Sürüş Öncelikleri
Güvenilir ve güvenli otonom araçlar oluşturmak için gereken modelleme türü göz önüne alındığında, öncelikli olarak en önemlisi ile birlikte listelenen aşağıdaki sürüş güvenliği ve etkinlik kriterleri göz önünde bulundurulmalıdır.
- Araç içinde ve araç dışındakilerin güvenliği
- Yolculardaki aşınmanın azaltılması
- Mülkiyet güvenliği
- Verilen varış yerine varış
- Araç üzerindeki aşınmanın azaltılması
- Yakıt kaynaklarında tasarruf
- Diğer araçlara adalet
- Zaman içinde tasarruf
Bunlar, sivil ve küresel anlamda mantıklı bir şekilde sıralanmıştır, ancak insan sürücüler tarafından sergilenen öncelikler değildir.
İnsanları Kopyala veya Sıfırdan Yeniden Değerlendir ve Tasarım?
Otonom araba tasarımının amacının, bir insan zihninin sürülebilecek kısımlarını modellemek olduğunu söyleyen kişi, gerçek üretim için otonom arabalar tasarlamamalıdır. Çoğu insanın, aşağıdaki güvenlik ipuçlarını duymuş olmalarına rağmen, gerçek sürüş düzenlemelerinde onlardan faydalanmak için yeterli hızda bilince getiremedikleri iyi bilinmektedir.
- Lastikler yana doğru kaydığında kızağa doğru yönlendirin.
- İleri patinaj başladığında, molaları pompalayın.
- Birisi arabanızın arkasına teğetsel olarak girerse, hemen hızlanın ve sonra kırın.
- Bir rampada, birleştirilecek alan yoksa, birleştirdiğiniz şeritteki araçların hızını eşleştirmek için hızlandırın.
- Bir buz parçası görürseniz, düz bir şekilde yönlendirin ve ona ulaştığınızda ne hızlandırın ne de yavaşlayın.
Lokomotifler ve arabalar arasındaki birçok çarpışma, kırmızı ışığın pistlerde birden fazla şeritte bir çizgiye neden olmasından kaynaklanıyor. Sıklıkla, bir kişi diğer araçlarda bir otomobilin uzunluğunu kazanmak için demiryolu raylarına geçecektir. Diğerleri bu seçimi geri almak için sorunlu hale geldiğinde ciddi bir risk ortaya çıkar.
Bu davranış izleyen herkes için saçma olduğu kadar, tren yolcularına toz leke gibi hissettiren 2.000 tonluk bir lokomotif hızlı bir şekilde vuran birçok ölüm meydana gelir.
Öngörülebilirlik ve Uyarlanabilirlik
Soruda belirtildiği gibi insanlar öngörülemez, ancak uyarlanabilirlik öngörülemez olsa da, öngörülemezlik uyarlanabilir olmayabilir. İhtiyaç duyulan uyarlanabilirliktir ve beş ana şekilde ihtiyaç vardır.
- Anı sürprizlere uyarlayın
- Genel sürüş deneyimi ile uyarlanabilir
- Belirli araca uyarlanabilir
- Yolcu ifadesine uyarlanabilir
- Belirli harita bölgelerine uyarlanabilir
Buna ek olarak, araba kullanmak
- Son derece mekanik,
- Görsel,
- İşitsel,
- Plan odaklı
- Coğrafi ve
- Sürpriz durumlarda önleyici.
Sürüş Karmaşıklıklarının Modellenmesi
Bu, birkaç tür nesneden oluşan bir model veya model gerektirir.
- Haritalar
- Araç
- Yolcu niyetleri
- Diğer araç
- Diğer engeller
- Yayalar
- Hayvanlar
- Geçişleri
- Trafik işaretleri
- Yol işaretleri
- Yol kenarı
Ne Gizem ne de Belirsizlik
Bu modeller insan beyninde bilişsel olarak yaklaşmış olsa da, bu modellerin ne kadar iyi modellenmiş olduğu ve bu modellerin yukarıdaki önceliklerin makul bir dengesine yakın bir şeye ulaşmada ne kadar etkili olduğu sürücüden sürücüye değişir ve aynı sürücü için geziden geziye değişir. .
Ancak, sürüş kadar karmaşık olduğu kadar, gizemli değildir. Yukarıdaki modellerin her biri, nasıl etkileşime girdikleri ve hangi mekanik ve olasılıksal özelliklere sahip oldukları açısından yüksek seviyede düşünmek kolaydır. Bunların detaylandırılması muazzam bir görevdir ve sistemin güvenilir bir şekilde çalışması, eğitim sorusunun yanı sıra önemli bir mühendislik sorunudur.
Başarı Kaçınılmazlığı
Karmaşıklık ne olursa olsun, ilgili ekonomi ve bunun büyük ölçüde mekanik, olasılık ve örüntü tanıma sorunu olması nedeniyle yapılacaktır ve sonunda iyi bir şekilde yapılacaktır.
Mevcut kültürümüzü kalıcı olarak kabul eden kişiye bunun kulağa pek gelmediği durumlarda, insani sürüş bu yüzyılda bazı ülkelerde yasadışı olabilir. Herhangi bir trafik analisti, çoğu insanın ortak hızlarda bir ton ağırlığında bir makineyi sürmek için donanımlı olduğuna dair kanıtlar toplayabilir. Profesyonel olmayan sürücülerin ruhsatlandırılması, ancak ulaşım kolaylığı ve konforunda halk ısrarı ve işgücü ekonomisinin gerektirdiği için yaygın olarak kabul görmüştür.
