Сотрудничество беспилотных автомобилей уменьшает пробки на треть

Исследователи протестировали систему сотрудничества между беспилотными авто на миниатюрных моделях.

Исследователи протестировали систему сотрудничества между беспилотными авто на миниатюрных моделях.
Фото Sarah Collins/Cambridge University.

Исследователи из Кембриджского университета разработали новый алгоритм, позволяющий беспилотным авто принять во внимание манёвры друг друга. Результаты получились впечатляющими.

Исследователи из Кембриджского университета разработали новый алгоритм, позволяющий беспилотным авто принять во внимание манёвры друг друга. Результаты получились впечатляющими: тесты с использованием миниатюрных автомобилей показали, что пробки по сравнению с обычной ситуацией уменьшились на 35%.

Даже если не принимать во внимание нарушителей правил дорожного движения, многие проблемы на дороге происходят из-за того, что водители ведут себя по принципу "каждый за себя". Они не учитывают чужих намерений и решений, да зачастую и не знают о них до того, как увидят их воплощение воочию (а в этот момент часто бывает уже слишком поздно).

Такой индивидуализм может привести к самым неожиданным результатам. Например, иногда открытие дополнительной дороги не только не уменьшает заторов на том или ином участке трассы, но и увеличивает их (явление, известное как парадокс Браеса).

Естественно предположить, что знаменитый лозунг кота Леопольда "Ребята, давайте жить дружно" мог бы улучшить ситуацию. Правда, идея поставить в кабине рацию, по которой каждый водитель сообщал бы другим, что он сейчас собирается делать, не выглядит разумной. Человеку было бы трудно удержать в голове такой объём информации. Отвлекаясь на бесчисленные и в большинстве своём не важные для него сообщения, он скорее попадёт в ДТП, чем сэкономит время.

Однако в наступающую эпоху беспилотных автомобилей ситуация меняется радикально. У компьютера нет человеческого ограничения на объём внимания (от трёх до семи предметов одновременно). Он может воспринимать и сортировать множество сигналов, не отвлекаясь от процесса вождения.

Исследователи решили проверить, насколько "осведомлённость" беспилотных авто о действиях друг друга улучшит дорожную ситуацию. Для этого они модифицировали существующий алгоритм управления.

Исходный алгоритм решает, с какой скоростью нужно ехать, сменить или нет автомобилю полосу движения. При этом он ориентируется только на два фактора. Во-первых, важно, безопасен ли такой манёвр. Во-вторых, имеет значение, сократит ли это время в пути для данного конкретного авто.

Модифицированная версия нового алгоритма позволяет принимать сигналы от других машин и учитывать их манёвры и "интересы".

"Если разные производители автомобилей разрабатывают разные автономные автомобили со своим собственным программным обеспечением, все эти автомобили должны эффективно общаться друг с другом", – говорит соавтор исследования Николас Хилдмар (Nicholas Hyldmar).

Чтобы изучить возможности своего детища, разработчики испытали его на настоящих, но миниатюрных автомобилях.

Авторы работы объясняют, почему был выбран именно такой способ проверки. В компьютерной модели, когда и автомобили, и трасса существуют лишь в памяти ЭВМ, есть опасность не учесть каких-то важных обстоятельств. Всякий вычислительный эксперимент что-то упрощает, чем-то пренебрегает, ибо программисты не в силах имитировать реальную ситуацию до мелочей. В этом случае существует вероятность, что фактор, отброшенный как несущественный, может на самом деле оказаться определяющим.

С другой стороны, использовать реальные беспилотные автомобили в натуральную величину – удовольствие дорогое. Они не только недёшевы в производстве, но и требует масштабных испытательных полигонов.

Миниатюрные электромобили с системами рулевого управления, скопированными с реальных авто, оказались самым удобным решением. Между собой модели общались посредством сети Wi-Fi. Машины двигались по дороге с двумя полосами.

Сначала авторы испытали алгоритм в "эгоистичном" режиме, когда каждый автомобиль самостоятельно принимал решение, какую скорость ему развивать и по какой полосе ехать. При этом он "знал" о других автомобилях только то, что водитель увидел бы из кабины, и заботился исключительно о себе. Именно такова ситуация на реальных дорогах.

Как и следовало ожидать, в этом случае остановка одного автомобиля быстро закупоривала всю полосу. Едущие за ним машины не могли перестроиться, так как соседняя полоса была плотно загружена, и были вынуждены остановиться.

Затем экспериментаторы включили режим сотрудничества. Остановившийся автомобиль послал всем участникам движения сигнал: "Извините, я тут постою, подумаю о вечном". В этом случае машины на соседней полосе немного сбавляли скорость, чтобы участники, едущие позади остановившегося авто, успевали перестраиваться.

В итоге пропускная способность трассы хотя и уменьшилась из-за любителя неподвижности, но была на 35% выше, чем в аналогичной ситуации в "эгоистичном" режиме.

В другом эксперименте на дороге появился водитель с агрессивным типом вождения (это был человек, который управлял моделью через джойстик). Другие участники движения были вынуждены уступать ему дорогу, дабы избежать столкновения. Эта ситуация также была воспроизведена в двух режимах: "эгоистичном" и "кооперативном". Как оказалось, во втором случае пропускная способность трассы была на 45% выше, чем в первом.

Добавим, что результаты исследования были представлены на Международной конференции по робототехнике и автоматизации, которая проходит в Монреале с 20 по 24 мая (ICRA 2019).

В будущем авторы планируют продолжить свои эксперименты, добавив в них дополнительные полосы движения, перекрёстки и транспортные средства нескольких типов.

К слову, ранее "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) писали о системе, обеспечивающей круговой обзор на перекрёстках, о том, как беспилотные автомобили будут принимать моральные решения, и о том, что автопилоты делают водителей невнимательными. Рассказывали мы и об опасности массового взлома беспилотных авто.