Algoritmo avançado de direção autônoma permite mudanças de faixa seguras e agressivas

• O novo algoritmo de mudança de faixa depende de dados em tempo real coletados pelas câmeras e sensores do carro. 
• Ele cria e calcula novas zonas de buffer dinamicamente. 
• Ele permite uma ampla variedade de estilos de direção, do agressivo ao conservador, garantindo ao mesmo tempo a segurança. 

Você sabia que o primeiro passo em direção aos carros sem motorista surgiu na década de 1980 e ainda está lá – o sistema de freios antibloqueio. A ideia era usar sensores para evitar que as rodas travassem e fizessem o carro derrapar descontroladamente. Uma década depois, os fabricantes usaram os sensores para controle de tração e estabilidade.

Desde então, percorremos um longo caminho; agora, os carros autônomos usam uma combinação de sensores, radar, câmera e inteligência artificial para viajar entre destinos. As empresas de tecnologia estão constantemente fazendo melhorias em seus algoritmos autônomos, tornando-os mais seguros e confiáveis.

Uma das partes cruciais dos sistemas autônomos é o algoritmo de mudança de faixa, o tema quente entre os desenvolvedores. A maioria dos algoritmos de mudança de faixa existentes tem 1 de 2 limitações –

1. Eles são baseados em modelos estatísticos complexos que não podem ser analisados em tempo real ou
2. Eles são tão simples que sempre resultam em uma solução comum:não mudar de faixa.

Agora, investigadores do MIT desenvolveram um novo algoritmo que se baseia em informações em tempo real e permite mudanças de faixa mais agressivas [semelhantes às humanas] do que o sistema anterior de condução autónoma. Por informações em tempo real, entendemos dados de outros veículos [como velocidade e direção] coletados pelas câmeras e sensores do carro.

Algoritmo convencional de mudança de faixa

O objetivo principal é fazer com que os carros se dirijam como humanos, com o mínimo de dados possível. O novo algoritmo pode adaptar uma ampla gama de estilos de condução, do agressivo ao conservador, garantindo ao mesmo tempo a segurança.

Como funciona o algoritmo?

O mais importante para veículos autônomos é a segurança. Os algoritmos calculam zonas tampão em torno dos outros veículos para evitar colisão. Estas zonas tampão contêm as posições atuais e futuras de todos os veículos próximos.

O algoritmo calcula a posição futura de outros veículos por um curto período de tempo, analisando sua velocidade e direção. A decisão de quando mudar completamente de faixa depende dessas zonas tampão.

A eficiência e o desempenho do sistema baseiam-se no método utilizado para calcular zonas tampão no contexto do modelo de padrão de tráfego. Normalmente, as zonas de segurança ideais são pré-calculadas e tornam-se muito restritivas quando o tráfego é rápido e denso, impedindo que o veículo mude de faixa.

No entanto, o algoritmo proposto calcula novas zonas tampão dinamicamente. Para tornar essas zonas tampão confiáveis ou livres de colisões, o algoritmo usa um método matemático eficiente chamado distribuição gaussiana – uma função contínua que aproxima a distribuição binomial exata dos eventos.

Fonte:MIT

A distribuição mostra a posição atual do veículo. As dimensões do veículo, bem como a incerteza da estimativa da sua posição, são levadas em consideração. Utilizando essas estimativas [velocidade e direção do veículo], o algoritmo gera uma função logística, que é posteriormente multiplicada pela distribuição gaussiana.

Algoritmo proposto 

Isto distorce a distribuição (com velocidades mais rápidas) na direção do movimento do veículo. A distribuição nada mais é do que uma nova zona tampão do veículo. Como o número de variáveis ​​é menor, o sistema pode calculá-lo em tempo real.

Teste

Eles usaram uma simulação para testar esse algoritmo. O ambiente simulado contava com dezesseis carros autônomos e centenas de outros veículos.

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Os carros autônomos [funcionando com o novo algoritmo] não tinham comunicação direta entre si e todos funcionavam em paralelo sem qualquer colisão ou conflito. Cada carro está associado a diferentes parâmetros de risco, permitindo aos desenvolvedores gerar múltiplos estilos de condução.