Självkörande bilar tar längre tid att komma fram på våra vägar än vi trodde att de skulle göra. Bilindustriexperter och teknikföretag förutspådde att de skulle vara här 2020 och bli mainstream 2021. Men det visar sig att det är långt att sätta bilar på vägen utan förare mer komplicerad strävan än vad vi ursprungligen tänkt oss, och vi går fortfarande mycket långsamt mot en vision om autonom individuell transport.
Men den utökade tidslinjen har inte avskräckt forskare och ingenjörer, som jobbar hårt med att ta reda på hur man gör själv köra bil effektiv, prisvärd och viktigast av allt, säker. För det ändamålet fick ett forskarlag från University of Michigan nyligen en ny idé: utsätt förarlösa bilar för hemska förare. De beskrev sitt tillvägagångssätt i en tidning som publicerades förra veckan i Natur.
[Inbäddat innehåll]
Det kanske inte är så svårt för självkörande algoritmer att komma in på grunderna för att köra ett fordon, men det som kastar dem (och människor) är otrevligt vägbeteende från andra förare och slumpmässiga farliga scenarier (en cyklist vänder sig plötsligt in i mitten av vägen, ett barn springer framför en bil för att hämta en leksak, ett djur travar rakt in i dina strålkastare från ingenstans).
Lyckligtvis är dessa inte alltför vanliga, vilket är anledningen till att de betraktas som kantfall - sällsynta händelser som dyker upp när du inte väntar dem. Kantfall står för en stor del av risken på vägen, men de är svåra att kategorisera eller planera för eftersom de inte är mycket sannolika för förare att stöta på. Mänskliga förare kan ofta reagera på dessa scenarier i tid för att undvika dödsfall, men att lära algoritmer att göra detsamma är lite av en svår uppgift.
Som Henry Liu, tidningens huvudförfattare, Ställ det, "För mänskliga förare kan vi ha ... ett dödsfall per 100 miljoner miles. Så om du vill validera ett autonomt fordon för säkerhetsprestanda bättre än mänskliga förare, behöver du statistiskt sett verkligen miljarder mil.”
Istället för att köra miljarder mil för att bygga upp ett adekvat urval av kantfodral, varför inte gå rakt på sak och bygga en virtuell miljö som är full av dem?
Det var precis vad Lius team gjorde. De byggde en virtuell miljö fylld med bilar, lastbilar, rådjur, cyklister och fotgängare. Deras testbanor – både motorvägar och urbana – använde förstärkt verklighet för att kombinera simulerade bakgrundsfordon med fysisk väginfrastruktur och en riktig autonom testbil, där de förstärkta verklighetshindren matades in i bilens sensorer så att bilen skulle reagera som om de vore verkliga.
Teamet snedställde träningsdatan för att fokusera på farlig körning och kallade metoden "tät djupförstärkningsinlärning." Situationerna som bilen stötte på var inte förprogrammerade, utan genererades av AI, så allt eftersom lär sig AI hur man testar fordonet bättre.
Systemet lärde sig att identifiera faror (och filtrera bort icke-faror) mycket snabbare än konventionellt tränade självkörande algoritmer. Laget skrev att deras AI-agenter kunde "accelerera utvärderingsprocessen med flera storleksordningar, 10^3 till 10^5 gånger snabbare."
Att träna självkörande algoritmer i en virtuell miljö är inte ett nytt koncept, men Michigan-teamets fokus på komplexa scenarier ger ett säkert sätt att utsätta autonoma bilar för farliga situationer. Teamet byggde också upp en utbildningsdatauppsättning av kantfall för andra "säkerhetskritiska autonoma system" att använda.
Med några fler sådana här verktyg, kanske själv köra bil kommer att vara här tidigare än vi nu förutspår.
Bildkredit: Nature/Henry Liu et. al.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Källa: https://singularityhub.com/2023/03/31/to-make-self-driving-cars-safer-expose-them-to-terrible-drivers/
- :är
- $UPP
- 100
- 2020
- a
- Able
- Konto
- prisvärd
- medel
- AI
- AL
- algoritmer
- och
- djur
- tillvägagångssätt
- ÄR
- AS
- At
- augmented
- Augmented Reality
- Författaren
- bil
- autonom
- autonoma bilar
- bakgrund
- Grunderna
- BE
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- Bättre
- miljarder
- Bit
- SLUTRESULTAT
- byggt
- by
- anropande
- bil
- bilar
- fall
- chase
- barn
- kombinera
- Gemensam
- Företag
- komplex
- begrepp
- anses
- innehåll
- kredit
- Klipp
- Dangerous
- datum
- datauppsättning
- Deer
- beskriven
- DID
- avskräckt
- ner
- chaufförer
- drivande
- Ekonom
- kant
- effektiv
- inbäddade
- Ingenjörer
- Miljö
- utvärdering
- exakt
- väntar
- experter
- snabbare
- Fed
- få
- fyllda
- filtrera
- Fokus
- För
- från
- främre
- full
- genereras
- skaffa sig
- Går
- Hård
- henry
- här.
- höggradigt
- Huvudväg
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- html
- HTTPS
- humant
- Människa
- Tanken
- identifiera
- in
- individuellt
- industrin
- branschexperter
- Infrastruktur
- initialt
- IT
- jpg
- Efternamn
- leda
- lärt
- tycka om
- sannolikt
- längre
- Lot
- Vanliga
- göra
- Michigan
- Mitten
- kanske
- miljon
- mer
- mest
- multipel
- Natur
- Behöver
- Nya
- roman
- hinder
- of
- on
- drift
- beställa
- ordrar
- Övriga
- packad
- Papper
- föreställningar
- kanske
- fysisk
- Planen
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- pop
- förutsagda
- förutsäga
- process
- ger
- publicerade
- sätta
- slumpmässig
- Reagera
- verklig
- Verkligheten
- nyligen
- forskning
- forskare
- Risk
- väg
- säker
- Säkerhet
- Samma
- scenarier
- själv driving
- sensor
- in
- simulering
- eftersom
- situationer
- Långsamt
- So
- Fortfarande
- rakt
- system
- tar
- Undervisning
- grupp
- tech
- Tech företag
- testa
- den där
- Smakämnen
- Grunderna
- deras
- Dem
- Dessa
- trodde
- tid
- tidslinje
- gånger
- till
- alltför
- verktyg
- mot
- tränad
- Utbildning
- transport
- lastbilar
- universitet
- användning
- BEKRÄFTA
- vehikel
- fordon
- Virtuell
- syn
- Sätt..
- vecka
- Vad
- som
- VEM
- kommer
- med
- utan
- Arbete
- skulle
- Om er
- Din
- Youtube
- zephyrnet