Otonom arabalar insan yeteneklerinin en iyisini yansıtabilir, ancak muhtemelen onları aşacaklardır, çünkü modeldeki nesneler karmaşık olmasına rağmen, oynayan çocuklar hariç olmak üzere büyük ölçüde tahmin edilebilirler. AV teknolojisi bunun için standart çözümü kullanacaktır. Tüm senaryo, sadece yavaşlayarak oynayan çocuklara uyum sağlamak için yavaş harekete getirilebilir. Çocukları ve köpekleri özel olarak tespit eden AI bileşenlerinin, henüz yoksa, yakında ortaya çıkması muhtemeldir.
Rastgelelik
Eğitimde rastgelelik önemlidir. Örneğin, bir yarış arabası sürücüsü, onları nasıl kontrol edeceğinize alışmak için kasıtlı olarak çeşitli tipte kızaklar oluşturacaktır. Makine öğreniminde, gradyan iniş sürecinin yerel bir minimumda yakalanmamasını sağlamak yerine küresel bir minimum (optimum) bulma olasılığının daha yüksek olması için eğitim sırasında ortaya konulan bazı sahte rasgele sapmalar görüyoruz.
çıkmaz
Soru, "Öngörülemeyen bir dozun kullanımları olabileceğini" belirterek doğrudur. Kilitlenme senaryosu ilginçtir, ancak standartlar geliştikçe gerçekleşmesi olası değildir. Dört sürücü aynı anda dur işaretine geldiğinde, gerçekten de yok. Sadece yaptıkları gibi görünüyor. Hiçbirinin diğerlerinden önce bir milisaniyeden daha fazla gelmeme olasılığı astronomik olarak küçüktür.
İnsanlar bu küçük zaman farklarını ayırt etmek için tespit etmeyecek (hatta yeterince dürüst olmayacak), bu yüzden genellikle diğerlerini sallamak için en zarif olanı gelir ve orada da komik olabilir, özellikle de herkes gerçekten hareket etmek istiyorlar. Otonom araçlar, devlete lisans veren tüzel kişinin yayınladığı kural kitabı kapsamına girmeyen ve sisteme sürüş kuralları olarak programlanabilen bir kilitlenme ile nadiren karşılaşırlar.
Bu nadir durumlarda, araçlar, öngörülemezliğin uyarlanabilir olduğu bir yer olan, önerildiği gibi dijital olarak çok sayıda çizim yapabilir. Gece yarısında Main Street'te bir yarış arabası sürücüsü gibi kızak deneyi yapmak, bazı sarhoş gençlerin yapabileceği şey olabilir, ancak bu, sürüş önceliklerinin makul bir sırasına uyarlanamayan bir tahmin edilemezlik türüdür. Her ikisi de manifatura veya yemek yemeye ve araba kullanmaya çalışmaz.
determinizm
Determinizm ile ilgili olarak, tartışılan kullanımlar bağlamında, belirli dağılımların sözde rasgele sayı üretimi yeterli olacaktır.
- Kilitlenme serbest bırakma veya
- Optimizasyon sırasında küresel minimum olmayan yerel minimalar olduğunda eğitim hızlandırmaları ve gelişmiş güvenilirlik,
Fonksiyonel testler ve birim test teknolojileri sadece sözde rasgele olan bileşenlerin testini idare etmekle kalmaz, aynı zamanda daha iyi test kapsamı sağlamak için bazen sahte rasgele çalışırlar. Bunu iyi yapmanın anahtarı olasılık ve istatistikleri anlamaktır ve bazı mühendisler ve yapay zeka tasarımcıları bunu iyi anlarlar.
Sürpriz Unsuru
AV teknolojisinde rasgeleliğin en önemli olduğu karar alma sürecinde değil, sürprizlerde. Bugün bu mühendislik çalışmasının kanayan kenarı budur. Ses veya görsel kanallarda tamamen yeni bir senaryo ortaya çıktığında nasıl güvenli bir şekilde araç sürülebilir? Burası belki de insan düşüncesinin çeşitliliğinin en iyi olabileceği yerdir, ancak otoyol hızlarında, film kovalamaca sahnelerinde gördüğümüz şekilde tepki vermek genellikle çok yavaştır.
Risk ve Hız İlişkisi
Bu, risk faktörlerinin ilginç bir etkileşimini ortaya çıkarır. Daha yüksek hızların daha tehlikeli olduğu, gerçek mekaniğin ve olasılığın o kadar net olmadığı varsayılmaktadır. Düşük hızlar geçici olarak daha uzun yolculuklar ve daha yüksek trafik yoğunlukları üretir. Bazı kaza biçimlerinin daha yüksek hızlarda, özellikle de trafik yoğunluğuyla veya olaylarla ilgili olanlarda daha düşük olma olasılığı vardır. Diğer formların daha yüksek hızlarda, özellikle reaksiyon süresi ve lastik sürtünmesiyle ilgili olanlar daha olasıdır.
Otonom araçlarda, lastik kayması daha doğru bir şekilde modellenebilir ve reaksiyon süresi daha büyük boyutlarda olabilir, bu nedenle insanları sürücü koltuklarından çıkardığımızda minimum hız sınırları daha fazla uygulanabilir ve üst sınırlar artabilir.