Исследователи показали, что автопарк беспилотных автомобилей, объединенных вместе для обеспечения плавного движения, может оптимизировать движение в потоке, по крайней мере, на 35 процентов.
«Для безопасного использования автономных автомобилей на реальных дорогах нам необходимо знать, как они будут взаимодействовать друг с другом.»
— Аманда Пророк
Исследователи из Кембриджского университета запрограммировали небольшой парк миниатюрных роботизированных машин для езды по многополосной трассе и наблюдали, как меняется поток движения, когда один из автомобилей останавливается.
Когда автомобили ехали по отдельности, машины за остановленным автомобилем должны были останавливаться или замедляться и ждать просвета в потоке, как это обычно происходит на реальной дороге. За остановившимся автомобилем быстро формировалась очередь, и общий поток движения замедлялся.
Однако, когда автомобили общались друг с другом и ехали совместно, как только один автомобиль останавливался на внутренней полосе, он посылал сигнал всем остальным автомобилям. Автомобили на внешней полосе движения, находящиеся в непосредственной близости от остановившегося автомобиля, немного замедлялись, так что автомобили на внутренней полосе движения могли быстро проехать мимо остановившегося автомобиля без необходимости останавливаться или значительно замедляться.
Кроме того, когда с беспилотными автомобилями двигался водитель-человек, который передвигался по треку агрессивным образом, другие автомобили могли уступать дорогу, чтобы избегать агрессивного водителя, повышая тем самым уровень безопасности.
Результаты, которые будут представлены сегодня на Международной конференции по робототехнике и автоматизации (ICRA) в Монреале, будут полезны для изучения того, как автономные автомобили могут в будущем общаться друг с другом, а также с автомобилями, управляемыми водителем-человеком, на реальных дорогах.
«Автономные автомобили могли бы решить множество различных проблем, связанных с вождением в городах, но должен быть способ их совместной работы», — говорит Майкл Хе, соавтор и студент бакалавриата колледжа Сент-Джонс, который разработал алгоритмы для этого эксперимента.
«Если различные автопроизводители разрабатывают свои собственные беспилотные автомобили с проприетарным ПО, то все эти автомобили должны эффективно взаимодействовать друг с другом», — сказал Николас Хилдмар, также соавтор и студент бакалавриата в колледже Даунинга, который разработал большую часть аппаратного обеспечения для проведения эксперимента.
Эти два студента завершили работу в рамках исследовательского проекта бакалавриата летом 2018 года в лаборатории доктора Аманды Пророк из Кембриджского факультета компьютерных наук и технологий.
Многие существующие тесты для нескольких автономных автомобилей без водителя выполняются в цифровом формате или с масштабными моделями, которые либо слишком велики, либо слишком дороги для проведения экспериментов в помещении с автопарком.
Начиная с недорогих масштабных моделей коммерчески доступных автомобилей с реалистичными системами рулевого управления, исследователи из Кембриджа адаптировали автомобили с датчиками захвата движения и Raspberry Pi, так что автомобили могли общаться через Wi-Fi.
Затем они адаптировали алгоритм смены полосы движения в беспилотных автомобилях для работы с автопарком. Оригинальный алгоритм решал, когда автомобиль должен сменить полосу движения, основываясь на том, безопасно ли это делать и поможет ли смена полосы движения автомобилю быстрее передвигаться по дороге. Адаптированный алгоритм позволяет более плотно размещать автомобили при смене полосы движения и добавляет ограничение по безопасности для предотвращения ДТП при низкой скорости движения. Второй алгоритм позволил автомобилям обнаружить движущийся впереди автомобиль и освободить место.
Затем они протестировали автопарк в «эгоцентричном» и «кооперативном» режимах вождения, используя как нормальное, так и агрессивное вождение, и наблюдали, как автопарк реагирует на остановившийся автомобиль. В нормальном режиме кооперативное вождение улучшило транспортный поток на 35% по сравнению с эгоцентричным вождением, в то время как в агрессивном — на 45%. Затем исследователи протестировали, как автопарк реагирует на один автомобиль, управляемый человеком с помощью джойстика.
«Наша конструкция позволяет проводить широкий спектр практических, недорогих экспериментов на автономных автомобилях», — сказала Пророк. «Для безопасного использования автономных автомобилей на реальных дорогах нам необходимо знать, как они будут взаимодействовать друг с другом для повышения безопасности и оптимизации транспортного потока».
В дальнейшей работе исследователи планируют использовать автопарк для тестирования мультиавтомобильных систем в более сложных сценариях, включая дороги с большим количество полос движения, перекрестками, а также планируется работа с более широким спектром типов транспортных средств.
Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.
У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.
Читать еще полезные статьи:
- [Прогноз] Транспорт будущего (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный горизонты)
- Лучшие материалы по взлому автомобилей с DEF CON 2018-2019 года
- [Прогноз] Motornet — сеть обмена данными для роботизированного транспорта
- Компании потратили 16 миллиардов долларов на беспилотные автомобили, чтобы захватить рынок в 8 триллионов
- Камеры или лазеры
- Автономные автомобили на open source
- McKinsey: переосмысляем софт и архитектуру электроники в automotive
- Очередная война операционок уже идет под капотом автомобилей
- Программный код в автомобиле
- В современном автомобиле строк кода больше чем…
