Das neue MIT-Simulationssystem lehrt autonome Autos in der realen Unfallvermeidung

0

Wissenschaftler am MIT haben ein neues Simulationssystem entwickelt, mit dem sie autonome Autos mit unendlichen Lenkmöglichkeiten trainieren können. Das Ziel des Simulationssystems ist es, den autonomen Autos das Navigieren in einer Reihe von Worst-Case-Szenarien zu erleichtern, bevor sie auf realen Straßen im ganzen Land und auf der ganzen Welt losgelassen werden. Steuerungssysteme für autonome Autos stützen sich stark auf reale Datensätze von Fahrbahnen menschlicher Fahrer.

Aus diesen Daten können die selbstfahrenden Autos lernen, in einer Vielzahl von Situationen sichere Lenksteuerungen zu emulieren. Reale Daten aus gefährlichen „Randfällen“ wie fast einem Absturz oder einem Ausfall von der Straße oder auf anderen Fahrspuren sind selten. Computerprogramme, die als „Simulations-Engines“ bezeichnet werden, zielen darauf ab, die Situationen nachzuahmen, indem sie detaillierte virtuelle Welten rendern, um die autonomen Autocontroller darin zu schulen, sich von diesen potenziellen Situationen zu erholen.

Das Problem in diesen Situationen besteht darin, dass die aus der Simulation erlernte Steuerung in einem autonomen Vollfahrzeug niemals in die Realität übertragen wird. MIT-Forscher haben dieses Problem mithilfe eines fotorealistischen Simulators namens Virtual Image Synthesis and Transformation for Autonomy gelöst. Das System verwendet einen kleinen Datensatz, der von Menschen erfasst wird, die auf einer Straße fahren, um eine praktisch unendliche Anzahl von Gesichtspunkten aus Trajektorien zu synthetisieren, die das Fahrzeug in die reale Welt bringen könnte.

Der Controller wird für die zurückgelegte Strecke ohne Absturz belohnt, sodass er selbst lernt, wie er ein Ziel sicher erreichen kann. Während der Controller arbeitet, um sein Ziel sicher zu erreichen, lernt er, in jeder Situation zu navigieren, in der er sich befindet, einschließlich der Wiedererlangung der Kontrolle nach dem Wechseln zwischen den Fahrspuren oder einer Wiederherstellung nach einem Beinahe-Crash. Beim Testen konnte der MIT-Simulator sicher auf einem fahrerlosen Auto in Originalgröße eingesetzt werden und durch bisher nicht sichtbare Straßen navigieren.

Wenn das Fahrzeug in einer Offroad-Ausrichtung positioniert wurde, die verschiedene Situationen in der Nähe eines Unfalls nachahmte, konnte der Controller das Auto innerhalb weniger Sekunden erfolgreich in eine sichere Fahrbahn zurückversetzen. Die Arbeit des MIT wurde in Zusammenarbeit mit dem Toyota Research Institute durchgeführt.

Tun Sie mir einen Gefallen: Bitte TEILEN Sie diesen Beitrag.

Share.

Leave A Reply