Otonom bir sürüş teknolojisi şirketi olan Argo AI, kendi kendini süren araçların bisikletçileri nasıl tanımlaması ve onlarla etkileşime girmesi gerektiğine dair yönergeler oluşturmak için Amerikan Bisikletçiler Ligi (LAB) savunucu grubuyla birlikte çalıştı. Hedef, özellikle otonom sürüş endüstrisi testten ticarileştirmeye geçerken ve önümüzdeki yıllarda daha yaygın hale geleceğinden, sektördeki diğer AV şirketlerinin izleyeceği bir standart belirlemektir.

Dünya Sağlık Örgütü, her yıl karayolu trafiğiyle ilgili olaylarda 41.000 bisikletçinin öldüğünü tahmin ediyor. Kendi kendini süren araçların çarpışmaları önemli ölçüde azaltması beklenirken, beklenen bu güvenliğin çoğu, başlangıçtaki iyi kodlamanın bir sonucudur. Kendi kendini süren arabalar, ortaya çıkabilecek nesneleri ve durumları sınıflandıran ve tanımlayan çok sayıda veri tabanından öğrenir ve Argo’nun yönergeleri, modellerini özellikle bisikletçileri, bisiklet altyapısını ve bisiklet yasalarını not edecek şekilde eğitmeye vurgu yapıyor.

Başkanı ve kurucu ortağı Peter Rander, “Bu yönergelerin oluşturulması, Argo’nun topluluk üyeleriyle güven oluşturmaya ve tutarlı ve güvenli davranarak bisikletçilere bir düzeyde rahatlık sağlayan kendi kendine sürüş sistemi geliştirmeye olan bağlılığının bir parçasıdır” dedi. Argo AI, bir açıklamada. “Diğer otonom araç geliştiricilerini, savunmasız yol kullanıcıları arasında daha fazla güven oluşturmak için bunları benimsemeye teşvik ediyoruz.”

Şu anda ABD’de ve Almanya’nın bazı bölgelerinde kendi kendini süren test araçlarını işleten Argo, yaygın bisikletçi davranışları ve araçlarla etkileşimleri hakkında bilgi almak için LAB topluluğuyla işbirliği yaptığını söyledi. Argo ve LAB birlikte bisikletliyi algılamak, bisikletçi davranışını tahmin etmek ve tutarlı bir şekilde sürmek için kendi kendine sürüş sistemleri için altı teknik kılavuz hazırladı.

Bisikletçiler ayrı bir nesne sınıfı olmalıdır

Bisikletçileri ayrı bir sınıf olarak ele almak ve onları bu şekilde etiketlemek, kendi kendine sürüş sisteminin öğrenebileceği çok çeşitli bisiklet görüntüleri yaratacaktır. Sistemler, çeşitli konumlardan, yönlerden, bakış açılarından ve hızlardan bisikletçilerin görüntüleri konusunda eğitilmelidir. Argo, bunun, sistemin farklı şekil ve boyutlardaki bisikletleri ve sürücüleri hesaba katmasına da yardımcı olacağını söylüyor.

Bisikletçileri, onları scooter kullanıcılarından veya yayalardan ayıran benzersiz davranışları nedeniyle, kendi kendini süren bir sistem (veya “SDS”), bisikletçileri doğru bir şekilde tespit etmek için algı sistemi içinde bisikletçileri temel bir nesne temsili olarak belirlemelidir”. Argo’dan açıklama

Tipik bisikletçi davranışı beklenmelidir

Bisikletçiler oldukça tahmin edilemez olabilir. Şerit ayırabilir, atlarını yürütebilir, yoldaki engellerden kaçınmak için hızlı, sarsıntılı hareketler yapabilir, dur işaretlerinde yol verebilir, kaldırımdan atlayabilir ve sokağa çıkabilirler. İyi bir kendi kendine sürüş sistemi, yalnızca niyetlerini tahmin etmekle kalmamalı, aynı zamanda buna göre tepki vermeye hazır olmalıdır.

“Bir SDS, çeşitli bisikletçi davranışlarını hesaba katan özel, bisikletçiye özgü hareket tahmin modellerini kullanmalıdır, bu nedenle kendi kendini süren araç bir bisikletçiyle karşılaştığında, bir bisikletçinin yolunun potansiyel seçeneklerini yakalayan ve böylece SDS’yi etkinleştiren birden fazla olası yörünge oluşturur. bisikletçinin eylemlerini daha iyi tahmin etmek ve tepki vermek için.”

Bisiklet altyapısını ve yerel yasaları haritalayın

Kendi kendine sürüş sistemleri, çevresindeki ortamı anlamak için genellikle yüksek çözünürlüklü 3B haritalara güvenir. Argo, bu ortamın bir kısmının bisiklet altyapısı ve yerel ve eyalet bisiklet yasaları olması gerektiğini söylüyor. Bu, kendi kendine sürüş sisteminin bisikletçilerin hareketlerini – park etmiş arabaların bisiklet şeridini engellemesini veya trafik yoksa kırmızı ışıkta geçmesini önlemek için trafiğe karışmak gibi – tahmin etmesine ve bisiklet şeridinden güvenli bir mesafeyi korumasına yardımcı olacaktır.

