Autonome Fahrzeuge sicherer machen: NCSU-Forscher entwickeln eine Lösung
Veröffentlichungsdatum:Wenn autonome Fahrzeuge jemals eine breite Akzeptanz finden sollen, müssen wir wissen, dass sie in der Lage sind, komplexe Verkehrssituationen zu meistern, beispielsweise das Einfädeln in den dichten Verkehr, wenn auf einer Autobahn die Spur verschwindet. Zu diesem Zweck haben Forscher der North Carolina State University eine Technik entwickelt, die es autonomer Fahrzeugsoftware ermöglicht, die relevanten Berechnungen schneller durchzuführen – und so sowohl den Verkehr als auch die Sicherheit in simulierten autonomen Fahrzeugsystemen zu verbessern.
„Derzeit basieren die Programme, die autonome Fahrzeuge beim Navigieren bei Spurwechseln unterstützen sollen, darauf, Probleme rechnerisch so einfach zu machen, dass sie schnell gelöst werden können, sodass das Fahrzeug in Echtzeit arbeiten kann“, sagt er Ali Hajbabaie, korrespondierender Autor einer Arbeit über die Arbeit und Assistenzprofessor für Bau-, Bau- und Umweltingenieurwesen an der NC State. „Eine zu starke Vereinfachung des Problems kann jedoch tatsächlich zu einer Reihe neuer Probleme führen, da reale Szenarien selten einfach sind.
„Unser Ansatz ermöglicht es uns, die Komplexität realer Probleme zu berücksichtigen. Anstatt uns auf die Vereinfachung des Problems zu konzentrieren, haben wir einen kooperativen verteilten Algorithmus entwickelt. Bei diesem Ansatz wird ein komplexes Problem im Wesentlichen in kleinere Teilprobleme zerlegt und diese zur separaten Lösung an verschiedene Prozessoren gesendet. Dieser Prozess, Parallelisierung genannt, verbessert die Effizienz erheblich.“
Zu diesem Zeitpunkt haben die Forscher ihren Ansatz lediglich in Simulationen getestet, bei denen die Teilprobleme auf verschiedene Kerne im selben Computersystem verteilt werden. Sollten autonome Fahrzeuge diesen Ansatz jedoch jemals auf der Straße nutzen, würden sich die Fahrzeuge untereinander vernetzen und sich die Teilrechenaufgaben teilen.
Bei Proof-of-Concept-Tests untersuchten die Forscher zwei Dinge: ob ihre Technik es autonomer Fahrzeugsoftware ermöglichte, Zusammenführungsprobleme in Echtzeit zu lösen; und wie sich der neue „kooperative“ Ansatz im Vergleich zu einem bestehenden Modell zur Navigation autonomer Fahrzeuge auf Verkehr und Sicherheit auswirkte.
In Bezug auf die Rechenzeit stellten die Forscher fest, dass ihr Ansatz es autonomen Fahrzeugen ermöglichte, komplexe Szenarien beim Zusammenführen von Autobahnspuren in Echtzeit bei mäßigem und starkem Verkehr zu bewältigen, wobei die Leistung bei besonders hohem Verkehrsaufkommen schlechter ausfiel.
Aber wenn es darum ging, den Verkehr und die Sicherheit zu verbessern, schnitt die neue Technik außerordentlich gut ab. In einigen Szenarien, insbesondere wenn das Verkehrsaufkommen geringer war, erzielten die beiden Ansätze ungefähr die gleiche Leistung. Doch in den meisten Fällen übertraf der neue Ansatz das Vorgängermodell deutlich. Darüber hinaus kam es mit der neuen Technik zu keinen Zwischenfällen, bei denen Fahrzeuge anhalten mussten oder bei denen es zu „Beinahe-Unfallbedingungen“ kam. Die Ergebnisse des anderen Modells umfassten mehrere Szenarien, in denen es buchstäblich zu Tausenden von Ausfällen und Beinahe-Unfallbedingungen kam.
„Für einen Proof-of-Concept-Test sind wir mit der Leistung dieser Technik sehr zufrieden“, sagt Hajbabaie. „Es gibt Raum für Verbesserungen, aber wir haben einen guten Start hingelegt.
„Die gute Nachricht ist, dass wir diese Tools jetzt entwickeln und diese Probleme angehen, so dass wir in einer guten Position sind, sichere autonome Systeme zu gewährleisten, wenn sie immer weiter verbreitet werden.“
Das Papier, "Verteilte kooperative Trajektorie und Spurwechseloptimierung vernetzter automatisierter Fahrzeuge: Autobahnabschnitte mit Spurwechsel“, erscheint in der Zeitschrift Verkehrsforschung Teil C. Erstautor des Artikels ist Mehrdad Tajalli, ein frischgebackener Doktorand der NC State. Der Artikel wurde von Ramin Niroumand, einem Doktoranden an der NC State, mitverfasst.
(C) NCSU
Originalquelle des Artikels: WRAL TechWire