blogtsk
Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một thuật toán mới có thể giúp ô tô tự hành đi trên những con phố chật hẹp và đông đúc.
Việc lập trình cho xe tự hành (AV) đi trên những con phố chật hẹp và đông đúc — mà không cần người ngồi sau tay lái hoặc không biết người lái xe khác có thể làm gì — đã đưa ra một thách thức độc đáo đối với các nhà nghiên cứu tại Trung tâm nghiên cứu xe tự hành Argo của Đại học Carnegie Mellon.
“Đó là luật bất thành văn của con đường, đó là phần lớn những gì chúng ta đang giải quyết ở đây,” Christoph Killing, một cựu học giả nghiên cứu thỉnh giảng tại Viện Robotics của Trường Khoa học Máy tính và hiện là một phần của Phòng thí nghiệm Hệ thống Trên không Tự trị tại Kỹ thuật Đại học München. “Có một chút khó khăn. Bạn phải học cách thương lượng với viễn cảnh này mà không cần biết phương tiện kia sẽ dừng lại hay đi tiếp”.
Killing đã hợp tác với nhà khoa học nghiên cứu John Dolan và nghiên cứu sinh tiến sĩ Adam Villaflor để giải quyết vấn đề này.
Nhóm nghiên cứu tin rằng nghiên cứu của họ là nghiên cứu đầu tiên về kịch bản lái xe cụ thể này. Nó yêu cầu người lái xe – dù là người hay không – phải hợp tác để vượt qua nhau một cách an toàn mà không cần biết đối phương đang nghĩ gì. Người lái xe phải cân bằng giữa sự hung hăng với sự hợp tác. Một người lái xe quá khích, chỉ đi mà không quan tâm đến các phương tiện khác, có thể gây nguy hiểm cho bản thân và những người khác. Một người lái xe hợp tác quá mức, luôn tấp vào lề khi đối mặt với dòng xe cộ đang chạy tới, có thể sẽ không bao giờ đi tiếp được nữa.
Dolan nói: “Tôi luôn thấy đây là một khía cạnh thú vị và đôi khi khó khăn khi lái xe ở Pittsburgh.
Các phương tiện tự hành đã được báo trước là một giải pháp tiềm năng cho những thách thức trong chặng đường cuối cùng về giao hàng và vận chuyển. Nhưng để một xe tự hành có thể giao bánh pizza, gói hàng hoặc một người đến nơi, chúng phải có khả năng điều hướng không gian chật hẹp và ý định của người lái xe không xác định.
Nhóm đã phát triển một phương pháp để mô hình hóa các mức độ hợp tác khác nhau của người lái xe — khả năng một người lái xe tấp vào lề để người lái xe kia vượt qua — và sử dụng các mô hình đó để đào tạo một thuật toán có thể hỗ trợ xe tự hành một cách an toàn và hiệu quả điều hướng tình huống này . Thuật toán chỉ được sử dụng trong mô phỏng chứ không phải trên một chiếc xe trong thế giới thực, nhưng kết quả rất hứa hẹn. Nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng thuật toán của họ hoạt động tốt hơn so với các mô hình hiện tại.
Lái xe có đầy đủ các kịch bản phức tạp như thế này. Khi các nhà nghiên cứu về lái xe tự hành giải quyết chúng, họ tìm cách tạo ra các thuật toán và mô hình được phát triển cho một tình huống, chẳng hạn như hòa vào đường cao tốc, hoạt động cho các tình huống khác, như chuyển làn hoặc rẽ trái để tránh giao thông ở giao lộ.
Dolan nói: “Thử nghiệm mở rộng đang đưa ra phần trăm cuối cùng của các trường hợp cảm ứng. “Chúng tôi tiếp tục tìm ra những trường hợp ngóc ngách này và tiếp tục tìm ra cách để xử lý chúng”.
Nhóm đã trình bày của mình nghiên cứu tại Hội nghị Quốc tế về Robot và Tự động hóa.
Nguồn: Futurity
Môn học mạnh về khả năng vận dụng phương pháp để ứng phó với công việc, cuộc sống chính là PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO và ĐỔI MỚI. Đây là chìa khoá để tiếp cận với các nguyên tắc thủ thuật giúp tư duy có nền tảng và định hướng hơn. Tại Trung tâm Sáng tạo Khoa học–kỹ thuật (TSK) thuộc trường Khoa Học Tự Nhiên là một nơi đáng tin cậy để bạn theo học. Bạn có thể điền thông tin tại đây hoặc liên hệ số điện thoại: (028) 38 301 743; 089 668 36 31 để thực hiện đăng ký.
