Эксперименты Кембриджского университета с масштабными роботизированными моделями коммерчески доступных автомобилей

Эксперименты Кембриджского университета с масштабными роботизированными моделями коммерчески доступных автомобилей

Выпуск 12(6686) от 20 июня 2019 г.
РУБРИКА: РОБОТОТЕХНИКА

Автономные транспортные средства уже проходят испытания во многих городах мира. Одна из проблем, помимо безопасности движения, – ​пропускная способность автотрасс, по которым будут двигаться массы машин без водителей. Исследователи Кембриджского университета запрограммировали небольшой парк миниатюрных роботизированных автомобилей для езды по многополосной трассе и наблюдали за изменением потока движения при остановке одной из машин. Им удалось доказать, что организация совместного движения «безлюдных» автомобилей может улучшить движение транспорта по крайней мере на 35%.

В ходе экспериментов было установлено, что если модели не координировали свои действия на дороге (сообщая о предстоящем замедлении или увеличении скорости движения, предстоящих остановках, перестройке рядности движения, поворотах и т. п.), то автомобили, двигавшиеся, например, за остановившейся машиной, вынуждены были останавливаться или замедлять движение в ожидании промежутка в соседней полосе – ​как это происходит на реальной дороге. Образовывалась очередь, и общий поток движения замедлялся.

Однако после того, как автомобили начали обмениваться друг с другом информацией и двигаться скоординированно (см. рисунок), ситуация изменилась. Как только одна из машин начинала торможение для остановки на внутренней полосе, она подавала сигнал всем остальным автомобилям. Машины на внешней полосе, находившиеся в непосредственной близости от останавливающегося автомобиля, снижали скорость движения. Благодаря этому машины на внутренней полосе могли быстро объехать остановившийся автомобиль без остановки или значительного сброса скорости. Кроме того, когда на опытный трек с автономными транспортными средствами вывели машину с водителем-человеком, осуществлявшим агрессивное управление с помощью джойстика, «робокары» смогли уступить ей дорогу, что улучшило ситуацию с безопасностью.



Источник: Кембриджский университет

Иллюстрация эксперимента Кембриджского университета с парком взаимодействующих масштабных моделей автономных транспортных средств


Результаты эксперимента были представлены 19 мая 2019 г. на Международной конференции по робототехнике и автоматизации (International Conference on Robotics and Automation, ICRA) в Монреале (Канада). Участники конференции отметили, что изучение вопроса о том, как автономные транспортные средства смогут обмениваться информацией друг с другом и с машинами, управляемыми людьми, в реальных дорожных условиях, очень важно и полезно.

Со своей стороны, проводившие эксперимент исследователи Кембриджского университета отметили, что автономные транспортные средства могут решить множество различных проблем, связанных с вождением в городах, но для них должен быть разработан единый стандартный способ обмена информацией и координации действий. Несмотря на то что разные автопроизводители создают собственные автономные транспортные средства с собственным ПО, все эти машины должны эффективно взаимодействовать друг с другом.

Большинство существующих сегодня тестов для нескольких взаимодействующих автономных транспортных средств выполняются путем цифрового моделирования. Исследователи Кембриджского университета задействовали недорогие масштабные модели коммерчески доступных автомобилей с реалистичными системами рулевого управления. Они оснастили эти модели датчиками захвата движения и компьютерами Raspberry Pi – ​для обеспечения возможности обмениваться информацией по Wi-Fi. Затем они адаптировали алгоритм изменения автономным транспортным средством полосы движения под требования совместной работы нескольких машин. Первоначальный алгоритм оценивает момент изменения машиной полосы движения с двух точек зрения: безопасно ли это и поможет ли изменение полосы движения быстрее перемещаться в дорожном потоке. Адаптированный алгоритм позволяет более плотное взаимное расположение автономных транспортных средств при смене полосы движения и добавляет ограничения по безопасности для предотвращения аварий на низких скоростях. Второй алгоритм позволяет автономному транспортному средству обнаружить перед собой предполагаемую машину и создать свободное пространство.

Исследователи протестировали парк своих масштабных моделей в «эгоцентричном» и «взаимодействующем» режимах, используя как нормальный, так и агрессивный стили вождения, а также пронаблюдали реакцию других машин на остановившийся автомобиль.

В нормальном режиме взаимодействующее вождение улучшило пропускную способность транспортного потока на 35% по сравнению с эгоцентричным вождением, а в режиме агрессивного вождения улучшение составило 45%.

Разработчики эксперимента утверждают, что их подход позволяет проводить широкий спектр недорогих экспериментов на автономных транспортных средствах. Это поможет понять, как будут взаимодействовать машины друг с другом на реальных дорогах, что, в свою очередь, поспособствует повышению безопасности движения и увеличению пропускной способности транспортных потоков.

На следующем этапе работ планируется протестировать многомашинные системы в более сложных сценариях, включая дороги с большим числом полос движения, перекрестками и более широким спектром типов транспортных средств.

 

Driverless Cars Working Together Can Speed Up Traffic by 35 Percent. Science Daily, May 19, 2019: https://www.sciencedaily.com/releases/2019/05/190519191641.htm


ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