Rewolucja w ruchu drogowym: badacze z Paderborn optymalizują pojazdy autonomiczne!

Rewolucja w ruchu drogowym: badacze z Paderborn optymalizują pojazdy autonomiczne!

Uniwersytet w Paderborn uruchomił nowy projekt badawczy, którego celem jest znaczna poprawa interakcji między pojazdami autonomicznymi a pieszymi. Kierowany przez dr inż. Sandra Gausemeier i dr rer. lekarski. Tima Lehmanna projekt koncentruje się na rozpoznawaniu zamiarów pieszych do działania, zanim faktycznie podejmą działania. Ma to pomóc w proaktywnym unikaniu krytycznych sytuacji na drodze, co mogłoby stanowić znaczący postęp w dziedzinie jazdy autonomicznej. Według Uniwersytetu w Paderborn projekt został uhonorowany uniwersytecką nagrodą naukową o wartości 150 000 euro.

Innowacyjny projekt łączy metody sztucznej inteligencji (AI) z analizą ruchu. Naukowcy prowadzą badania eksperymentalne zachowań decyzyjnych ludzi, aby opracować algorytmy predykcyjne. Wyzwanie polega na generowaniu, przetwarzaniu i reagowaniu na informacje w czasie rzeczywistym, szczególnie w złożonych scenariuszach miejskich.

Cele i metody projektu

Jednym z głównych celów jest opracowanie systemu opartego na sztucznej inteligencji, który tworzy profile ryzyka i może dokładnie ocenić przyszłe zamiary pieszych. Aby zapewnić skuteczne rozpoznawanie wzorców sekwencji ruchów człowieka, jakość danych treningowych ma kluczowe znaczenie. Dlatego stosuje się różne metody gromadzenia danych, takie jak śledzenie wzroku i mobilna elektroencefalografia.

Szczególny nacisk położony jest na realizację badań eksperymentalnych w środowiskach miejskich. Testy te mają na celu poprawę i zrozumienie interakcji człowiek-maszyna. Ponadto planuje się, że po przeszkoleniu systemy autonomiczne będą mogły rozpoznawać zamiary pieszych wyłącznie na podstawie obrazu z kamer pokładowych. Pierwsze rezultaty projektu spodziewane są na początku 2027 roku.

Wyzwania technologiczne i strategie bezpieczeństwa

Prace badawcze stoją przed szeregiem wyzwań technologicznych. Jednym z nich jest konieczność optymalizacji pojazdów autonomicznych do normalnego ruchu drogowego w trudnych warunkach. Instytut Systemów Kognitywnych im. Fraunhofera IKS podkreśla, że ​​pojazdy autonomiczne dobrze sprawdzają się w sytuacjach testowych, ale muszą być niezawodne w rzeczywistych warunkach, np. przy złej pogodzie lub uszkodzonych czujnikach. Dlatego też poszukuje się odpornej, inteligentnej architektury oprogramowania, która zapewniłaby niezawodność systemów.

Znacząca część prac jest również prowadzona w ramach projektu KARLI, który jest wspierany przez konsorcjum składające się z Instytutu Fraunhofera IOSB, IAO i kilku partnerów przemysłowych. KARLI, co oznacza sztuczną inteligencję zapewniającą adaptacyjną, responsywną i zgodną z poziomami interakcję w pojeździe przyszłości, koncentruje się na funkcjach AI dla poziomów automatyzacji od 2 do 4. Indywidualne interakcje między człowiekiem a sztuczną inteligencją odgrywają tutaj kluczową rolę. Dostosowanie interakcji do różnych poziomów automatyzacji ma na celu poprawę bezpieczeństwa i uwagi kierowców.

Ochrona danych i przejrzystość są również kluczowymi czynnikami w zdobywaniu zaufania użytkowników do technologii. Innowacyjne podejścia, takie jak wykorzystanie czujników wspieranych przez sztuczną inteligencję, kamer wewnętrznych i modeli z dużym językiem, mają na celu zapewnienie optymalnego planowania interakcji w pojeździe przy jednoczesnym zachowaniu anonimowości pasażerów. Pierwsze funkcje wynikające z tych projektów mogą być dostępne w pojazdach seryjnych do 2026 roku.

Ogólnie rzecz biorąc, wyniki badań przeprowadzonych w Paderborn i instytutach Fraunhofera pokazują, że droga do bezpiecznej i skutecznej jazdy autonomicznej wiąże się z wieloma złożonymi wyzwaniami, którym należy stawić czoła dzięki innowacyjnemu podejściu i współpracy interdyscyplinarnej.