Исследователи факультета компьютерных наук Оксфордского университета в сотрудничестве с коллегами из Университета Богазичи в Турции разработали новую систему искусственного интеллекта (ИИ), позволяющую автономным транспортным средствам (АВ) достигать более безопасных и надежных навигационных возможностей, особенно в неблагоприятных погодных условиях и Сценарии вождения без GPS. Результаты были опубликованы сегодня в журнале Nature Machine Intelligence.
Ясин Алмалиоглу, завершивший исследование в рамках своей докторской диссертации на факультете компьютерных наук, сказал: «Трудность беспилотников с достижением точного позиционирования в сложных неблагоприятных погодных условиях является основной причиной, по которой они были ограничены относительно небольшими испытаниями до к настоящему моменту. Например, погода, такая как дождь или снег, может привести к тому, что AV перед поворотом обнаружит, что находится на неправильной полосе, или слишком поздно остановится на перекрестке из-за неточного позиционирования».
Чтобы решить эту проблему, Алмалиоглу и его коллеги разработали новую модель глубокого обучения с самоконтролем для оценки эго-движения, важнейшего компонента системы вождения AV, которая оценивает движущееся положение автомобиля относительно объектов, наблюдаемых из самого автомобиля. Модель объединила подробную информацию от визуальных датчиков (которые могут быть нарушены неблагоприятными условиями) с данными из устойчивых к погодным условиям источников (таких как радар), чтобы преимущества каждого из них можно было использовать в различных погодных условиях.
Модель была обучена с использованием нескольких общедоступных наборов данных AV, которые включали данные от нескольких датчиков, таких как камеры, лидар и радар, при различных настройках, включая переменные уровни освещенности/темноты и осадки. Они использовались для создания алгоритмов восстановления геометрии сцены и расчета положения автомобиля на основе новых данных. В различных тестовых ситуациях исследователи продемонстрировали, что модель показала надежную работу в любую погоду, включая условия дождя, тумана и снега, а также днем и ночью.
Команда ожидает, что эта работа приблизит беспилотники на один шаг к безопасному и плавному автономному вождению в любую погоду и, в конечном итоге, к более широкому использованию в обществе.
Профессор Ники Тригони с факультета компьютерных наук Оксфордского университета, который руководил исследованием, сказал: «Возможность точного позиционирования обеспечивает основу для многочисленных основных функций AV, таких как планирование движения, прогнозирование, ситуационная осведомленность и предотвращение столкновений. , Это исследование предоставляет интересное дополнительное решение для стека программного обеспечения AV для достижения этой возможности».
Профессор Эндрю Маркхэм (факультет компьютерных наук Оксфордского университета), также являющийся соруководителем исследования, добавил: «Оценка точного местоположения беспилотных летательных аппаратов является важной вехой для достижения надежного автономного вождения в сложных условиях. Это исследование эффективно использует дополнительные аспекты различных датчиков, чтобы помочь AV ориентироваться в сложных повседневных сценариях».
