В России разработали симулятор для обучения беспилотного транспорта

Ученые МТУСИ разработали симулятор, позволяющий обучать беспилотные транспортные системы с повышенной точностью и меньшими временными и вычислительными затратами. По словам авторов, решение получено благодаря применению современных технологий искусственного интеллекта. Результаты работы опубликованы в журнале Sensors.

 Сегодня крупные города мира сталкиваются с исчерпанием возможностей развития транспортных сетей в условиях, когда автомобильный трафик растет с каждым годом, отмечают специалисты. В сложившейся ситуации, говорят они, необходимо не только качественно проектировать новые дороги, но и обеспечивать эффективность их функционирования и безопасность движения.

 Основной целью исследователей, инженеров и технологических компаний, по словам ученых, сегодня является повышение безопасности и оптимальности движения транспортных средств, а также снижение экологического ущерба, наносимого автомобильным транспортом. Решение этих задач невозможно без математического моделирования транспортных сетей, которое позволяет определить такие параметры, как интенсивность движения, средняя скорость, задержки и потери времени. Сложность управления транспортными потоками заключается в том, что автомобилями управляет человек, а его поведение трудно предсказуемо и может принципиально различаться даже в схожих ситуациях.

 Для решения этой проблемы сегодня разрабатываются и внедряются беспилотные автомобили, однако их системы управления, как и любые другие интеллектуальные системы, нуждаются в предварительном обучении на широком спектре дорожных ситуаций

  "Мы предлагаем симулятор реалистичной городской среды, который позволит сократить время обучения и даст возможность генерировать всевозможные события. Для реализации такого тренажера мы разработали метод, позволяющий воссоздать реалистичный мир за один проезд по улицам города", – рассказал декан факультета "Информационные технологии" МТУСИ Михаил Городничев.

 Он пояснил, что речь идет о разработке интеллектуальной системы цифровой паспортизации транспортной инфраструктуры с использованием сверточных нейронных сетей, которая позволяет создавать объекты окружающего мира для дальнейшего размещения в виртуальной среде симулятора.

Ссылка: https://ria.ru/20221111/mtusi-1830572019.html