Atvirojo kodo vairavimo simuliatorius, treniruojantis autonomines transporto priemones

Savaeigiai automobiliai turi pakeisti transporto sistemas visame pasaulyje. Jei tikėti ažiotažu, visiškai autonominės transporto priemonės išvažiuos į atvirą kelią.

Tiesa yra sudėtingesnė. Pažangiausios savaiminio vairavimo technologijos veikia tik itin ribotoje aplinkoje ir oro sąlygomis. Ir nors dauguma naujų automobilių ateinančiais metais turės tam tikrą vairuotojo pagalbą, autonominiai automobiliai, važinėjantys bet kokiomis sąlygomis be žmogaus priežiūros, dar liko daug metų.

Viena iš pagrindinių problemų yra ta, kad transporto priemones sunku išmokyti susidoroti visose situacijose. O sudėtingiausios situacijos dažnai būna pačios rečiausios. Egzistuoja labai daug įvairių keblių aplinkybių, su kuriomis vairuotojai susiduria retai: į kelią išbėgantis vaikas, ne ta gatvės puse važiuojanti transporto priemonė, iš karto įvykusi avarija ir pan.

Kiekvienoje iš šių aplinkybių savarankiškai važiuojantis automobilis turi priimti gerus sprendimus, net jei tikimybė su jais susidurti yra maža. Ir tai kelia svarbų klausimą: kaip automobilių gamintojai gali mokyti ir išbandyti savo transporto priemones, kai tokie įvykiai yra tokie reti?

Šiandien mes gauname tam tikrą atsakymą dėl Aleksejaus Dosovitskio darbo „Intel Labs“ ir keleto bičiulių „Toyota“ tyrimų institute ir Kompiuterių regėjimo centre Barselonoje, Ispanijoje. Jie sukūrė atvirojo kodo vairavimo simuliatorių, kurį automobilių gamintojai gali naudoti norėdami išbandyti savarankiško vairavimo technologijas tikroviškomis vairavimo sąlygomis.

Sistema, pavadinta CARLA (Car Learning to Act), imituoja įvairias vairavimo sąlygas ir be galo kartoja pavojingas situacijas, kad padėtų mokytis. Komanda jau naudojo ją vertindama kelių skirtingų autonominio vairavimo metodų veikimą.

Vairavimo simuliatoriai nėra naujiena. Yra daugybė tikroviškų vairavimo ir lenktynių simuliatorių, daugelis yra skirti žaidimams. Įvairios autonominio vairavimo grupės juos naudojo savo technologijoms išbandyti.

Tačiau nė vienas iš šių treniruoklių nesuteikia tokio grįžtamojo ryšio, kokio reikia, kad autonominės vairavimo sistemos galėtų efektyviai treniruotis. Šios sistemos taip pat neleidžia iš esmės kontroliuoti vairavimo sąlygų ar kitų agentų veiksmų.

Lenktynių simuliatoriuose paprastai nėra perėjos ar pėsčiųjų. O miesto simuliatoriai, tokie kaip Grand Theft Auto, nesuteikia galimybės kontroliuoti oro, saulės padėties, kitų automobilių elgesio, šviesoforų ir pėsčiųjų, dviratininkų ir pan.

Ir šios patentuotos sistemos nesuteikia tokio techninio grįžtamojo ryšio, kokį turi išmokti autonominio vairavimo sistemos.

Taigi Dosovitskiy ir co sukūrė savo simuliatorių. CARLA siūlo biblioteką, kurią galima išdėstyti miestuose esant įvairioms oro ir apšvietimo sąlygoms. Bibliotekoje yra 40 skirtingų pastatų, 16 animuotų transporto priemonių modelių ir 50 animuotų pėsčiųjų.

Komanda juos panaudojo kurdama du miestus su keliais kilometrais važiuojamų kelių, o vėliau išbandė tris skirtingus savarankiško vairavimo sistemų mokymo būdus. Metodai vertinami pagal kontroliuojamus vis sudėtingesnius scenarijus, sako komanda.

Rezultatai rodo, kad sistema gali atlikti naudingą vaidmenį. Komanda paskelbė vaizdo įrašas vairavimo elgsenos, kuri aiškiai parodo, kaip gerai gali veikti sistemos, bet ir kodėl tokio mokymo negalima atlikti tikruose keliuose – automobiliai kartais važiuoja šaligatviu, priešinga kelio puse, atsitrenkia į kitus automobilius ir pan. įjungta.

Žinoma, tokia sistema kaip CARLA niekada negali pakeisti vairavimo laiko tikruose keliuose. Tačiau tai gali būti naudinga ir saugi naujų idėjų išbandymo vieta. Ir todėl tai svarbu.

CARLA yra atvirojo kodo ir nemokama naudoti nekomerciniais tikslais. Taigi bet kas gali tai išbandyti www.carla.org . Tikimės, kad CARLA leis plačiajai bendruomenei aktyviai įsitraukti į savarankiško vairavimo tyrimus, sako komanda.

Nuoroda: arxiv.org/abs/1711.03938 : CARLA: Atviro miesto vairavimo simuliatorius

paslėpti