ИИ помогает беспилотным автомобилям предсказывать перемещения пешеходов

Например, если автономное транспортное средство находится на пути к обгону припаркованного пикапа, алгоритм рассчитает вероятность того, что некоторые объекты — скажем, велосипед или автомобиль, или даже несколько пешеходов — могут быть скрыты за грузовиком, а затем предскажет возможные траектории каждого из этих объектов. Модель сводит такие сложные и быстро меняющиеся ситуации к более простому набору возможных движений, которые могут предпринять потенциальные скрытые объекты.

Алгоритм теоретически может влиять на скорость или направление автономного транспортного средства, когда оно приближается к районам, где могут находиться невидимые люди или объекты. Как только его датчики подтверждают, существуют ли в реальности эти предполагаемые пешеходы или транспортные средства, он может изменить свое поведение при вождении.

Добавление этого алгоритма к передовым моделям искусственного интеллекта, обычно используемым в автономных транспортных средствах, может помочь беспилотным автомобилям принимать более быстрые и точные решения на дороге, даже в тех неожиданных ситуациях, с которыми они не были обучены.

Исследователи обучили свою модель в симуляции на основе открытого набора данных, собранного из датчиков беспилотных автомобилей Waymo. Тесты показали, что их методика превосходит версии продвинутых моделей искусственного интеллекта в точном прогнозировании скрытых траекторий движения транспортных средств — она также делала это для скрытых пешеходов, движущихся с более низкой скоростью, но разница была намного меньше.

Трудно сравнивать новую модель с системами в существующих беспилотных автомобилях, потому что до сих пор очень мало общедоступной информации о том, насколько хорошо автономные транспортные средства, управляемые такими компаниями, как Waymo, могут предвидеть скрытые объекты. Между тем, большинство современных автомобилей, оснащенных системами помощи при вождении, такими как система предотвращения столкновений или экстренное торможение, не имеют активных модулей вывода окклюзии и в основном полагаются на системы быстрого обнаружения и управления.

Источник: https://www.newscientist.com/article/2453516-ai-helps-driverless-cars-predict-how-unseen-pedestrians...