Машины научились угадывать маневр водителя до его выполнения

Система считает, что наиболее вероятен в данном случае поворот налево.

Фотография: Ashesh Jain et al., / Cornell University

Исследователи из Стэнфордского университета и Корнелльского университета разработали систему, которая способна по окружающей обстановке и поведению водителя предугадать маневр за три с половиной секунды до его выполнения c точностью в 90,5 процентов. Статья доступна на arXiv.org, кратко о содержании работы рассказывает MIT Technology Review.

В качестве набора данных для тренировки алгоритма исследователи использовали данные с фронтовой и задней камер автомобиля, GPS-модуля с привязкой к карте местности, встроенных датчиков автомобиля и камеры, направленной на лицо водителя. Всего были собраны данные о вождении десяти разных человек на протяжении двух месяцев, что суммарно составило 1900 километров записанного пути. Затем исследователи вручную описали отдельные маневры автомобиля.

Алгоритм в режиме реального времени через камеру водителя отслеживает перемещение головы и направление взгляда, следит за скоростью и положением машины на карте. В итоге система способна предсказать намерение водителя повернуть, сменить полосу движения или продолжить движение прямо. Если, например, автомобиль замедляется, подъезжая к перекрестку, а водитель смотрит налево, то система уже знает, что он намерен повернуть налево.

По словам исследователей, подобные исследования проводились и раньше, в том числе и их группой, однако в этом алгоритме им впервые удалось эффективно совместить при обучении нейросети данные с датчиков и результаты распознавания лица. Авторы считают, что подобная система превосходит функциональность аналогичных «электронных помощников» в серийно выпускаемых автомобилях, поскольку способна не просто предупредить об опасной ситуации, но и предотвратить ее заранее еще до фактического выполнения маневра.

Ранее сообщалось, что ученые из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне приступили к разработке алгоритма, который в перспективе позволит роботам предугадывать намерения людей. Алгоритм потенциально будет использоваться во многих системах: автомобилях с автоматической системой управления, экзоскелетах, самолетах или патрульных роботах.

Николай Воронцов

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.