Revolucija u prometu: istraživači iz Paderborna optimiziraju autonomna vozila!

Revolucija u prometu: istraživači iz Paderborna optimiziraju autonomna vozila!

Sveučilište u Paderbornu pokrenulo je novi istraživački projekt koji ima za cilj značajno poboljšati interakciju između autonomnih vozila i pješaka. Pod vodstvom dr.-ing. Sandra Gausemeier i dr. rer. liječnik. Tim Lehmann, projekt se fokusira na prepoznavanje namjera pješaka da nešto postupe prije nego što stvarno postupe. Ovo je namijenjeno proaktivnom izbjegavanju kritičnih prometnih situacija, što bi moglo predstavljati značajan napredak u području autonomne vožnje. Prema Sveučilištu u Paderbornu, projekt je nagrađen nagradom za istraživanje sveučilišta, koja je vrijedna 150.000 eura.

Inovativni projekt kombinira metode umjetne inteligencije (AI) s analizom pokreta. Znanstvenici provode eksperimentalne studije o ponašanju ljudi pri donošenju odluka kako bi razvili prediktivne algoritme. Izazov leži u generiranju, obradi i odgovoru na informacije u stvarnom vremenu, posebno u složenim urbanim scenarijima.

Ciljevi i metode projekta

Jedan od glavnih ciljeva je razviti sustav temeljen na umjetnoj inteligenciji koji stvara profile rizika i može točno procijeniti buduće namjere pješaka. Kako bi se osiguralo uspješno prepoznavanje uzoraka sekvenci ljudskih pokreta, kvaliteta podataka o obuci je od presudne važnosti. Stoga se koriste različite metode prikupljanja podataka, poput praćenja oka i mobilne elektroencefalografije.

Poseban fokus je na provedbi eksperimentalnih studija u urbanim sredinama. Ovi su testovi namijenjeni poboljšanju i razumijevanju interakcija čovjeka i stroja. Osim toga, planirano je da će autonomni sustavi nakon obuke moći prepoznati namjere pješaka isključivo na temelju slika ugrađenih kamera. Prvi rezultati projekta očekuju se početkom 2027. godine.

Tehnološki izazovi i sigurnosne strategije

Istraživački rad suočava se s nizom tehnoloških izazova. Jedan od njih je potreba optimizacije autonomnih vozila za normalan cestovni promet u teškim uvjetima. Fraunhofer Institut za kognitivne sustave IKS naglašava da autonomna vozila dobro funkcioniraju u testnim situacijama, ali moraju biti sigurna u stvarnim okruženjima, kao što je loše vrijeme ili neispravni senzori. Stoga se traži otporna, inteligentna softverska arhitektura kako bi se osigurala pouzdanost sustava.

Značajan dio posla provodi se i na projektu KARLI, koji podržava konzorcij sastavljen od Fraunhofer instituta IOSB, IAO i nekoliko industrijskih partnera. KARLI, što je kratica za umjetnu inteligenciju za prilagodljivu, responzivnu i razinu usklađenu interakciju u vozilu budućnosti, fokusira se na AI funkcije za razine automatizacije od 2 do 4. Individualne interakcije između ljudi i AI ovdje igraju središnju ulogu. Prilagodba interakcija različitim razinama automatizacije namijenjena je poboljšanju sigurnosti i pažnje vozača.

Zaštita podataka i transparentnost također su ključni čimbenici za stjecanje povjerenja korisnika u tehnologiju. Inovativni pristupi, kao što je upotreba senzora podržanih umjetnom inteligencijom, unutarnjih kamera i velikih jezičnih modela, imaju za cilj osigurati da interakcije u vozilu budu optimalno dizajnirane dok se u isto vrijeme održava anonimnost putnika. Prve funkcije iz ovih projekata mogle bi biti dostupne u serijskim vozilima do 2026.

Sve u svemu, rezultati istraživanja iz Paderborna i Fraunhofer instituta pokazuju da put do sigurne i učinkovite autonomne vožnje uključuje mnoge složene izazove koji se moraju prevladati inovativnim pristupima i interdisciplinarnom suradnjom.