Приоритеты вождения
При рассмотрении вида моделирования, необходимого для создания надежных и безопасных автономных транспортных средств, следует учитывать следующие критерии безопасности и эффективности вождения, перечисленные в порядке приоритетности с наиболее важным первым.
- Безопасность тех, кто находится внутри и снаружи автомобиля
- Уменьшение износа пассажиров
- Безопасность имущества
- Прибытие в указанный пункт назначения
- Уменьшение износа автомобиля
- Экономия на топливных ресурсах
- Справедливость к другим транспортным средствам
- Экономия во времени
Они упорядочены таким образом, что имеет гражданский и глобальный смысл, но они не являются приоритетами, выставленными человеческими драйверами.
Копирование людей или переоценка и дизайн с нуля?
Кто бы ни сказал, что цель автономного автомобильного дизайна состоит в том, чтобы смоделировать части человеческого разума, которые могут управлять автомобилем, не должно проектировать автономные автомобили для фактического производства. Хорошо известно, что большинство людей, хотя они и слышали о следующих советах по безопасности, не могут привести их в сознание с достаточной скоростью, чтобы извлечь из них пользу в реальных условиях вождения.
- Когда шины сместятся в стороны, поверните в занос.
- Когда начинается передний занос, прокачайте разрывы.
- Если кто-то направлен тангенциально в заднюю часть вашего автомобиля, немедленно ускориться и затем сломаться.
- На рампе ускоряйтесь, чтобы соответствовать скорости автомобилей на полосе движения, в которую вы въезжаете, если нет места для слияния.
- Если вы видите кусочек льда, держитесь прямо и не ускоряйтесь и не замедляйтесь, когда достигнете его.
Многие столкновения между локомотивами и вагонами происходят из-за того, что красный свет приводит к появлению линии в нескольких полосах движения вдоль путей. Часто человек переходит на железнодорожные пути, чтобы увеличить длину одного вагона на других вагонах. Когда другие пытаются сделать этот выбор проблематичным, возникает серьезный риск.
Как бы абсурдно ни было это поведение для всех, кто наблюдает, многие смертельные случаи происходят, когда быстроходный 2000-тонный локомотив попадает в пассажиры поезда, словно пылинка.
Предсказуемость и адаптивность
Как показывает вопрос, люди непредсказуемы, но, хотя адаптивность может быть непредсказуемой, непредсказуемость может не быть адаптивной. Необходима адаптивность, и она нужна пятью основными способами.
- Адаптивный момент к неожиданностям
- Адаптивный через общий опыт вождения
- Адаптивный к конкретной машине
- Адаптивный к пассажирскому выражению
- Адаптивный к конкретным регионам карты
Кроме того, вождение автомобиля
- Высоко механический,
- Визуальная,
- Слуховые,
- План ориентирован
- Географический и
- Упреждающий в неожиданных ситуациях.
Моделирование сложности вождения
Для этого требуется модель или модели, состоящие из нескольких видов объектов.
- Карты
- Автомобиль
- Намерения пассажира
- Другое транспортное средство
- Другие препятствия
- Пешеходы
- животные
- Пересечения
- Сигналы светофора
- Дорожные знаки
- Обочина
Ни тайны, ни неопределенности
Хотя эти модели когнитивно аппроксимируются в человеческом мозге, то, насколько хорошо они моделируются и насколько эффективно эти модели достигают чего-то, близкого к разумному балансу вышеуказанных приоритетов, варьируется от водителя к водителю и варьируется от поездки к поездке для одного и того же водителя. ,
Тем не менее, сколь бы сложным ни было управление автомобилем, оно не таинственное. Каждую из вышеперечисленных моделей легко рассмотреть на высоком уровне с точки зрения того, как они взаимодействуют и какими механическими и вероятностными свойствами они обладают. Детализация их является огромной задачей, и обеспечение надежной работы системы является важной инженерной задачей в дополнение к вопросу обучения.
Неизбежность достижения
Независимо от сложности, из-за вовлеченности экономики и того факта, что это в значительной степени проблема механики, вероятности и распознавания образов, это будет сделано, и в конечном итоге это будет сделано хорошо.
Когда это так маловероятно, как это звучит для человека, который воспринимает нашу нынешнюю культуру как постоянную, в некоторых странах в этом столетии управление людьми может стать незаконным. Любой аналитик трафика может собрать массу доказательств того, что большинство людей плохо оснащено для управления машиной, которая весит тонну на обычных скоростях. Лицензирование непрофессиональных водителей получило широкое признание только из-за того, что общественность настаивала на удобстве и комфорте перевозки и потому, что этого требует экономика рабочей силы.
