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予測不可能な人間を監視する自動運転車を教える

企業が自動運転車をテストしている都市の1つに住んでいる場合おそらく、あなたの新しいロボットの君主が時折神経質なドライバーになり得ることに気づいたでしょう。アリゾナでは、Waymoが操作するSUVがハンドルの後ろに誰も乗らずに乗客を運んでいることがあるため、ドライバーはロボット車あまりにもto病な左折高速道路でのゆっくりしたマージ。カリフォルニア州によってまとめられたデータは、最も一般的な自動運転フェンダーベンダーは、人間のドライバーが自動運転車が道路規則に従い、停止標識で非ローリング停止を完了することを期待します。

人間のドライバーに関しては、一部は神経質で綿密で、その他は絶対にありません。実際、それはさらに複雑です。ドライバーの中には、ある瞬間には注意を払う人もいれば、激しい充電をする人もいます。考えてみてください:デイケアの遅刻料金が発動する前に、日曜日のカジュアルな日曜日は食料品店に行き、レースをするために子供を連れて行きます。

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マサチューセッツ工科大学のコンピューターサイエンスおよび人工知能研究所とデルフト大学のコグニティブロボティクスラボの研究者は、どのように自動運転車を教えるだけです。最近の論文Proceedings of the Nationalアカデミーオブサイエンス、彼らは社会学と心理学を数式に変換し、自動運転ソフトウェアにロードレイガーに伝える方法を教えるために使用できる技術を説明していますルールフォロワー。彼らの技術を搭載した車両は、わずか約2秒でこの2つを区別でき、この情報を使用して、自律走行車が道路を進む方法を決定するのに役立ちます。この技術は、(*************************により、人間のドライバーの決定に関する自動運転車両の予測、したがって車両のオンロードパフォーマンスを改善します。 パーセント、コンピューターシミュレーションへのマージを含むテストで測定されたもの。

アイデアは、「利己的な」ドライバーと「向こう見ずな」ドライバー、つまり利己的なドライバーと寛大なドライバーを区別できるシステムを作成するだけではない、と研究者は言います。科学者たちは、ロボットが人間の行動に適応しやすくすることを望んでおり、その逆ではありません。

MIT CSAIL

「私たちは人間駆動の車両とロボットがどのように共存できるかに非常に興味を持っています」とダニエラは言いますRus、MITラボのディレクター、および論文の共著者。 「それは自律の分野にとって大きな挑戦であり、道路上のロボットだけでなく、一般にあらゆる種類の人間と機械の相互作用に適用できる質問です。」ある日、この種の仕事は人間の仕事を助けることができるかもしれませんロボットをたとえば工場の床や病室に置いて、よりスムーズに。

最初にゲーム理論。この研究は、ロボット工学や機械学習でより頻繁に適用されているアプローチから引き出されています。つまり、ゲームを使用して機械を「教え」、不完全な知識で決定を下します。ゲームプレーヤー(ドライバーなど)は、多くの場合、他のプレーヤー(ドライバー)が何をしているかを完全に理解せずに結論に達する必要があります。そのため、より多くの研究者がゲーム理論を適用して、自動運転車を不確実な状況でどのように行動するかを訓練しています。 「最終的に、自動運転の課題の1つは、人間の行動を予測しようとしていることです。人間の行動は、ゲームプレイヤー向けの合理的なエージェントモデルに該当しない傾向があります」と、工学の助教授マシュージョンソンロバーソンは言いますミシガン大学と屈折AIの共同設立者で、自動配送車両を構築するスタートアップ

    )。誰かがマージしようとしているように見えるかもしれませんが、目の隅から何かの閃光が見え、すぐに止まります。そのような行動を予測するようロボットに教えることは非常に困難です。

    もちろん、運転状況はless研究者が人間の運転行動についてより多くの情報を収集できたかどうかは不確かであり、これは彼らが次に望んでいることです。車両の速度、進行方向、走行角度、時間の経過に伴う位置の変化に関するデータはすべて、ロボットが人間の心(および人格)がどのように機能するかをよりよく理解するのに役立ちます。おそらく、研究者は、より正確なデータから導出されたアルゴリズムは、(*******************************によって人間の運転行動に関する予測を改善できると言う********************)パーセント、(****************************************************)パーセント。

    それは本当に難しいかもしれません、ミシガン州の教授ジョンソン・ロバーソンは言います。 「展開するのが難しいと思う理由の1つは、密集した都市部を高速で移動するときにこれらの予測を正しく行わなければならないためです」と彼は言います。観測から2秒以内にドライバーが利己的なドライバーであるかどうかを知ることができれば便利ですが、(****************************************************)mphはほぼ移動します25その時間の足。 (*****************************************で多くの不幸なことが起こる可能性があります*****)足

    そして事実は、人間でさえ人間をいつも理解していないということです。 「人々はありのままであり、運転に専念していないこともあり、完全に説明できない決定を下すこともあります」と、研究を率いたMIT大学院生Wilko Schwarting氏は言います。幸運を祈ります、ロボット。


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