Ранее исследователи использовали ту же конфигурацию датчиков и программного обеспечения в испытаниях беспилотных автомобилей и гольф-каров, поэтому новое испытание завершает демонстрацию комплексной системы автономной мобильности. Пользователь с ограниченной подвижностью в принципе мог бы использовать скутер, чтобы проехать по коридору и через вестибюль многоквартирного дома, взять гольф-кар на парковке здания и забрать беспилотный автомобиль на улице.
Новое испытание подтверждает, что алгоритмы управления исследователей работают как в помещении, так и на открытом воздухе. «Мы тестировали их в более тесных помещениях», — говорит Скотт Пендлтон, аспирант кафедры машиностроения Национального университета Сингапура (NUS) и исследователь проекта SMART. «Одним из мест, которые мы тестировали, был «Бесконечный коридор» Массачусетского технологического института, который представляет собой очень сложную задачу локализации, поскольку это длинный коридор без множества отличительных особенностей. Любой может заблудиться в этом коридоре. Но наши алгоритмы показали себя очень хорошо в этой новой среде».
Система исследователей включает в себя несколько уровней программного обеспечения: алгоритмы управления низкого уровня, позволяющие транспортному средству немедленно реагировать на изменения в окружающей среде, например, на пешехода, пересекающего его путь; алгоритмы планирования маршрута; алгоритмы локализации, которые транспортное средство использует для определения своего местоположения на карте; алгоритмы построения карты, которые используются для ее создания; алгоритм планирования, распределяющий ресурсы автопарка; и онлайн-система бронирования, позволяющая пользователям планировать поездки.

Единообразие:
Использование одних и тех же алгоритмов управления для всех типов транспортных средств — скутеров, гольф-каров и городских автомобилей — имеет ряд преимуществ. Одно из них заключается в том, что это значительно упрощает проведение надежного анализа общей производительности системы.
«Если у вас есть единая система, где все алгоритмы одинаковы, сложность намного ниже, чем если у вас есть гетерогенная система, где каждое транспортное средство делает что-то свое», — говорит Даниэла Рус, профессор кафедры электротехники и вычислительной техники им. Эндрю и Эрны Витерби в Массачусетском технологическом институте и один из руководителей проекта. «Это полезно для проверки правильности этой многоуровневой сложности».
Кроме того, благодаря единообразию программного обеспечения информация, полученная одним транспортным средством, может быть легко передана другому. Например, прежде чем скутер был отправлен в Массачусетский технологический институт, он был протестирован в Сингапуре, где использовались карты, созданные автономным гольф-каром.
Аналогично, отмечает Марсело Анг, доцент кафедры машиностроения в NUS, который руководит проектом вместе с Русом, в своей текущей работе исследователи оснащают свои транспортные средства системами машинного обучения, чтобы взаимодействие с окружающей средой улучшало производительность алгоритмов навигации и управления. «Как только у вас появляется более опытный водитель, вы можете легко перенести этот навык на другое транспортное средство», — говорит Анг. «Это справедливо для разных платформ».
Наконец, единообразие программного обеспечения означает, что алгоритм планирования имеет большую гибкость в распределении системных ресурсов. Если автономный гольф-кар недоступен для поездки пользователя по общественному парку, это может сделать скутер; если городской автомобиль недоступен для короткой поездки по проселочным дорогам, это может сделать гольф-кар.

Изменение восприятия:
Испытание скутера в Массачусетском технологическом институте также продемонстрировало, насколько легко исследователи могут развернуть свою модульную аппаратную и программную систему в новом контексте. «Для меня это примечательно, потому что команда завершила этот проект примерно за два месяца», — говорит Рус. День открытых дверей MIT состоялся в конце апреля 2016 года, и «скутера еще не существовало в начале февраля», — говорит Рус.
Исследователи описали конструкцию системы скутера и результаты испытаний в статье, которую они представили на Международной конференции IEEE по интеллектуальным транспортным системам. К Русу, Пендлтону и Ангу в работе над статьей присоединились Ю Хонг Энг, руководитель проекта SMART по автономным транспортным средствам, и четыре других исследователя из NUS и SMART.
В статье также приводятся результаты краткого опроса пользователей, проведенного исследователями во время испытаний. Перед поездкой на скутере пользователей спрашивали, насколько безопасными они считают автономные транспортные средства, по шкале от одного до пяти; после тестирования им задавали тот же вопрос снова. В результате средний балл безопасности составил от 3,5 до 4,6.
###
Автор: Ларри Хардести, пресс-служба Массачусетского технологического института