برنامج الأمن للمركبات
ذاتية القيادة
قبل أن تشارك المركبات
ذاتية القيادة في حركة المرور على الطرق ، يجب أن تثبت بشكل قاطع أنها لا تشكل خطرًا
على الآخرين. يمنع البرنامج الجديد الذي تم تطويره في جامعة ميونخ التقنية (TUM) الحوادث من خلال التنبؤ بمتغيرات مختلفة لحالة
المرور كل مللي ثانية.
سيارة تقترب من
تقاطع. انطلقت مركبة أخرى من التقاطع ، لكن لم يتضح بعد ما إذا كانت ستنعطف يمينًا
أم يسارًا. في نفس الوقت ، يدخل أحد المشاة إلى الحي الذي يقع أمام السيارة مباشرةً
، ويوجد راكب دراجة على الجانب الآخر من الشارع. سيقيم الأشخاص الذين لديهم خبرة في
حركة المرور بشكل عام تحركات المشاركين الآخرين في حركة المرور بشكل صحيح.
يوضح ماتياس ألتوف
، أستاذ الأنظمة السيبرانية الفيزيائية في TUM:
"تمثل هذه الأنواع من المواقف تحديًا هائلاً للمركبات ذاتية التحكم التي يتم التحكم
فيها بواسطة برامج الكمبيوتر". "لكن القيادة الذاتية لن تحظى بقبول عامة
الناس إلا إذا كان بإمكانك التأكد من أن المركبات لن تعرض مستخدمي الطريق الآخرين للخطر
- بغض النظر عن مدى تعقد حالة المرور."
الخوارزميات التي
تتطلع إلى المستقبل
الهدف النهائي
عند تطوير برنامج للمركبات ذاتية القيادة هو التأكد من أنها لن تتسبب في وقوع حوادث.
طور Althoff ، وهو عضو في مدرسة ميونيخ
للروبوتات وذكاء الآلات في TUM
، وفريقه الآن وحدة برمجية تحلل الأحداث بشكل دائم وتتنبأ بها أثناء
القيادة. يتم تسجيل بيانات جهاز استشعار السيارة وتقييمها كل مللي ثانية. يمكن للبرنامج
حساب جميع الحركات الممكنة لكل مشارك في حركة المرور - بشرط أن يلتزموا بقواعد المرور
على الطرق - مما يسمح للنظام بالنظر في المستقبل بثلاث إلى ست ثوان.
بناءً على هذه
السيناريوهات المستقبلية ، يحدد النظام مجموعة متنوعة من خيارات الحركة للمركبة. في
الوقت نفسه ، يحسب البرنامج مناورات الطوارئ المحتملة التي يمكن من خلالها تحريك السيارة
بعيدًا عن طريق الأذى عن طريق التسارع أو الكبح دون تعريض الآخرين للخطر. قد تتبع السيارة
المستقلة فقط المسارات الخالية من الاصطدامات المتوقعة والتي تم تحديد خيار مناورة
الطوارئ لها.
نماذج مبسطة للحسابات
السريعة
كان هذا النوع
من التنبؤ المفصل لحالة حركة المرور يُعتبر سابقًا مستهلكًا للوقت وبالتالي غير عملي.
ولكن الآن ، أظهر فريق البحث في ميونيخ ليس فقط الجدوى النظرية لتحليل البيانات في
الوقت الفعلي مع المحاكاة المتزامنة لأحداث المرور المستقبلية: لقد أظهروا أيضًا أنه
يقدم نتائج موثوقة.
أصبحت الحسابات
السريعة ممكنة بفضل النماذج الديناميكية المبسطة. يتم استخدام ما يسمى بتحليل قابلية
الوصول لحساب المواقف المستقبلية المحتملة التي قد تتخذها سيارة أو أحد المشاة. عندما
يتم أخذ جميع خصائص مستخدمي الطريق في الاعتبار ، تصبح الحسابات مستهلكة للوقت. لهذا
السبب يعمل Althoff وفريقه مع نماذج مبسطة. هذه
أفضل من تلك الحقيقية من حيث نطاق حركتها - ومع ذلك ، يسهل التعامل معها رياضيًا. تسمح
حرية الحركة المعززة هذه للنماذج بتصوير عدد أكبر من المواضع المحتملة ولكنها تتضمن
مجموعة فرعية من المواضع المتوقعة لمستخدمي الطريق الفعليين.
بيانات حركة المرور
الحقيقية لبيئة اختبار افتراضية
من أجل تقييمهم
، أنشأ علماء الكمبيوتر نموذجًا افتراضيًا يعتمد على بيانات حقيقية قاموا بجمعها أثناء
اختبار القيادة باستخدام مركبة مستقلة في ميونيخ. سمح لهم ذلك بصياغة بيئة اختبار تعكس
عن كثب سيناريوهات حركة المرور اليومية. "باستخدام عمليات المحاكاة ، تمكنا من
إثبات أن وحدة السلامة لا تؤدي إلى أي خسارة في الأداء من حيث سلوك القيادة ، وأن الحسابات
التنبؤية صحيحة ، وتم منع الحوادث ، وفي حالات الطوارئ يتم إحضار السيارة بشكل واضح
إلى مكان آمن لتوقف ، "يلخص Althoff.
يؤكد عالم الكمبيوتر
أن برنامج الأمان الجديد يمكن أن يبسط تطوير المركبات المستقلة لأنه يمكن دمجه مع جميع
برامج التحكم في الحركة القياسية.
المصدر
sciencedaily
تعليقات
إرسال تعليق