Автономные машины могут отражать лучшие человеческие возможности, но они, вероятно, далеко превзойдут их, потому что, хотя объекты в модели являются сложными, они в значительной степени предсказуемы, за исключением заметных игр детей. AV технология будет использовать стандартное решение для этого. Весь сценарий может быть переведен в замедленное движение, чтобы адаптироваться к играющим детям, просто замедляя путь. Компоненты ИИ, которые специально выявляют детей и собак, могут скоро появиться, если они еще не существуют.
хаотичность
Случайность важна в обучении. Например, водитель гоночного автомобиля намеренно создаст салазки различных типов, чтобы привыкнуть к тому, как ими управлять. В машинном обучении мы видим некоторые псевдослучайные возмущения, введенные во время обучения, чтобы гарантировать, что процесс градиентного спуска не попадет в локальный минимум, а скорее найдет глобальный минимум (оптимальный).
тупик
Правильный вопрос в том, что «доза непредсказуемости может иметь свое применение». Сценарий тупика интересен, но вряд ли произойдет при разработке стандартов. Когда четыре водителя приходят к знаку остановки одновременно, они действительно не делают. Это только кажется, что они сделали. Вероятность того, что ни один из них не прибыл более чем за миллисекунду до того, как остальные астрономически невелики.
Люди не будут обнаруживать (или даже быть достаточно честными), чтобы различать эти небольшие различия во времени, поэтому обычно приходит к тому, кто наиболее благосклонен, чтобы помахать другим, и там тоже может быть какой-то тупик, который может стать комичным, тем более что все из них действительно хотят двигаться. Автономные транспортные средства крайне редко сталкиваются с тупиком, который не охватывается книгой правил, публикуемой государственной лицензирующей организацией, которая может быть запрограммирована в качестве правил вождения в системе.
В тех редких случаях транспортные средства могли рисовать партии в цифровом виде, как и предполагалось, что является одним из мест, где непредсказуемость является адаптивной. Проведение экспериментов с заносом как у гонщика на Мэйн-стрит в полночь может быть тем, что может сделать какой-то пьяный подросток, но это форма непредсказуемости, которая не приспособлена к разумному распределению приоритетов вождения. Ни один не будет переписываться или пытаться есть и водить машину.
Детерминизм
Что касается детерминизма, в контексте обсуждаемого использования будет достаточно генерации псевдослучайных чисел для конкретных распределений.
- Тупиковый релиз или
- Ускорение обучения и повышение надежности при наличии локальных минимумов, которые не являются глобальным минимумом во время оптимизации,
Функциональные тесты и технологии модульного тестирования не только способны выполнять тестирование компонентов с псевдослучайностью, но иногда они используют псевдослучайность для обеспечения лучшего охвата тестирования. Ключ к успеху - понимание вероятности и статистики, и некоторые инженеры и дизайнеры ИИ это хорошо понимают.
Элемент Сюрприза
Где случайность является наиболее важной в AV-технологии, не в принятии решений, а в неожиданностях. Это самый передовой край этой инженерной работы сегодня. Как можно безопасно управлять автомобилем, когда на аудио- или визуальных каналах появляется совершенно новый сценарий? Это, возможно, место, где разнообразие человеческих мыслей может быть наилучшим адептом, но на скоростях шоссе, как правило, слишком медленно, чтобы реагировать так, как мы видим в сценах погони в кино.
Корреляция между риском и скоростью
Это вызывает интересное взаимодействие факторов риска. Предполагается, что более высокие скорости более опасны, фактическая механика и вероятность не так очевидны. Низкие скорости приводят к более длительным поездкам и более высокой плотности движения. Некоторые формы аварий менее вероятны на более высоких скоростях, особенно те, которые связаны в основном с плотностью движения или случайностью. Другие формы более вероятны на более высоких скоростях, особенно те, которые связаны со временем реакции и трением шины.
В автономных транспортных средствах проскальзывание шин может быть более точно смоделировано, а время реакции может быть на несколько порядков быстрее, поэтому минимальные ограничения скорости могут быть более строгими, а верхние пределы могут увеличиться, как только мы вытесним людей с сидений водителя.
Автомобили с самостоятельным вождением применяют обучение с подкреплением и обучение под наблюдением, что позволяет им лучше подходить для ситуаций, которые разработчики сами не ожидали.
Некоторые автомобили теперь используют Swarm Intelligence , где они эффективно учатся на взаимодействиях между собой, что также может помочь в случаях трансферного обучения.
источник