Сотрудничество беспилотных автомобилей уменьшает пробки на треть

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: 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.