Rendere i veicoli autonomi più sicuri: i ricercatori della NCSU sviluppano una soluzione
Data di pubblicazione:Se si vuole che i veicoli autonomi raggiungano un’adozione diffusa, dobbiamo sapere che sono in grado di affrontare situazioni di traffico complesse, come ad esempio immettersi nel traffico intenso quando le corsie scompaiono su un’autostrada. A tal fine, i ricercatori della North Carolina State University hanno sviluppato una tecnica che consente al software dei veicoli autonomi di effettuare i calcoli rilevanti più rapidamente, migliorando sia il traffico che la sicurezza nei sistemi di veicoli autonomi simulati.
"Al momento, i programmi progettati per aiutare i veicoli autonomi a superare i cambi di corsia si basano sulla creazione di problemi abbastanza semplici da poter essere risolti rapidamente, in modo che il veicolo possa funzionare in tempo reale", afferma Ali Hajbabaie, autore corrispondente di un articolo sul lavoro e assistente professore di ingegneria civile, edile e ambientale presso la NC State. “Tuttavia, semplificare troppo il problema può in realtà creare una nuova serie di problemi, poiché gli scenari del mondo reale sono raramente semplici.
“Il nostro approccio ci consente di abbracciare la complessità dei problemi del mondo reale. Invece di concentrarci sulla semplificazione del problema, abbiamo sviluppato un algoritmo distribuito cooperativo. Questo approccio essenzialmente scompone un problema complesso in sottoproblemi più piccoli e li invia a diversi processori per risolverli separatamente. Questo processo, chiamato parallelizzazione, migliora significativamente l’efficienza”.
A questo punto, i ricercatori hanno testato il loro approccio solo in simulazioni, in cui i sottoproblemi sono condivisi tra diversi core dello stesso sistema informatico. Tuttavia, se mai i veicoli autonomi utilizzassero questo approccio su strada, i veicoli si collegherebbero tra loro e condividerebbero i sottoproblemi informatici.
Nei test di prova, i ricercatori hanno esaminato due cose: se la loro tecnica consentisse al software del veicolo autonomo di risolvere i problemi di fusione in tempo reale; e in che modo il nuovo approccio “cooperativo” ha influito sul traffico e sulla sicurezza rispetto a un modello esistente per la navigazione di veicoli autonomi.
In termini di tempo di calcolo, i ricercatori hanno scoperto che il loro approccio consentiva ai veicoli autonomi di percorrere scenari complessi di fusione di corsie autostradali in tempo reale in condizioni di traffico moderato e intenso, con prestazioni più eccezionali quando i volumi di traffico diventavano particolarmente elevati.
Ma quando si è trattato di migliorare il traffico e la sicurezza, la nuova tecnica ha funzionato eccezionalmente bene. In alcuni scenari, in particolare quando il volume del traffico era inferiore, i due approcci hanno funzionato più o meno allo stesso modo. Ma nella maggior parte dei casi, il nuovo approccio ha sovraperformato il modello precedente con un margine considerevole. Inoltre, la nuova tecnica non ha causato incidenti in cui i veicoli dovevano fermarsi o dove si verificavano “condizioni di quasi incidente”. I risultati dell'altro modello includevano scenari multipli in cui si verificavano letteralmente migliaia di interruzioni e condizioni di quasi incidente.
"Per un test di prova, siamo molto soddisfatti delle prestazioni di questa tecnica", afferma Hajbabaie. “C'è margine di miglioramento, ma siamo partiti alla grande.
"La buona notizia è che stiamo sviluppando questi strumenti e affrontando questi problemi ora, in modo da essere in una buona posizione per garantire sistemi autonomi sicuri man mano che verranno adottati su più ampia scala."
La carta, "Ottimizzazione della traiettoria cooperativa distribuita e del cambio di corsia dei veicoli automatizzati connessi: segmenti autostradali con abbandono della corsia”, appare nel diario Ricerca sui trasporti, parte C. Il primo autore dell'articolo è Mehrdad Tajalli, un neolaureato PhD della NC State. L'articolo è stato scritto in collaborazione con Ramin Niroumand, uno studente di dottorato presso la NC State.
(C) NCSU
Fonte articolo originale: WRAL TechWire