Компания Argo AI объединилась с правозащитной группой League of American Cyclists (LAB), чтобы разработать рекомендации по идентификации и взаимодействию самодвижущихся автомобилей с велосипедистами. Цель состоит в том, чтобы установить стандарт, которому будут следовать другие компании отрасли, особенно по мере того, как индустрия самодвижущихся автомобилей будет переходить от тестирования к коммерциализации и станет более распространенной в ближайшие годы.
По оценкам Всемирной организации здравоохранения, ежегодно в результате дорожно-транспортных происшествий погибает 41 000 велосипедистов. Хотя ожидается, что самодвижущиеся автомобили значительно сократят число столкновений, большая часть этой ожидаемой безопасности является результатом хорошего кодирования на начальном этапе. Самоуправляемые автомобили обучаются на основе массивных баз данных, которые классифицируют и идентифицируют объекты и ситуации, которые могут возникнуть, и в руководстве Argo особое внимание уделяется обучению своих моделей таким образом, чтобы в них специально учитывались велосипедисты, велосипедная инфраструктура и законы о велоспорте.
"Создание этих рекомендаций является частью стремления Argo к укреплению доверия с членами сообщества и разработке самодвижущейся системы, которая обеспечивает уровень комфорта для велосипедистов, ведя себя последовательно и безопасно", - сказал в своем заявлении Питер Рэндер, президент и соучредитель Argo AI. "Мы призываем других разработчиков автономных транспортных средств также принять их для дальнейшего укрепления доверия среди уязвимых участников дорожного движения".
Компания Argo, которая в настоящее время проводит испытания самоуправляемых автомобилей в США и некоторых районах Германии, заявила, что она сотрудничала с сообществом LAB, чтобы узнать о распространенных моделях поведения велосипедистов и их взаимодействии с транспортными средствами. Вместе Argo и LAB выработали шесть технических рекомендаций для самодвижущихся систем по обнаружению велосипедистов, прогнозированию поведения велосипедистов и последовательному вождению.
Велосипедисты должны быть отдельным классом объектов
Если рассматривать велосипедистов как отдельный класс и обозначать их как таковые, то это позволит создать разнообразный набор изображений велосипедов, на которых будет учиться система самообучения. Системы должны обучаться на изображениях велосипедистов с различных позиций, ориентаций, точек зрения и скоростей. По словам Арго, это также поможет системе учитывать различные формы и размеры велосипедов и велосипедистов.
"Из-за уникального поведения велосипедистов, которое отличает их от пользователей скутеров или пешеходов, самодвижущаяся система (или "SDS") должна выделить велосипедистов в качестве основного представления объекта в своей системе восприятия для точного обнаружения велосипедистов", - говорится в заявлении Argo.
Типичное поведение велосипедистов должно быть ожидаемым
Велосипедисты могут быть довольно непредсказуемыми. Они могут разделить полосу движения, идти пешком, делать быстрые, резкие движения, чтобы объехать препятствия на дороге, уступать дорогу знакам "Стоп", спрыгивать с тротуара на улицу. Хорошая самодвижущаяся система должна не только уметь предсказывать их намерения, но и быть готовой реагировать соответствующим образом.
"SDS должна использовать специализированные модели прогнозирования движения, учитывающие различные варианты поведения велосипедистов, поэтому, когда самодвижущийся автомобиль сталкивается с велосипедистом, он генерирует несколько возможных траекторий, отражающих потенциальные варианты пути велосипедиста, что позволяет SDS лучше прогнозировать и реагировать на действия велосипедиста".
Составьте карту велосипедной инфраструктуры и местных законов
Самоуправляемые системы часто полагаются на 3D-карты высокой четкости, чтобы понять окружающую обстановку. По словам Арго, частью этого окружения должна быть велосипедная инфраструктура и местные и государственные законы о велоспорте. Это поможет самодвижущейся системе предугадывать движения велосипедистов - например, пристраиваться к транспорту, чтобы избежать припаркованных автомобилей, блокирующих велосипедную дорожку, или проезжать на красный свет при отсутствии движения - и держаться на безопасном расстоянии от велосипедной дорожки.
Система должна действовать последовательно, понятно и крайне безопасно для велосипедистов.
Самоуправляемые технологии должны действовать так, чтобы намерения велосипедистов были понятны, например, использовать сигналы поворота и корректировать положение автомобиля, оставаясь на одной полосе, если он готовится к проезду, слиянию или повороту.
Кроме того, при движении рядом с велосипедистами система должна "выбирать консервативные и адекватные скорости в соответствии с местными ограничениями скорости, а также запасы, равные или превышающие местные законы, и пропускать велосипедиста только тогда, когда она может поддерживать эти запасы и скорости в течение всего маневра", - заявила Арго.
Самоуправляемая система также должна предоставлять велосипедистам широкий простор для движения в случае их падения, чтобы она могла свернуть или остановиться".
Готовьтесь к неопределенным ситуациям и заранее снижайте скорость
Самоуправляемые системы должны учитывать неопределенность намерений, направления и скорости велосипедиста, говорит Арго. Компания привела пример, когда велосипедист едет в противоположном направлении от автомобиля, но по той же полосе, предложив обучить автомобиль снижать скорость в таких обстоятельствах.
На самом деле, в большинстве неопределенных обстоятельств самодвижущаяся система должна снизить скорость автомобиля и, по возможности, дать больше пространства между автомобилем и велосипедистом. Замедление скорости при неопределенности системы является довольно
