорит Али Хайбабайе, соответствующий автор статьи о работе и ассистент. профессор гражданской, строительной и экологической инженерии в штате Северная Каролина. «Однако слишком сильное упрощение проблемы может фактически создать новый набор проблем, поскольку сценарии реального мира редко бывают простыми.

«Наш подход позволяет нам охватить сложность реальных проблем. Вместо того, чтобы сосредоточиться на упрощении проблемы, мы разработали совместный распределенный алгоритм. Этот подход по существу разбивает сложную проблему на более мелкие подзадачи и отправляет их на разные процессоры. решать отдельно. Этот процесс, называемый распараллеливанием, значительно повышает эффективность».

На данный момент исследователи протестировали свой подход только в симуляциях, где подзадачи распределяются между разными ядрами одной и той же вычислительной системы. Однако, если автономные транспортные средства когда-либо будут использовать этот подход на дороге, транспортные средства будут объединены в сеть друг с другом и разделят вычислительные подзадачи.

При проверке концепции исследователи рассмотрели две вещи: позволяет ли их метод программному обеспечению автономных транспортных средств решать проблемы слияния в режиме реального времени; и как новый «совместный» подход повлиял на движение и безопасность по сравнению с существующей моделью навигации автономных транспортных средств.

Что касается времени вычислений, исследователи обнаружили, что их подход позволяет автономным транспортным средствам перемещаться по сложным сценариям слияния полос автомагистралей в режиме реального времени в условиях умеренного и интенсивного трафика с более высокой производительностью, когда объемы трафика становятся особенно высокими.

Но когда дело дошло до улучшения дорожного движения и безопасности, новая техника показала себя исключительно хорошо. В некоторых сценариях, особенно когда объем трафика был ниже, оба подхода работали примерно одинаково. Но в большинстве случаев новый подход значительно превосходил предыдущую модель. Более того, с новой техникой не было инцидентов, когда транспортные средства должны были остановиться или были «состояния, близкие к аварии». Результаты другой модели включали несколько сценариев, в которых были буквально тысячи остановок и состояния, близкие к аварийным.

«Что касается проверки концепции, мы очень довольны тем, как эта техника работает», — говорит Хайбабайе. «Есть возможности для совершенствования, но у нас отличное начало.

«Хорошая новость заключается в том, что мы разрабатываем эти инструменты и решаем эти проблемы сейчас, так что у нас есть хорошие возможности для обеспечения безопасности автономных систем по мере их более широкого внедрения».