Ранее исследователи использовали ту же конфигурацию датчиков и программное обеспечение в испытаниях автономных автомобилей и гольф-каров, поэтому новое испытание завершает демонстрацию комплексной автономной системы мобильности. Пользователь с ограниченными физическими возможностями может, в принципе, использовать скутер, чтобы спуститься по холлу и через вестибюль многоквартирного дома, проехать на тележке для гольфа через парковку дома и подобрать автономный автомобиль на дорогах общего пользования.Новое испытание устанавливает, что алгоритмы управления исследователей работают как в помещении, так и на улице. «Мы тестировали их в более тесных помещениях», — говорит Скотт Пендлтон, аспирант кафедры машиностроения в Национальном университете Сингапура (NUS) и научный сотрудник SMART. «Одним из пространств, которые мы тестировали, был Бесконечный коридор Массачусетского технологического института, который представляет собой очень сложную проблему локализации, представляя собой длинный коридор без очень многих отличительных особенностей. Вы можете потерять свое место в коридоре.
Но наши алгоритмы оказались очень эффективными. хорошо в этой новой среде ".Система исследователей включает в себя несколько уровней программного обеспечения: низкоуровневые алгоритмы управления, которые позволяют транспортному средству немедленно реагировать на изменения в окружающей среде, такие как пешеход, пересекающий его путь; алгоритмы планирования маршрута; алгоритмы локализации, которые использует автомобиль для определения своего местоположения на карте; алгоритмы построения карты, которые он использует в первую очередь для построения карты; алгоритм планирования, который распределяет ресурсы парка; и система онлайн-бронирования, которая позволяет пользователям планировать поездки.Единообразие
Использование одних и тех же алгоритмов управления для всех типов транспортных средств — скутеров, гольф-каров и городских автомобилей — дает ряд преимуществ. Во-первых, становится более практичным проводить надежный анализ общей производительности системы.«Если у вас есть единая система, в которой все алгоритмы одинаковы, сложность намного ниже, чем в гетерогенной системе, в которой каждое транспортное средство выполняет что-то свое», — говорит Даниэла Рус, профессор электротехники и компьютеров Эндрю и Эрны Витерби. Наука в Массачусетском технологическом институте и один из руководителей проекта. «Это полезно для проверки правильности этой многослойной сложности».
Кроме того, благодаря единообразию программного обеспечения информация, которую получает одно транспортное средство, может быть легко передана другому. Перед тем, как скутер был отправлен в Массачусетский технологический институт, например, он был протестирован в Сингапуре, где использовались карты, созданные автономной тележкой для гольфа.Точно так же, как говорит Марсело Анг, доцент кафедры машиностроения в NUS, который является одним из руководителей проекта с Rus, в ходе текущей работы исследователи оснащают свои автомобили системами машинного обучения, чтобы взаимодействие с окружающей средой улучшило производительность их алгоритмы навигации и управления. «Когда у вас появится лучший водитель, вы легко сможете перенести его на другой автомобиль», — говорит Анг. «Это то же самое на разных платформах».
Наконец, единообразие программного обеспечения означает, что алгоритм планирования имеет большую гибкость в распределении системных ресурсов. Если автономная тележка для гольфа недоступна, чтобы перевезти пользователя через общественный парк, скутер может заменить; Если городская машина недоступна для короткой поездки по проселочным дорогам, может пригодиться тележка для гольфа.Изменение восприятияИспытания самокатов в Массачусетском технологическом институте также продемонстрировали легкость, с которой исследователи могли развернуть свою модульную аппаратную и программную систему в новом контексте. «Для меня это необычно, потому что это проект, который команда реализовала примерно за два месяца», — говорит Рус.
День открытых дверей Массачусетского технологического института прошел в конце апреля, а «первого февраля скутера не существовало», — говорит Рус.Исследователи описали конструкцию самокатной системы и результаты испытаний в документе, который они представили на прошлой неделе на Международной конференции IEEE по интеллектуальным транспортным системам.
Вместе с Русом, Пендлтоном и Энгом в работе находятся Ю Хонг Энг, возглавляющий проект автономных транспортных средств SMART, и еще четыре исследователя из NUS и SMART.В документе также сообщается о результатах короткого опроса пользователей, который исследователи провели во время испытания.
Перед поездкой на самокате пользователей спросили, насколько безопасными, по их мнению, являются автономные транспортные средства, по шкале от одного до пяти; после поездки им снова задали тот же вопрос. Опыт эксплуатации самоката повысил средний балл по безопасности с 3,5 до 4,6.