Когда мы думаем о том, чтобы отправиться в путь на своем автомобиле, наша первая мысль может заключаться не в том, что другие водители особенно осторожны или безопасны, но водители-люди более надежны, чем можно было бы ожидать. На каждую автомобильную аварию со смертельным исходом в Соединенных Штатах автомобили проезжают колоссальные сотни миллионов миль.
Надежность человека также играет роль в том, как автономные транспортные средства интегрируются в систему дорожного движения, особенно с точки зрения безопасности. Водители-люди по-прежнему превосходят автономные транспортные средства в своей способности быстро принимать решения и воспринимать сложные условия: известно, что автономные транспортные средства борются с, казалось бы, обычными задачами, такими как въезд или съезд с рампы или поворот налево перед лицом встречного транспорта. Несмотря на эти огромные проблемы, использование автономных транспортных средств в будущем может принести большие преимущества, например, расчистить перегруженные шоссе; повышение свободы и мобильности для лиц, не являющихся водителями; и повышение эффективности вождения, что является важным элементом борьбы с изменением климата.
Инженер Массачусетского технологического института Кэти Ву предполагает, как можно использовать автономные транспортные средства с их нынешними недостатками, не испытывая снижения безопасности. «Я стал больше думать о узких местах. Совершенно очевидно, что основным препятствием для развертывания автономных транспортных средств являются безопасность и надежность», — говорит Ву.
Одним из путей продвижения вперед может быть внедрение гибридной системы, в которой автономные транспортные средства самостоятельно справляются с более простыми сценариями, такими как движение по шоссе, а более сложные маневры передаются удаленным операторам. Ву, который является членом Лаборатории информационных систем и систем принятия решений (LIDS), доцентом Гилберта У. Уинслоу в области гражданского и экологического проектирования (CEE) и членом Института данных, систем и общества Массачусетского технологического института (IDSS) , сравнивает этот подход с авиадиспетчерами на земле, управляющими коммерческими самолетами.
В статье, опубликованной 12 апреля в Транзакции IEEE в робототехнике, Ву и соавторы Кэмерон Хикерт и Сируи Ли (оба аспиранты LIDS) представили концепцию масштабирования удаленного наблюдения человеком, чтобы сделать гибридную систему эффективной без ущерба для безопасности пассажиров. Они отметили, что если бы автономные транспортные средства могли координировать свои действия друг с другом на дороге, они могли бы сократить количество моментов, когда человеку необходимо было вмешиваться.
Люди и машины: найти правильный баланс
Для проекта Ву, Хикерт и Ли стремились выполнить маневр, который автономным транспортным средствам часто трудно выполнить. Они решили сосредоточиться на слиянии, особенно когда транспортные средства используют съезд для выезда на шоссе. В реальной жизни сливающиеся автомобили должны ускоряться или замедляться, чтобы не врезаться в автомобили, уже находящиеся на дороге. В этом сценарии, если автономное транспортное средство собиралось влиться в поток, удаленные люди-наблюдатели могли бы на мгновение взять на себя управление транспортным средством, чтобы обеспечить безопасное слияние. Чтобы оценить эффективность такой системы, особенно при обеспечении безопасности, команда определила максимальное количество времени, которое каждый руководитель-человек должен потратить на одно слияние. Им было интересно понять, сможет ли небольшое количество удаленных супервайзеров успешно управлять большей группой автономных транспортных средств, и в какой степени можно улучшить соотношение людей и автомобилей, сохраняя при этом безопасность при каждом слиянии.
При использовании большего количества автономных транспортных средств можно предположить потребность в большем количестве удаленных диспетчеров. Но в сценариях, где автономные транспортные средства координируются друг с другом, команда обнаружила, что автомобили могут значительно сократить количество раз, когда люди должны вмешаться. Например, координирующий автономный автомобиль, уже находящийся на шоссе, может регулировать свою скорость, чтобы освободить место для слияния. автомобиля, полностью исключая рискованные ситуации слияния.
Команда обосновала возможность безопасного масштабирования удаленного наблюдения с помощью двух теорем. Во-первых, используя математическую основу, известную как теория очередей, исследователи сформулировали выражение для определения вероятности того, что заданное количество супервайзеров не сможет обработать все слияния, объединенные в пул из нескольких автомобилей. Таким образом, исследователи смогли оценить, сколько удаленных диспетчеров потребуется для покрытия каждого потенциального конфликта слияния, в зависимости от количества используемых автономных транспортных средств. Исследователи вывели вторую теорему для количественной оценки влияния совместных автономных транспортных средств на окружающий трафик для повышения надежности, чтобы помочь автомобилям, пытающимся слиться.
Когда команда смоделировала сценарий, в котором 30% автомобилей на дороге были объединенными автономными транспортными средствами, они подсчитали, что соотношение одного человека-наблюдателя на каждые 47 автономных транспортных средств может покрыть 99,9999% случаев слияния. Но этот уровень покрытия падает ниже 99 процентов, что является неприемлемым диапазоном в сценариях, когда автономные транспортные средства не взаимодействуют друг с другом.
«Если бы транспортные средства должны были координировать свои действия и в основном предотвращать необходимость в надзоре, это был бы лучший способ повысить надежность», — говорит Ву.
Круиз в будущее
Команда решила сосредоточиться на слиянии не только потому, что это сложная задача для автономных транспортных средств, но и потому, что это четко определенная задача, связанная с менее сложным сценарием: движением по шоссе. Около половины всех миль, пройденных в Соединенных Штатах, приходится на межгосударственные и другие автомагистрали. Поскольку автомагистрали позволяют двигаться с более высокой скоростью, чем городские дороги, Ву говорит: «Если вы сможете полностью автоматизировать вождение по шоссе… вы вернете людям около трети их времени вождения».
Если бы автономные транспортные средства могли путешествовать без присмотра в большинстве случаев вождения по шоссе, проблема безопасной навигации в сложных или неожиданных моментах осталась бы. Например, «вы [would] должны быть в состоянии справиться с началом и концом движения по шоссе», — говорит Ву. Вам также нужно будет иметь возможность управлять временем, когда пассажиры отключаются или засыпают, что делает их неспособными быстро взять на себя управление, если это необходимо. Но если бы удаленные люди-наблюдатели могли управлять автономными транспортными средствами в ключевые моменты, пассажирам, возможно, никогда не пришлось бы касаться руля. Помимо слияния, другие сложные ситуации на шоссе включают перестроение и обгон более медленных автомобилей на дороге.
Хотя дистанционное наблюдение и скоординированные автономные транспортные средства являются гипотетическими для высокоскоростных операций и в настоящее время не используются, Ву надеется, что размышления над этими темами могут способствовать развитию в этой области.
«Это дает нам больше уверенности в том, что автономное вождение возможно», — говорит Ву. «Я думаю, нам нужно более творчески подходить к тому, что мы подразумеваем под «автономными транспортными средствами». Мы хотим вернуть людям их время — безопасно. Нам нужны преимущества, мы не хотим чего-то автономного».