Каждый водитель неизбежно сталкивается с неожиданными ситуациями на дороге, например, с другими участниками дорожного движения проезжающими на красный свет или резко меняющими полосу движения. Автономные транспортные средства тоже могут столкнуться с подобным поведением на дороге и разработчики должны найти способы подготовить свои системы к как можно большему числу неожиданных ситуаций.
Компания Waymo, специализирующееся на автономном вождении, недавно дало некоторое представление о том, как оно обучает свои системы Waymo Driver избегать столкновений на дороге. Компания опубликовала документ с подробным описанием того, как она оценивает эффективность предотвращения столкновений, как она определяет правильный набор сценариев и инструментов для тестирования, которые она разработала для оценки работы своей системы автономного вождения.
В настоящее время Waymo предоставляет услуги роботакси в Чандлере, штат Аризона, центре Финикса и Сан-Франциско, но прежде чем запустить эти услуги, компания провела всестороннее тестирование своей системы Waymo Driver. Чтобы определить готовность, Waymo сравнивает ее производительность с производительностью эталонной модели водителя-человека NIEON (Non-Impaired with Eyes always On the conflict).
NIEON - это модель водителя, которая превосходит способности обычного водителя, поскольку она всегда способна оставаться сосредоточенной на происходящем на дороге. Это означает, что она задает очень высокий стандарт для Waymo Driver, с которой системе предстоит соревноваться, и компания обнаружила, что ее система превосходит NIEON или демонстрирует сравнимые показатели.
Waymo обнаружила, что модель NIEON может полностью предотвратить 62% аварий и снизить риск серьезных травм на 84%. В то время как Waymo Driver справился лучше, предотвратив 75% столкновений и снизив риск серьезных травм на 93%.
Компания тестирует Waymo Driver тремя различными методами: инсценировка на закрытых треках, использование реальных примеров, с которыми Waymo сталкивается во время дорожных испытаний, и полностью синтетическое моделирование. Реальные примеры Waymo постоянно пополняются новыми сценариями, с которыми компания сталкивается на дорогах. Компания использует синтетические симуляции для ситуаций, которые слишком опасны для инсценировки в реальности, например, для аварий на высоких скоростях, или для слишком сложных сценариев, например, для многополосных перекрестков.
Наряду с данными о миллионах километров пробега, которые Waymo собрала за годы испытаний, компания также использует данные о ДТП, в том числе из полицейских баз данных и аварий, зафиксированных камерами наблюдения, чтобы решить, какие сценарии являются наиболее важными для тестирования. Waymo собирает данные для своей базы сценариев с 2016 года и продолжает пополнять ее уникальными сценариями, с которыми сталкивается на дорогах. В ходе исследований Waymo выяснила, что наиболее распространенные типы аварий схожи в любом городе, поэтому ее база данных может помочь ей быстро масштабироваться в новых городах.
Waymo - не единственная компания, занимающаяся автономными транспортными средствами, которая дает представление о безопасности своих роботакси. Компания Cruise недавно опубликовала свой отчет о безопасности, чтобы дать общественности представление о том, что компания делает для обеспечения безопасности своих роботакси. В отчете подробно описаны подходы, принципы и процессы, которые помогают обеспечить безопасность автомобилей Cruise на дорогах.
Комментарии
(0) Добавить комментарий