За семь секунд до аварии

Автомобили, оснащенные автопилотом, скоро станут обыденностью. Однако уже сейчас сообщения об авариях с их участием появляются довольно часто. Системы автономного управления еще несовершенны, поэтому оптимален «самолетный» вариант дублирования управления, когда водитель сам берет руль в сложной ситуации, а система автоматически подает ему сигнал о необходимости это сделать. Программы управления наземными автопилотами постоянно усложняются, хотя всегда остаются моменты, которые пока невозможно предусмотреть, а значит — запрограммировать.

В связи с этим команда из четырех инженеров Мюнхенского технического университета, возглавляемая профессором Екехардом Штайнбахом, предложила применить к прогнозированию дорожных ситуаций алгоритмы искусственного интеллекта. В противоположность стандартным подходам новый алгоритм полностью игнорирует устройство автопилота и рассматривает автомобиль как черный ящик. Алгоритм на базе нейронных сетей анализирует уже произошедшие события и выделяет их паттерны, которые характеризуют тревожные ситуации. Он тренирован на тысячах сложных дорожных моментов. Если в незнакомой ситуации алгоритм узнает паттерн, с которым система не справилась в прошлом, водитель получит предупреждающее сообщение. Так алгоритм находит потенциально критические моменты, способные оказаться для автопилота не по силам.

Инженеры тестировали новую технологию на автомобилях компании BMW, предоставившей записи данных четырнадцати часов автономного вождения. Они проанализировали две с половиной тысячи случаев вмешательства водителя в управление. Алгоритм использует информацию с видеокамер о препятствиях или скоплении транспорта на перекрестках, а также сигналы сенсоров скорости, угла поворота передних колес, данные о дорожных условиях, погоде и видимости. Тесты показали, что уже сегодня технология способна предсказать потенциально опасные ситуации за семь секунд до происшествия с вероятностью 85%.

Для ее внедрения в серийное производство нужны большие массивы данных случившихся сбоев управления. Один из авторов статьи, Кристофер Кун, говорит, что с этим проблем не возникнет, поскольку нужные данные генерируются сами с ростом количества автопилотов на дорогах. Центральный банк данных позволит любому оснащенному новым алгоритмом авто «учиться на ошибках» каждого из автомобилей базы.

(IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2020, 1)