Специалисты Транспортного центра Небраски и ученые разработали новую модель машинного обучения. Разработка позволяет предупреждать водителя о намерении других участников дорожного движения сменить полосу при обгоне.
Модель обучали на данных от 3 тыс. автомобилей. Все машины были оснащены фронтальными камерами и различными датчиками.
Ученые обозначили несколько сценариев:
- в ряду движущихся автомобилей позади идущий следовал за исходным на расстоянии не более чем 120 м или 3,5 секунд;
- ведомое транспортное средство двигалось позади автомобиля, выполняющего маневр обгона;
- оба транспортных средства увеличили скорость для обгона и завершили перестроение.
Модель ИИ анализировала такие важные параметры, как сокращение расстояния между транспортными средствами, их относительная скорость, поперечное положение, легкий поворот передней части корпуса впереди идущего автомобиля. Технология проводила расчеты каждую десятую часть секунды в течение шести секунд (от пяти секунд до смены полосы движения до одной секунды после). Модель отмечает сценарии, когда обгон и смена полосы неизбежна.
Вариативность хоть и незначительна, но модель может предсказать смену полосы движения. На это ей нужно примерно секунду до того момента, как центр транспортного средства пересечет разделительную линию на пути к соседней.
«Возможно, для водителей наша разработка не имеет большого значения. Но вот для транспорта с автопилотом или усовершенствованных систем помощи водителю — это критически важные исследования», — отметили ученые.