Argo AI поделилась советами для беспилотных автомобилей, чтобы безопасно делить дороги с велосипедистами

Велосипедисты могут создавать уникальные проблемы для водителей-людей. Их поведение бывает трудно предсказать, и они могут менять полосу движения или уклоняться от препятствий быстрее, чем другие водители. По данным NHTSA (Национальное управление безопасностью движения на трассах США), в 2020 году количество несчастных случаев со смертельным исходом с участием велосипедистов выросло на 5% (846) по сравнению с 2019 годом.

Автономные транспортные средства сталкиваются с такими же проблемами, поэтому компании, производящие системы автономного вождения, должны проявлять особую осторожность, учитывая велосипедистов. Хотя автономные автомобили могут снизить количество дорожно-транспортных происшествий и сделать дороги более безопасными, им в первую очередь необходимо научиться наилучшим образом ориентироваться на дороге.

Компания Argo AI, работающая над собственной системой автономного вождения, в сотрудничестве с Лигой американских велосипедистов, опубликовала свои передовые методы создания систем автономного вождения, которые безопасно работают с велосипедистами.

«Argo AI и Лига американских велосипедистов разделяют общую цель — повысить безопасность улиц для всех участников дорожного движения. Мы ценим проактивный подход Argo к исследованиям, разработке и тестированию на предмет безопасности людей за пределами транспортных средств. Дороги стали значительно менее безопасными для людей за пределами транспортных средств за последнее десятилетие, и, обращаясь к вопросам взаимодействия с велосипедистами сейчас, Argo демонстрирует приверженность роли автоматизированных технологий в обращении вспять этой смертоносной тенденции»

Кен МакЛеод директор по политике Лиги американских велосипедистов
Фото: techcrunch.com

Кратко расскажем о шести рекомендациях Argo AI, которым компаниям следует придерживаться при разработке систем автономного вождения. 

«Узнайте о технических рекомендациях, разработанных Argo в сотрудничестве с Лигой американских велосипедистов для обеспечения безопасного взаимодействия между автономными транспортными средствами и велосипедистами. Эти рекомендации представляют собой лучшие отраслевые практики для укрепления доверия к технологиям самоуправления и поощрения сотрудничества с велосипедным сообществом», — сообщили в Argo AI. 

Велосипедисты должны быть уникальным классом объектов

Чтобы беспилотный автомобиль мог реагировать на велосипедиста на дороге, ему сначала необходимо понять, что такое велосипедисты и как они двигаются. Велосипедисты ведут себя на дороге не так, как все остальные, поэтому важно, чтобы система самоуправления обозначила их как представление основного объекта в своей системе восприятия.

Путем маркировки разнообразного набора изображений велосипеда автономная система может распознать велосипедиста с любой точки обзора, скорости, положения или ориентации велосипеда. Беспилотные системы также должны уметь распознавать велосипеды разных форм и размеров, например лежачие или электрические.

Следует ожидать типичного поведения велосипедиста

Есть определенные моменты поведения, характерные для велосипедистов, которые системы автоматического вождения должны уметь распознавать и предвидеть. Разделение полосы движения, уступка на знаках остановки или прогулка с велосипедом — это то поведение, которое системы автоматического вождения должны распознавать и соответствующим образом реагировать.

Системы беспилотного вождения должны использовать специализированные модели прогнозирования для велосипедистов. С помощью этих моделей, когда автомобиль встречает велосипедиста, то может предсказать множество возможных маршрутов для него, облегчая себе прогнозирование и реакцию на действия велосипедиста.

В следующем видео 2019 года показано, как автономное транспортное средство Waymo приближается к двум велосипедистам и транспортному средству, блокирующему велосипедную полосу. Система автономного вождения правильно предсказывает, что велосипедисты обгонят транспортное средство слева, и замедляется, чтобы позволить им проехать.

Велосипедная инфраструктура и местные законы должны быть нанесены на карту

Во многих городах и штатах есть особые законы для велосипедистов, о которых следует знать беспилотному автомобилю. Например, в некоторых штатах велосипедистам разрешено использовать красный свет как знак остановки. Кроме того, на карте для беспилотных автомобилей должны быть указаны все велосипедные полосы. 

Знание того, где находятся велосипедные дорожки, позволит беспилотному автомобилю предвидеть больше байкеров в этих областях и внимательно следить за обычным поведением велосипедистов.

Однообразное и понятное управление

Цель беспилотных автомобилей — воспроизвести и улучшить вождение человека. Это означает, что беспилотные автомобили должны вести себя с велосипедистами и другими водителями на дороге так же, как водитель-человек. Беспилотные автомобили должны использовать поворотники везде, где это возможно, чтобы помочь другим понять их намерения.

Беспилотные автомобили также должны выдерживать большее расстояние с велосипедистами, как и водитель-человек. Им следует проявлять особую осторожность при обгонах велосипедистов.

Подготовка к неопределенным ситуациям

Неизбежно, что иногда водители и велосипедисты действуют непредсказуемо, а беспилотные автомобили не знают, как на них реагировать. В этом случае автомобиль должен замедлиться и по возможности увеличить расстояние между автомобилем и велосипедистом. Системы беспилотного вождения всегда должны учитывать неопределенность.

Сценарии для велосипедистов должны постоянно проверяться

Тщательное тестирование — один из самых важных моментов при разработке системы автономного вождения. Тестирование как в симуляторе, так и в реальном мире имеет решающее значение для создания системы, которая может безопасно работать с велосипедистами.

Моделирование следует использовать для тестирования реальных сценариев в виртуальном мире, чтобы безопасно проверить различные сценарии. Эти сценарии должны отражать поведение транспортных средств и велосипедистов, а также изменения в дорожной структуре и видимости. Испытания в реальных условиях следует использовать для проверки моделирования и обеспечения того, чтобы технология работала так же, как и при тестировании.