De open-source rijsimulator die autonome voertuigen traint

Zelfrijdende auto's zullen een revolutie teweegbrengen in transportsystemen over de hele wereld. Als we de hype mogen geloven, staan ​​volledig autonome voertuigen op het punt de openbare weg op te gaan.

De waarheid is complexer. De meest geavanceerde zelfrijdende technologieën werken alleen in een uiterst beperkt aantal omgevingen en weersomstandigheden. En hoewel de meeste nieuwe auto's de komende jaren enige vorm van rijhulp krijgen, zijn autonome auto's die onder alle omstandigheden rijden zonder menselijk toezicht nog vele jaren verwijderd.

Een van de grootste problemen is dat het moeilijk is om voertuigen te trainen om in alle situaties het hoofd te bieden. En de meest uitdagende situaties zijn vaak de zeldzaamste. Er is een grote verscheidenheid aan lastige omstandigheden die automobilisten zelden tegenkomen: een kind dat de weg oprijdt, een voertuig dat aan de verkeerde kant van de straat rijdt, een ongeval direct voor de deur, enzovoort.

In elk van deze omstandigheden moet een zelfrijdende auto goede beslissingen nemen, ook al is de kans klein dat je ze tegenkomt. En dat roept een belangrijke vraag op: hoe kunnen autofabrikanten hun voertuigen trainen en testen als deze gebeurtenissen zo zeldzaam zijn?

Vandaag krijgen we een soort antwoord dankzij het werk van Alexey Dosovitskiy bij Intel Labs en een paar vrienden bij het Toyota Research Institute en het Computer Vision Center in Barcelona, ​​Spanje. Ze hebben een open-source rijsimulator gemaakt die autofabrikanten kunnen gebruiken om zelfrijdende technologieën te testen onder realistische rijomstandigheden.

Het systeem, CARLA (Car Learning to Act) genaamd, simuleert een breed scala aan rijomstandigheden en herhaalt gevaarlijke situaties eindeloos om het leren te vergemakkelijken. Het team heeft het al gebruikt om de prestaties van verschillende benaderingen van autonoom rijden te evalueren.

Rijsimulators zijn niet nieuw. Er zijn tal van realistische rij- en racesimulators, waarvan vele ontworpen zijn om te gamen. Verschillende autonome rijgroepen hebben ze gebruikt om hun technologieën te testen.

Maar geen van deze simulatoren geeft het soort feedback dat autonome rijsystemen nodig hebben om effectief te trainen. Ook bieden deze systemen geen significante controle over de rijomstandigheden of de acties van andere agenten.

Racesimulators hebben meestal geen overstekend verkeer of voetgangers. En stadssimulators zoals Grand Theft Auto geven geen controle over het weer, de stand van de zon, het gedrag van andere auto's, verkeerslichten en voetgangers, fietsers, enzovoort.

En deze gepatenteerde systemen geven niet het soort technische feedback dat autonome rijsystemen moeten leren.

Dus Dosovitskiy en co hebben hun eigen simulator gemaakt. CARLA biedt een bibliotheek met activa die onder verschillende weers- en lichtomstandigheden in steden kunnen worden gerangschikt. De bibliotheek omvat 40 verschillende gebouwen, 16 geanimeerde voertuigmodellen en 50 geanimeerde voetgangers.

Het team heeft deze gebruikt om twee steden met meerdere kilometers berijdbare wegen te creëren en vervolgens drie verschillende benaderingen voor het trainen van zelfrijdende systemen getest. De benaderingen worden geëvalueerd in gecontroleerde scenario's van toenemende moeilijkheidsgraad, zegt het team.

De resultaten laten zien dat het systeem een ​​nuttige rol kan spelen. Het team heeft gepubliceerd een video van het resulterende rijgedrag dat duidelijk laat zien hoe goed de systemen kunnen presteren, maar ook waarom dit soort training niet op echte wegen kan worden gedaan - de auto's rijden soms op het trottoir, aan de andere kant van de weg, raken andere auto's, enzovoort Aan.

Natuurlijk kan een systeem als CARLA de rijtijd op echte wegen nooit vervangen. Maar het kan een nuttige en veilige proeftuin zijn voor nieuwe ideeën. En daarom is het belangrijk.

CARLA is open source en gratis te gebruiken voor niet-commerciële doeleinden. Dus iedereen kan het proberen www.carla.org . We hopen dat CARLA een brede gemeenschap in staat zal stellen actief deel te nemen aan onderzoek naar autonoom rijden, aldus het team.

Referentie: arxiv.org/abs/1711.03938 : CARLA: een open stedelijke rijsimulator

zich verstoppen