Роботизированный Гоночный Автомобиль Стэнфорда Учится У Людей

Профессиональные гонщики помогают инженерам-роботам совершенствовать алгоритмы, используемые Шелли, самоуправляемым гоночным автомобилем Стэнфорда.

В то время как семейный седан Google с самообслуживанием фокусируется на повседневных опасностях ежедневных поездок на работу, Audi TTS Shelley из Стэнфорда выходит на гоночную трассу для высокоскоростных тестов своего программного обеспечения.

Шелли, продукт сотрудничества между Лабораторией динамического дизайна Стэнфорда и исследовательской лабораторией электроники Volkswagen, можно увидеть в действии на гоночной трассе Thunderhill в Калифорнии в этом видео. Чего вы не замечаете, когда ревет двигатель и визжат шины, так это того, что на борту нет человека. Это представление, которое позволило автомобилю преодолеть 3-мильную трассу менее чем за 2,5 минуты с максимальной скоростью на прямых 120 миль в час, время, которое соперничает с теми, которые публикуют профессиональные водители, было выполнено с помощью бортового алгоритмического управления.

Зачем сосредотачиваться на скоростном вождении, когда долгосрочная цель проекта-создание автономных транспортных средств, которые возьмут на себя повседневную работу по вождению от А до В по нормальным, загруженным транспортом дорогам в условиях безопасности?

По словам Криса Гердеса, который возглавляет стэнфордскую команду, доведение автомобиля до предела-лучший способ узнать, какой стресс испытывает автомобиль в кризис, и что нужно, чтобы привести его в порядок. Например, математика, связанная с тем, чтобы заставить вращающееся колесо цепляться за тротуар, очень похожа на восстановление после скольжения по участку льда.

Тесты в Тандерхилле показали, что маршрут, проложенный вокруг курса алгоритмами Шелли, был близок к пути, выбранному профессиональным водителем. Даже в этом случае лучшие водители-люди все равно быстрее на трассе, хотя бы на несколько секунд.

По словам Гердеса, это происходит потому, что, в то время как Шелли вычисляет самую быструю линию вокруг курса и выполняет точные поправки, необходимые для ее соблюдения, человек больше полагается на чувство и интуицию и может, например, позволить машине слишком широко развернуться в одном повороте, если он знает, что это лучше настроит его на следующий.

Чтобы узнать больше о производительности человека, команда заручилась помощью двух профессиональных водителей, которые организовали ношение набора биологических датчиков во время гонки в прошлые выходные на мероприятии Rolex Monterey Motorsports Reunion на гоночной трассе Laguna Seca. Помимо прочего, датчики регистрировали температуру тела и частоту сердечных сокращений водителей, а для определения того, какие маневры вождения требуют наибольшей концентрации и мозговой силы, скальп-электроды регистрировали мозговую активность во время гонки. Эти биологические данные будут объединены с данными о механических характеристиках автомобиля – Ford GT40 1966 года выпуска, единственного американского автомобиля, который финишировал первым в общем зачете в гонке “24 часа Ле-Мана”, – который Стэнфорд оснастил датчиками обратной связи, аналогичными датчикам на Шелли.

Гердес объяснил:

“Нам нужно знать, что делают лучшие водители, что делает их такими успешными. Если мы сможем сопоставить это с данными динамики автомобиля, мы сможем лучше использовать возможности автомобиля.”

Таким образом, точно так же, как лучший водитель, кажется, находится в гармонии со своими транспортными средствами, это исследование направлено на то, чтобы гарантировать, что алгоритмы вождения одинаково отзывчивы.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *