Robo-samochody uczą się na błędach

Robo-samochody uczą się na błędach

Obiektowe systemy monitorowania ruchu są obecnie instalowane przez techników ALP.Lab w Grazu oraz na innych skrzyżowaniach wiejskich i miejskich w Austrii. „Mocujemy czujniki nowoczesnych samochodów na słupach ulicznych, aby wykrywać wypadki, które prawie się wydarzyły” – wyjaśnia dyrektor zarządzający ALP.Lab Gerhard Greiner. Szczególnie obszar skrzyżowań stanowi ogromne wyzwanie dla rozwoju pojazdów autonomicznych. Spotykają się tu samochody osobowe, ciężarowe i piesi, e-hulajnogi, e-rowery i deskorolki, a wkrótce także pierwsza generacja pojazdów półautonomicznych. Systemy obserwacji ruchu ALP.Lab wykorzystują kamery radarowe, lidarowe i optyczne do anonimowego rejestrowania użytkowników dróg i dzielenia ich na kategorie. Dane te mogą następnie zostać wykorzystane również przez gminy i planistów ruchu do zwiększenia bezpieczeństwa na drogach i opracowania wydajnych form transportu publicznego.

Inteligentni asystenci jazdy

Zebrane dane wykorzystywane są przede wszystkim jako dane szkoleniowe dla systemów jazdy autonomicznej. W przeciwieństwie do studentów nauki jazdy, systemy komputerowe muszą przechowywać i przetwarzać ogromne ilości danych, aby na ich podstawie wyciągać istotne działania. ALP.Lab może teraz udostępniać te dane dostawcom branży motoryzacyjnej i producentom pojazdów, a także projektom naukowo-badawczym. „Dane z obserwacji ruchu drogowego stanowią idealne uzupełnienie rzeczywistych testów funkcji automatycznej jazdy oferowanych przez ALP.Lab” – wyjaśnia Gerhard Greiner, dyrektor zarządzający ALP.Lab. Aby jak najlepiej unikać wypadków, należy oceniać dane nie tylko dotyczące wypadków, które miały miejsce, ale także danych dotyczących zdarzeń potencjalnie wypadkowych. Do tak zwanych krytycznych scenariuszy ruchu zaliczają się na przykład piesi, którzy mają trudności z przejściem przez ulicę przed zakończeniem zielonej fazy lub pojazdy, które nagle zmieniają promień skrętu, aby ominąć przechodzących rowerzystów. Zastosowane czujniki są używane 24 godziny na dobę, 365 dni w roku i dlatego mogą nie tylko rejestrować dużą liczbę typowych i niebezpiecznych scenariuszy, ale także korelować je z szeroką gamą warunków ogólnych – takich jak natężenie ruchu, pogoda, czas czy temperatura. Dyrektor zarządzający ALP.Lab Jost Bernasch: „Takie monitorowanie ruchu to nowe terytorium międzynarodowe i już budzi duże zainteresowanie wśród ekspertów”.