Sistem, bisikletliler etrafında tutarlı, anlaşılır ve ekstra güvenli bir şekilde hareket etmelidir.

Kendi kendine sürüş teknolojisi, AV’nin niyetlerinin bisikletçiler tarafından açıkça anlaşılabilmesi için doğal görünen bir şekilde çalışmalıdır; buna dönüş sinyalleri kullanmak ve geçmeye, birleşmeye veya dönüşe hazırlanırken hala bir şeritteyken araç konumunu ayarlamak gibi şeyler de dahildir.

Ayrıca, bisikletçilerin yakınında araç kullanılıyorsa, sistem “yerel hız sınırlarına ve yerel yasalara eşit veya daha büyük marjlara uygun olarak muhafazakar ve uygun hızları hedefleyin ve yalnızca tüm manevra için bu marjları ve hızları koruyabildiği zaman bir bisikletçiyi geçin, “diyor Argo.

Kendi kendine sürüş sistemi ayrıca bisikletçilere düşmeleri durumunda savrulabilmeleri veya fren yapabilmeleri için geniş bir yanaşma alanı sağlamalıdır.

Belirsiz durumlara hazırlanın ve proaktif olarak yavaşlayın

Argo, kendi kendine sürüş sistemlerinin bir bisikletçinin niyeti, yönü ve hızındaki belirsizliği hesaba katması gerektiğini söylüyor. Şirket, aracın ters yönünde, ancak aynı şeritte seyahat eden bir bisikletçi örneğini vererek, aracın bu durumda yavaşlamak için eğitilmesi gerektiğini öne sürdü.

Aslında, çoğu belirsiz durumda, kendi kendine sürüş sistemi aracın hızını düşürmeli ve mümkün olduğunda araç ile bisikletçi arasında biraz daha fazla boşluk bırakmalıdır. Sistem belirsiz olduğunda hızları düşürmek, her zaman özellikle bisikletçileri hedef almasa bile, AV geliştirici dünyasında zaten oldukça standarttır.

Bisiklet senaryolarını test etmeye devam edin

AV’ler için güvenlik durumu oluşturmanın en iyi yolu, onları test etmeye devam etmektir. Argo ve LAB, kendi kendine sürüş teknolojisi geliştiricilerinin, özellikle bisikletçilere yönelik hem sanal hem de fiziksel testlere devam etmesi gerektiğini öne sürüyor.

Şirket, “Sanal bir test programı üç ana test metodolojisinden oluşmalıdır: simülasyon, resimleme ve otonom araç ve bisikletçi etkileşimlerinin günlük olarak kapsamlı bir permütasyonunu test etmek için ileriye dönük”. “Bu senaryolar hem değişen araç hem de bisikletçi davranışlarını ve ayrıca sosyal bağlam, yol yapısı ve görünürlükteki değişiklikleri yakalamalı.”

Genellikle kapalı kurslarda ve daha sonra halka açık yollarda yapılan fiziksel testler, geliştiricilerin simülasyonu doğrulamasını ve teknolojinin gerçek dünyada sanalda olduğu gibi davranmasını sağlar. Argo, geliştiricilerin AV’leri olası senaryoların yanı sıra “uç durumlar” veya nadir durumlar üzerinde test etmesi gerektiğini söylüyor. Sisteme bir dizi farklı kentsel ortam sağlamak için birçok şehirde birden fazla kamu yolunda test yapmak, hem nadir hem de yaygın durumlar oluşturabilir.

Halkın kabulünü kovalamak… ve tabii ki güvenlik

Sosyal kabul, yollara daha fazla AV getirmenin önündeki en önemli engellerden biridir ve birçok insan henüz otonom araçların güvenliğine ikna olmamıştır. Aslında, pazar araştırma şirketi Morning Consult tarafından yapılan anketlerin neredeyse yarısı, AV’lerin insanlar tarafından kullanılan araçlardan ya biraz daha az güvenli ya da çok daha az güvenli olduğunu söylüyor.

Bir aracı tüm yol kullanıcıları için güvenli hale getirmek savaşın sadece yarısıdır. Argo AI gibi şirketler ayrıca, insanların araçlarının güvenli olduğuna inanmasını sağlamalıdır ve güvenlik uygulamalarını sektör genelinde standart hale getirmek bunu yapmanın bir yolu olabilir.



#Argo #sürücüsüz #arabaların #bisikletçiler #etrafında #nasıl #hareket #etmesi #gerektiğine #dair #bir #standart #yayınladı #Tecnofobi