"Прямо сейчас программы, разработанные, чтобы помочь автономным транспортным средствам ориентироваться в смене полосы движения, полагаются на то, чтобы сделать проблемы достаточно простыми в вычислительном отношении для быстрого решения, чтобы транспортное средство могло работать в режиме реального времени", - говорит Али Хаджбабаи, автор статьи о работе и доцент кафедры гражданского строительства и экологической инженерии в Северной Каролине. Государство. "Однако чрезмерное упрощение проблемы на самом деле может создать новый набор проблем, поскольку сценарии реального мира редко бывают простыми.

"Наш подход позволяет нам охватить всю сложность реальных проблем. Вместо того чтобы сосредоточиться на упрощении проблемы, мы разработали совместный распределенный алгоритм. Этот подход, по сути, разбивает сложную задачу на более мелкие подзадачи и отправляет их разным процессорам для решения по отдельности. Этот процесс, называемый распараллеливанием, значительно повышает эффективность."

На данный момент исследователи протестировали свой подход только в симуляциях, где подзадачи распределены между разными ядрами в одной и той же вычислительной системе. Однако, если автономные транспортные средства когда-либо будут использовать этот подход на дороге, транспортные средства будут взаимодействовать друг с другом и совместно решать вычислительные подзадачи.

В ходе проверки концепции исследователи рассмотрели две вещи: позволяет ли их методика программному обеспечению автономных транспортных средств решать проблемы слияния в режиме реального времени; и как новый "кооперативный" подход влияет на дорожное движение и безопасность по сравнению с существующей моделью навигации автономных транспортных средств.

Что касается времени вычислений, исследователи обнаружили, что их подход позволяет автономным транспортным средствам перемещаться по сложным сценариям слияния полос движения на автостраде в режиме реального времени при умеренном и интенсивном движении, с более высокой производительностью, когда объемы движения становятся особенно высокими.

Но когда дело дошло до улучшения дорожного движения и безопасности, новая техника показала себя исключительно хорошо. В некоторых сценариях, особенно когда объем трафика был ниже, оба подхода выполнялись примерно одинаково. Но в большинстве случаев новый подход значительно превосходил предыдущую модель. Более того, в новой технике не было никаких инцидентов, когда транспортным средствам приходилось останавливаться или когда существовали "условия, близкие к аварийным". Результаты другой модели включали множество сценариев, в которых были буквально тысячи остановок и условий, близких к аварийным.

"Что касается проверки концепции, мы очень довольны тем, как сработала эта техника", - говорит Хайбабайе. "Есть возможности для улучшения, но мы отлично начинаем.

"Хорошая новость заключается в том, что мы разрабатываем эти инструменты и решаем эти проблемы сейчас, так что мы находимся в хорошем положении для обеспечения безопасных автономных систем по мере их более широкого внедрения".