Waymo ustvaril virtualnega človeškega voznika

Razvijalci avtonomnih vozil se že dolgo trudijo ugotoviti, v čem natančno so človeški vozniki v določenih prometnih situacijah boljši od naprednih računalniških sistemov. Varnostni direktor podjetja Waymo, Mauricio Pena, celo poudarja, da je razumevanje človeškega reševanja konfliktov ključni del sestavljanke pri ocenjevanju varnosti. Zato so v sodelovanju z nizozemsko Tehnološko univerzo Delft ustvarili model ReD (Reference Driver). Izsledke te raziskave so objavili v ugledni reviji Nature, projekt pa opisujejo kot vedenjsko lutko za teste trčenj, katere glavni cilj je, da se nesreča sploh ne zgodi.

Sistem temelji na nevroznanstvenem konceptu aktivnega sklepanja, ki izhaja iz predpostavke, da ljudje med vožnjo ves čas poskušamo zmanjšati dejavnik presenečenja. ReD gre korak dlje od predhodnih tehnologij, saj simulira, kako previden in sposoben človek prilagaja svoje prepričanje glede na razvoj situacije. Model uspešno upravlja z negotovostjo glede namer drugih udeležencev v prometu in na podlagi tega izbere ustrezen umik, in sicer bodisi z zaviranjem, zavijanjem ali kombinacijo obojega.

Program združuje več izrazito človeških lastnosti. Prva je zaznavanje približevanja, kjer sistem ocenjuje nevarnost glede na to, kako hitro se nek predmet povečuje v njegovem vidnem polju. Druga lastnost je filter prometnih pravil, ki prepozna dejanja, ki odstopajo od zakonitega vedenja, in pripravi načrt za ukrepanje. Inženirji so upoštevali celo vožnjo z eno nogo, saj so v sistem vgradili obvezen premor v dolžini 0,2 sekunde med spustitvijo plina in aktivacijo zavore.

Virtualni voznik prav tako počne nekaj, kar večino ljudi naučijo že v avtošoli, in sicer vnaprej predvideva, da bo šlo nekaj narobe. Ekipa pojasnjuje, da ReD modelira proaktivno izogibanje, kar pomeni, da predvidi tveganja in prepreči, da bi vozilo sploh zašlo v nevaren konflikt.

Podjetje Waymo zdaj sodeluje z regulatorji in varnostnimi organizacijami, da bi model čim bolj približali idealu vzornega voznika. Da bi ta proces pospešili, so se odločili, da kodo sistema ReD ponudijo kot odprtokodno rešitev pod nekomercialno licenco za akademske namene.