Eismo revoliucija: Paderborno mokslininkai optimizuoja autonomines transporto priemones!

Eismo revoliucija: Paderborno mokslininkai optimizuoja autonomines transporto priemones!

Paderborno universitetas pradėjo naują mokslinių tyrimų projektą, kuriuo siekiama žymiai pagerinti autonominių transporto priemonių ir pėsčiųjų sąveiką. Vadovaujama dr.-Ing. Sandra Gausemeier ir dr. rer. medikas. Timo Lehmanno, projekto tikslas – atpažinti pėsčiųjų ketinimus veikti prieš jiems imantis veiksmų. Taip siekiama padėti aktyviai išvengti kritinių eismo situacijų, kurios galėtų būti reikšminga pažanga autonominio vairavimo srityje. Paderborno universiteto duomenimis, projektas buvo apdovanotas universiteto mokslo premija, kurios vertė – 150 000 eurų.

Novatoriškas projektas apjungia dirbtinio intelekto (DI) metodus su judesių analize. Mokslininkai atlieka eksperimentinius žmonių sprendimų priėmimo elgesio tyrimus, siekdami sukurti nuspėjimo algoritmus. Iššūkis yra informacijos generavimas, apdorojimas ir atsakas į ją realiuoju laiku, ypač sudėtinguose miesto scenarijuose.

Projekto tikslai ir metodai

Vienas iš pagrindinių tikslų – sukurti dirbtiniu intelektu pagrįstą sistemą, kuri sukurtų rizikos profilius ir galėtų tiksliai įvertinti pėsčiųjų būsimų veiksmų ketinimus. Siekiant užtikrinti sėkmingą žmogaus judesių sekų modelio atpažinimą, treniruočių duomenų kokybė yra labai svarbi. Todėl naudojami įvairūs duomenų rinkimo metodai, tokie kaip akių sekimas ir mobilioji elektroencefalografija.

Ypatingas dėmesys skiriamas eksperimentinių tyrimų įgyvendinimui miesto aplinkoje. Šie testai skirti padėti pagerinti ir suprasti žmogaus ir mašinos sąveiką. Be to, planuojama, kad po mokymų autonominės sistemos galės atpažinti pėsčiųjų ketinimus tik pagal borto kamerų vaizdus. Pirmųjų projekto rezultatų tikimasi 2027 metų pradžioje.

Technologiniai iššūkiai ir saugumo strategijos

Tiriamasis darbas susiduria su įvairiais technologiniais iššūkiais. Vienas iš jų – būtinybė optimizuoti autonomines transporto priemones normaliam kelių eismui sunkiomis sąlygomis. Fraunhoferio kognityvinių sistemų institutas IKS pabrėžia, kad autonominės transporto priemonės gerai veikia bandymo situacijose, tačiau turi būti saugūs realioje aplinkoje, pavyzdžiui, esant blogam orui ar sugedus jutikliams. Todėl, siekiant užtikrinti sistemų patikimumą, siekiama elastingos, išmaniosios programinės įrangos architektūros.

Didelė darbo dalis taip pat atliekama KARLI projekte, kurį remia konsorciumas, sudarytas iš Fraunhoferio instituto IOSB, IAO ir kelių pramonės partnerių. KARLI, kuris reiškia dirbtinį intelektą, skirtą prisitaikyti, reaguoja ir lygius atitinkančią sąveiką ateities transporto priemonėje, daugiausia dėmesio skiria 2–4 ​​automatizavimo lygių AI funkcijoms. Čia pagrindinį vaidmenį atlieka individualios žmonių ir AI sąveikos. Sąveikos pritaikymas skirtingiems automatizavimo lygiams skirtas vairuotojo saugumui ir dėmesingumui pagerinti.

Duomenų apsauga ir skaidrumas taip pat yra labai svarbūs veiksniai siekiant įgyti vartotojų pasitikėjimą technologija. Naujoviški metodai, pvz., dirbtinio intelekto palaikomi jutikliai, vidaus kameros ir didelės kalbos modeliai, yra skirti užtikrinti, kad sąveika transporto priemonėje būtų optimaliai suprojektuota ir tuo pat metu būtų išlaikytas keleivių anonimiškumas. Pirmosios šių projektų funkcijos serijiniuose automobiliuose galėtų būti prieinamos iki 2026 m.

Apskritai Paderborno ir Fraunhoferio institutų tyrimų rezultatai rodo, kad kelias į saugų ir efektyvų autonominį vairavimą apima daug sudėtingų iššūkių, kuriuos reikia įveikti taikant naujoviškus metodus ir tarpdisciplininį bendradarbiavimą.