Новая программа учится водить, глядя на другие автомобили
Самоуправляемые автомобили используют алгоритмы машинного обучения для безопасного управления транспортом. Но на сегодняшний день таким программам требуется проанализировать большое количество часов данных о вождении, чтобы научиться безопасно управлять автомобилем. Кроме того, обладатели большого количества такой информации — крупнейшие автомобильные компании мира — не выкладывают свои массивы данных в открытый доступ, чтобы избежать конкуренции.
Предложенный авторами нового исследования алгоритм с машинным обучением способен сократить затраты стартапов и крупных компаний на разработку безопасных систем управления беспилотными авто. Программа оцениваем точки обзора и слепые зоны других близлежащих автомобилей и создает карту их «окружающей среды» с высоты птичьего полета. Эти карты помогают автономным автомобилям обнаруживать препятствия — другие автомобили или пешеходов, — и понимать, как другие машины поворачивают, договариваются об очередности и уступают дорогу, избегая аварий
С помощью этого метода беспилотные автомобили учатся, переводя действия находящихся вокруг транспортных средств в собственные системы отсчета, которые могут проанализировать алгоритмы с машинным обучением. Другими автомобилями могут управлять люди или программы для беспилотного транспорта от других компаний. Поскольку наблюдения всех машин в сцене занимают центральное место в обучении алгоритма, эта парадигма «обучения путем наблюдения» поощряет обмен данными и, следовательно, приближает момент появления наиболее безопасных беспилотных автомобилей.
Исследователи протестировали работу алгоритма в виртуальных городах, заставив компьютерный транспорт двигаться по различным маршрутам. Один из них был похож на тренировочную среду, а другой состоял из нетипичных развязок и неудачных городских решений, вроде перекрестков с пятью возможными путями. В обоих сценариях исследователи обнаружили, что их нейронная сеть очень редко попадает в аварии. Имея всего один час данных о вождении для обучения алгоритма машинного обучения, автономные транспортные средства благополучно прибывали к месту назначения в 92% случаев.
Статья ученых опубликована в журнале arXiv.org.
Беспилотные автомобили в ближайшие пару десятилетий могут наводнить наши улицы. Ученым удалось решить одну из важных проблем этого транспорта — исследователи обучили программу безопасно водить, обучаясь на опыте других