Önvezető autók mesteri drifte
Magas sebesség mellett irányítást veszíteni általában nagyon rossz hír. A Toyota Kutatóintézet és a Stanford Egyetem tudósai azonban kifejlesztettek egy pár önvezető autót, amelyek mesterséges intelligenciát használnak a kontrollált driftenéshez – egy trükk, amely jobban ismert „driftelésként” – hogy az autonóm vezetés határait feszegessék.
A két autonóm jármű májusban hajtotta végre a vakmerő mutatványt, amikor tandem módon drifteltek a Thunderhill Raceway Parkban, Willows, Kaliforniában. Egy promóciós videóban a két autó néhány láb távolságra száguld egymás mellett, miután az emberi sofőrök átadták az irányítást.
Chris Gerdes, a Stanford Egyetem professzora, aki a projektben való részvételt vezette, a WIRED-nek elmondta, hogy az eljárások, amelyeket a mutatványhoz fejlesztettek, végül segíthetik a jövőbeli vezetéstámogató rendszereket. „Az egyik dolog, amit vizsgálunk, az az, hogy tudunk-e olyan jól teljesíteni, mint a legjobb emberi sofőrök,” mondja Gerdes.
A jövőbeli vezetéstámogató rendszerek használhatják azokat az algoritmusokat, amelyeket a kaliforniai pályán teszteltek, hogy beavatkozzanak, amikor egy motoros elveszíti az irányítást, és úgy vezessék ki a járművet a bajból, mint egy kaszkadőr sofőr. „Amit itt tettünk, az felnagyítható, hogy nagyobb problémákkal foglalkozzon, mint például az automatizált vezetés városi környezetekben,” mondja Gerdes.
A projekt egy elegáns bemutatója a nagy sebességű autonómiának, bár az önvezető járművek még mindig messze vannak a tökéletestől. Egy évtizednyi ígéretek és hype után a taxik most már néhány korlátozott helyzetben sofőr nélkül működnek. Azonban a járművek még mindig hajlamosak elakadni és esetenként távoli segítségre van szükségük.
A Toyota és a Stanford Egyetem kutatói két GR Supra sportautót módosítottak számítógépekkel és szenzorokkal, amelyek követik az utat és más járműveket, valamint az autók felfüggesztését és egyéb tulajdonságait. Fejlesztettek algoritmusokat is, amelyek kombinálják a gumiabroncsok és a pálya tulajdonságainak fejlett matematikai modelljeit a gépi tanulással, amely segít az autóknak megtanulni a driftelés művészetét.
Ming Lin, a Marylandi Egyetem professzora, aki az autonóm vezetést tanulmányozza, azt mondja, hogy a munka izgalmas előrelépés az önvezető autók szélsőséges helyzetekben való működésének segítésében. „Az egyik legnagyobb kihívás az autonóm járművek számára az, hogy biztonságosan működjenek esős, havas vagy ködös napokon, vagy gyenge megvilágítás mellett éjszaka,” mondja Lin.
Lin hozzáteszi, hogy a Toyota-Stanford projekt bemutatja a gépi tanulás és a fizikai modellek kombinálásának fontosságát a valós világban. „Bár ez csak egy korai bemutató, egyértelműen jó irányba halad,” mondja.
A Toyota és a Stanford először 2022-ben mutatott be algoritmusokat, amelyek lehetővé tették az autonóm autók számára a driftelést. Két jármű tandem driftelése még jobb irányítást igényel, és magában foglalja a járművek közötti kommunikációt. Az autókat profi sofőrök által megtett körök adataival látták el. A számítógépeik akár 50-szer másodpercenként számoltak ki egy optimalizációs problémát, hogy eldöntsék, hogyan egyensúlyozzák a kormányzást, a gázpedált és a féket.
„Amit igazán vizsgálunk itt, az az, hogy hogyan irányítsuk az autót a teljesítmény szélsőséges határai között, amikor a gumik csúsznak, az a fajta körülmény, amit akkor tapasztalnánk, ha hóban vagy jégen vezetnénk,” mondja Avinash Balachandran, a TRI Human Interactive Driving részlegének alelnöke. „Amikor a biztonságról van szó, átlagos sofőrnek lenni egyszerűen nem elég jó, és ezért igazán a legjobb szakértőktől próbálunk tanulni.”
A világ az utóbbi időben figyelemreméltó előrelépéseket tett az AI terén, köszönhetően a nagy nyelvi modelleknek, amelyek olyan programokat működtetnek, mint a ChatGPT. Azonban, mint a kettős driftelési bemutató is kiemeli, a kaotikus, kiszámíthatatlan fizikai világ elsajátítása teljesen más kihívást jelent. „Egy LLM-ben a tévedés nem a világ vége,” mondja Balachandran a nagy nyelvi modellek ténybeli hibáira utalva. „Ez nyilvánvalóan nagyon más lehet egy autó esetében.”
Érdekesség: Az önvezető autók fejlesztése az 1920-as évekre nyúlik vissza, amikor az első kísérleteket rádióvezérléssel hajtották végre. Azóta az AI és a szenzortechnológia forradalmasította a területet.
Források: WIRED, Toyota Research Institute, Stanford University
