Zelfrijdende voertuigen veiliger maken: NCSU-onderzoekers ontwikkelen een oplossing
Datum gepubliceerd:Als autonome voertuigen ooit een brede adoptie willen bereiken, moeten we weten dat ze in staat zijn om door complexe verkeerssituaties te navigeren, zoals invoegen in druk verkeer wanneer rijstroken op een snelweg verdwijnen. Daartoe hebben onderzoekers van de North Carolina State University een techniek ontwikkeld waarmee autonome voertuigsoftware de relevante berekeningen sneller kan maken, waardoor zowel het verkeer als de veiligheid in gesimuleerde autonome voertuigsystemen worden verbeterd.
“Op dit moment zijn de programma’s die zijn ontworpen om autonome voertuigen te helpen bij het navigeren bij het wisselen van rijstrook afhankelijk van het rekenkundig eenvoudig maken van problemen om ze snel op te lossen, zodat het voertuig in realtime kan werken”, zegt Ali Hajbabai, corresponderend auteur van een paper over het werk en assistent-professor civiele techniek, bouw- en milieutechniek bij NC State. “Het te veel vereenvoudigen van het probleem kan echter feitelijk een nieuwe reeks problemen creëren, aangezien scenario’s in de echte wereld zelden eenvoudig zijn.
“Onze aanpak stelt ons in staat de complexiteit van echte problemen te omarmen. In plaats van ons te concentreren op het vereenvoudigen van het probleem, hebben we een coöperatief gedistribueerd algoritme ontwikkeld. Deze aanpak verdeelt een complex probleem feitelijk in kleinere deelproblemen, en stuurt deze naar verschillende processors om deze afzonderlijk op te lossen. Dit proces, parallellisatie genoemd, verbetert de efficiëntie aanzienlijk.”
Op dit moment hebben de onderzoekers hun aanpak alleen getest in simulaties, waarbij de deelproblemen worden gedeeld door verschillende kernen in hetzelfde computersysteem. Als autonome voertuigen deze aanpak echter ooit op de weg zouden gebruiken, zouden de voertuigen met elkaar netwerken en de computersubproblemen delen.
Bij proof-of-concept-testen keken de onderzoekers naar twee dingen: of hun techniek het mogelijk maakte dat autonome voertuigsoftware fusieproblemen in realtime oplost; en hoe de nieuwe ‘coöperatieve’ aanpak het verkeer en de veiligheid beïnvloedde in vergelijking met een bestaand model voor het navigeren door autonome voertuigen.
In termen van rekentijd ontdekten de onderzoekers dat hun aanpak autonome voertuigen in staat stelde om in realtime door complexe scenario's voor het samenvoegen van snelwegbanen te navigeren in matig en druk verkeer, met betere prestaties wanneer de verkeersvolumes bijzonder hoog werden.
Maar als het om het verbeteren van het verkeer en de veiligheid ging, deed de nieuwe techniek het uitzonderlijk goed. In sommige scenario's, vooral wanneer het verkeersvolume lager was, presteerden de twee benaderingen ongeveer hetzelfde. Maar in de meeste gevallen presteerde de nieuwe aanpak aanzienlijk beter dan het vorige model. Bovendien kende de nieuwe techniek nul incidenten waarbij voertuigen tot stilstand moesten komen of waarbij sprake was van ‘bijna-botsingen’. De resultaten van het andere model omvatten meerdere scenario's met letterlijk duizenden stilstanden en bijna-ongelukken.
“Voor een proof-of-concept-test zijn we erg tevreden over de prestaties van deze techniek”, zegt Hajbabaie. “Er is ruimte voor verbetering, maar we hebben een goede start gemaakt.
“Het goede nieuws is dat we deze tools nu ontwikkelen en deze problemen aanpakken, zodat we in een goede positie verkeren om veilige autonome systemen te garanderen wanneer ze op grotere schaal worden toegepast.”
De krant, "Gedistribueerd coöperatief traject en rijstrookwisseling Optimalisatie van geconnecteerde geautomatiseerde voertuigen: snelwegsegmenten met rijstrookdaling”, verschijnt in het journaal Transportonderzoek Deel C. De eerste auteur van het artikel is Mehrdad Tajalli, recentelijk gepromoveerd aan NC State. Het artikel is co-auteur van Ramin Niroumand, een promovendus bij NC State.
(C) NCSU
Originele artikelbron: WRAL TechWire