Параллельные парковки автономных автомобилей в Стэнфорде за счет бокового скольжения в космос в стиле каскадера

Автопроизводители уже массово производят автомобили, которые будут самостоятельно парковаться, но рудиментарные сенсорные системы последних моделей Lexus или Buick не имеют ничего общего с ними. Джуниор. Беспилотный автомобиль Стэнфордской гоночной команды может включить заднюю передачу, вдавить педаль газа в пол и рвануть вперед. тормоза на скорости 25 миль в час, соскальзывая боком на парковочное место в демонстрации, которая заставила бы мальчиков Дьюка гордый.

Этот маневр, хотя и волнующий в духе Джеймса Бонда, предназначен не только для развлечения. Команда пытается научить машину думать самостоятельно. Младший обычно использует модель динамики автомобиля для управления рулевым управлением, газом и торможением. Это относительно легко, когда автомобиль движется прямо, но когда он скользит боком поперек дороги. дорожного покрытия, переменные — трение шин, текстура дорожного покрытия, уклон проезжей части — гораздо больше. разнообразный. Это означает, что работать с фиксированной моделью гораздо сложнее.

Таким образом, команда также внедрила двухсторонний подход. Есть симулятор, основанный на физике, который понимает, как автомобиль движется в пространстве, и вторая система, основанная на прошлых демонстрациях автомобиля, скользящего по тротуару. Эта вторая система работает более или менее методом проб и ошибок; он опирается на «опыт» автомобилей, повторяя управляющие входы, которые он использовал в других успешных маневрах скольжения, чтобы попытаться воспроизвести успешные результаты.

Хитрость заключалась в том, чтобы научить Джуниора использовать обе системы и научиться переключаться между ними. Младший использует модель, основанную на физике, чтобы приблизиться, а затем должен переключиться на модель, основанную на демонстрации, чтобы нажать на тормоза и довольно круто заехать на парковочное место. Программное обеспечение должно принять решение, когда сделать это переключение.

Автомобиль имеет погрешность около двух футов, поэтому не ожидайте, что Lexus сделает его стандартной функцией в ближайшее время. Но с точки зрения машинного обучения это довольно впечатляющий маневр. Если мы сможем научить наши машины быть более гибкими, используя своего рода выученную интуицию для переключения между моделями управления, разработчики должны иметь возможность создавать более совершенных автономных роботов, способных выполнять не только заранее запрограммированные задачи, но и переменные, возникающие из синий. Это даже не учитывает их право на получение очков стиля.

ФизОрг