Sekuriteit sagteware vir outonome voertuie

'N Motor nader 'n kruising. Nog 'n voertuig jets uit die dwarsstraat, maar dit is nog nie duidelik of dit links of regs draai. Op dieselfde tyd, 'n voetganger stappe in die baan direk in die voorkant van die motor, en daar is 'n fietsryer op die ander kant van die straat. Mense met padverkeer ervaring sal in die algemeen bepaal die bewegings van ander verkeer deelnemers korrek.

"Hierdie soort situasies aan te bied 'n groot uitdaging vir outonome voertuie beheer word deur rekenaarprogramme," verduidelik Matthias Althoff, Professor van Cyber-fisiese sisteme by TUM. "Maar outonome bestuur sal net die aanvaarding van die algemene publiek kry as jy kan verseker dat die voertuie sal in gevaar stel nie ander padgebruikers, maak nie saak hoe verwarrend die verkeer situasie."

Algoritmes wat eweknie in die toekoms

Die uiteindelike doel by die ontwikkeling van sagteware vir outonome voertuie is om te verseker dat hulle sal nie veroorsaak dat ongelukke. Althoff, wat 'n lid van die München Skool vir Robotics en masjien Intelligensie by TUM, en sy span het nou ontwikkel 'n sagteware module wat permanent ontleed en voorspel gebeure terwyl jy ry. Voertuig sensor data aangeteken en geëvalueer elke millisekonde. Die sagteware kan alle moontlike bewegings vir elke verkeer deelnemer bereken, op voorwaarde dat hulle voldoen aan die Padverkeersregulasies, sodat die stelsel om 05:57 sekondes kyk na die toekoms.

Op grond van hierdie toekomstige scenario's, die stelsel bepaal 'n verskeidenheid van beweging opsies vir die voertuig. Terselfdertyd, die program word bereken dat potensiële nood maneuvers waarin die voertuig uit die skade se manier verskuif kan word deur die versnelling of gerem sonder ander in gevaar stel. Die outonome voertuig mag slegs volg roetes wat vry is van afsienbare botsings en waarvoor 'n noodgeval maneuver opsie is geïdentifiseer is.

Vaartbelyn modelle vir vinnige berekeninge

Hierdie soort van gedetailleerde verkeer situasie vooruitskatting is voorheen beskou as te veel tyd in beslag neem en dus onprakties. Maar nou, die München navorsingspan het nie net die teoretiese lewensvatbaarheid van real-time data-analise getoon met gelyktydige simulasie van toekomstige verkeer gebeure: Hulle het ook getoon dat dit betroubare resultate lewer.

Die vinnige berekeninge word moontlik gemaak deur vereenvoudig dinamiese modelle. Sogenaamde reach analise word gebruik om moontlike toekomstige posisies bereken 'n motor of 'n voetganger kan aanneem. Toe die hele eienskappe van die padgebruikers in ag geneem word, die berekeninge word onbetaalbaar tydrowend. Dit is waarom Althoff en sy span werk met vereenvoudig modelle. Dit is beter as die ware kinders in terme van hul omvang van beweging, nog, wiskundig makliker om te hanteer. Dit versterk vryheid van beweging toelaat dat die modelle 'n groter aantal moontlike posisies uitbeeld, maar sluit die subset van poste verwag vir werklike padgebruikers.

Real verkeer data vir 'n virtuele toets omgewing

Vir hul evaluering, die rekenaar wetenskaplikes het 'n virtuele model wat gebaseer is op werklike data wat hulle tydens toetsritte met 'n outonome voertuig in München het ingesamel. Dit het hulle toegelaat om handwerk 'n toets omgewing wat nou weerspieël alledaagse verkeer scenario's. "Die gebruik van die simulasies, was ons in staat om vas te stel wat die veiligheid module nie lei tot enige verlies van prestasie in terme van die ry gedrag, die voorspellende berekeninge is korrek, ongelukke voorkom word, en in noodsituasies die voertuig aantoonbaar om 'n veilige gebring stop, "Althoff som.

Die rekenaar wetenskaplike beklemtoon dat die nuwe sekuriteit sagteware die ontwikkeling van outonome voertuie kan vereenvoudig omdat dit kan gekombineer word met al die standaard beweging beheer programme.

bron: Technical University of Munich (TUM). "Security software for autonomous vehicles." ScienceDaily. ScienceDaily, 16 September 2020. <www.sciencedaily.com/releases/2020/09/200916113601.htm>.