Revolūcija satiksmē: Paderbornas pētnieki optimizē autonomos transportlīdzekļus!

Revolūcija satiksmē: Paderbornas pētnieki optimizē autonomos transportlīdzekļus!

Paderbornas Universitāte ir uzsākusi jaunu pētniecības projektu, kura mērķis ir būtiski uzlabot autonomo transportlīdzekļu un gājēju mijiedarbību. Vada Dr.-Ing. Sandra Gausemeier un Dr. rer. mediķis. Tims Lēmans, projekts koncentrējas uz gājēju nodomu atpazīšanu, pirms viņi faktiski rīkojas. Tas ir paredzēts, lai palīdzētu proaktīvi izvairīties no kritiskām satiksmes situācijām, kas varētu būt ievērojams progress autonomās braukšanas jomā. Saskaņā ar Paderbornas Universitātes sniegto informāciju projektam tika piešķirta universitātes zinātniskā balva 150 000 eiro vērtībā.

Novatoriskais projekts apvieno mākslīgā intelekta (AI) metodes ar kustību analīzi. Zinātnieki veic eksperimentālus pētījumus par cilvēku uzvedību lēmumu pieņemšanā, lai izstrādātu prognozēšanas algoritmus. Izaicinājums ir saistīts ar informācijas ģenerēšanu, apstrādi un reaģēšanu reāllaikā, jo īpaši sarežģītos pilsētas scenārijos.

Projekta mērķi un metodes

Viens no galvenajiem mērķiem ir izstrādāt uz AI balstītu sistēmu, kas veido riska profilus un spēj precīzi novērtēt gājēju turpmākās rīcības ieceres. Lai nodrošinātu veiksmīgu cilvēka kustību secību modeļu atpazīšanu, apmācības datu kvalitātei ir izšķiroša nozīme. Tāpēc tiek izmantotas dažādas datu vākšanas metodes, piemēram, acu izsekošana un mobilā elektroencefalogrāfija.

Īpaša uzmanība tiek pievērsta eksperimentālo pētījumu īstenošanai pilsētvidē. Šie testi ir paredzēti, lai palīdzētu uzlabot un izprast cilvēka un mašīnas mijiedarbību. Turklāt plānots, ka pēc apmācībām autonomās sistēmas spēs atpazīt gājēju nodomus, balstoties tikai uz borta kameru attēliem. Pirmie projekta rezultāti gaidāmi 2027. gada sākumā.

Tehnoloģiskie izaicinājumi un drošības stratēģijas

Pētnieciskais darbs saskaras ar dažādām tehnoloģiskām problēmām. Viens no tiem ir nepieciešamība optimizēt autonomos transportlīdzekļus normālai ceļu satiksmei sarežģītos apstākļos. Fraunhofera Kognitīvo sistēmu institūts IKS uzsver, ka autonomie transportlīdzekļi labi darbojas testa situācijās, taču tiem jābūt drošiem reālā vidē, piemēram, sliktos laikapstākļos vai bojātos sensoros. Tāpēc tiek meklēta elastīga, inteliģenta programmatūras arhitektūra, lai nodrošinātu sistēmu uzticamību.

Ievērojama darba daļa tiek veikta arī KARLI projektā, kuru atbalsta konsorcijs, ko veido Fraunhofer Institute IOSB, IAO un vairāki industriālie partneri. KARLI, kas apzīmē mākslīgo intelektu adaptīvai, atsaucīgai un līmenim atbilstošai mijiedarbībai nākotnes transportlīdzeklī, koncentrējas uz AI funkcijām automatizācijas līmenī no 2. līdz 4. Individuālajai mijiedarbībai starp cilvēkiem un AI šeit ir galvenā loma. Mijiedarbības pielāgošana dažādiem automatizācijas līmeņiem ir paredzēta, lai uzlabotu vadītāja drošību un uzmanību.

Datu aizsardzība un pārredzamība ir arī būtiski faktori, lai panāktu lietotāju uzticēšanos tehnoloģijai. Novatoriskas pieejas, piemēram, mākslīgā intelekta atbalstītu sensoru, salona kameru un lielu valodu modeļu izmantošana, ir paredzētas, lai nodrošinātu, ka mijiedarbība transportlīdzeklī ir optimāli izstrādāta, vienlaikus saglabājot pasažieru anonimitāti. Pirmās funkcijas no šiem projektiem sērijveida transportlīdzekļos varētu būt pieejamas līdz 2026. gadam.

Kopumā Paderbornas un Fraunhofera institūta pētījumu rezultāti liecina, ka ceļš uz drošu un efektīvu autonomu braukšanu ietver daudzas sarežģītas problēmas, kas jāpārvar, izmantojot novatoriskas pieejas un starpdisciplināru sadarbību.