Исследователи из Центра когнитивного моделирования Московского физико-технического института и Института искусственного интеллекта AIRI предложили инновационный алгоритм планирования траектории при движении в плотном потоке для беспилотного автомобиля. Исследование опубликовано в IEEE Robotics and Automation Magazine.
Новая разработка дает возможность транспортному средству в процессе автономного вождения эффективно и безопасно выполнять критически важные маневры на дороге. Такие, как смена полосы движения (что требует однократного перестроения), обгон движущегося препятствия (двукратное перестроение) и другие.
По словам создателей, предложенный метод позволяет интегрировать два плана решения задачи: постановку проблемы на высоком уровне и планирование движения на низком уровне. Совмещение этих планов дает возможность избегать выбора заведомо неосуществимых с физической и технической точек зрения траекторий движения.
Вместе с тем новый алгоритм уменьшает чрезмерные ограничения, заложенные в традиционных моделях управления, что делает более свободным выбор бортовым компьютером оптимального маршрута в каждой конкретной ситуации. При этом акцент делается на тщательном анализе окружающей динамической среды и предсказании действий других участников движения.
«Известные существующие модели достаточно консервативны. К примеру, при планировании эти алгоритмы стремятся перестраховаться, стараясь предусмотреть все негативные сценарии. В результате зачастую технический “мозг” не решается на обгон даже в простых ситуациях. В свою очередь, предложенный подход более адаптивен и, кроме соблюдения правил, исходит из меняющейся дорожной ситуации. Его сравнение с другими базовыми методами продемонстрировало значительное сокращение времени на выполнение маневров», — прокомментировал один из авторов разработки, директор Центра когнитивного моделирования МФТИ и ведущий научный сотрудник Института AIRI Александр Панов.
При принятии решения, объяснил он, программа ежесекундно оценивает расположение соседних объектов и прогнозирует их траектории. Затем благодаря встроенному алгоритму она из множества вариантов выбирает оптимальный и, реализуя его, генерирует порядок действий, отдавая команды на приводы.
В настоящее время управляющий комплекс поддерживает маневры удержания полосы движения, уступки проезда встречному транспортному средству, перестроения в другую полосу и обгона впереди идущего автомобиля. В будущем номенклатура возможных действий может быть расширена за счет различных сценариев пересечения полос и отработки неожиданных и экстремальных ситуаций.
Особое внимание создатели алгоритма уделили повышению уровня комфорта езды для пассажиров в автономном режиме за счет увеличения плавности вождения. Такой режим — без внезапных рывков, толчков и торможений — по мнению разработчиков, в большей степени соответствует человеческому восприятию безопасного вождения.
В ходе исследований предложенный метод был апробирован в ряде имитационных экспериментов. Их сценарии охватывали поездки по двухполосной магистрали со встречным движением и по шоссе с несколькими полосами с односторонним движением. При этом для всех участников дорожного движения задавались разные скоростные режимы.
Компьютерное моделирование продемонстрировало, что новый алгоритм позволяет управляющему устройству беспилотных транспортных средств с эффективностью, близкой к 100%, выполнять планирование маневров и реализовывать их, учитывая существующие технические ограничения и избегая недопустимых траекторий.
