Ученые из Бостонского университета предлагают использовать для обучения самоуправляемого транспорта не стандартные датасеты, а алгоритм машинного обучения watch and learn («смотри и учись»). Иными словами, транспорт учится безопасному вождению, подглядывая за ездой опытных водителей. Нестандартные методы предполагают сбор сотен гигабайт разных данных. Но отсутствующий образец данных или сценарий может привести к безопасному поведению автопилота и привести к аварии.
Новый алгоритм действует по другому. Он оценивает точки обзора и слепые зоны. Так создается карта окружения с высоты. Эти карты помогают автопилоту обнаруживать препятствия «понимать» маневры водителей.
Технологии проверили в двух смоделированных городах. Один город был с прямыми поворотами и препятствиями, а другой – со сложными пятисторонними перекрестками. Выяснилось, что в виртуально моделируемых авариях автопилот, прошедший часовое обучение, попадает в аварии лишь в 8% случаев. Решение предстоит доработать: алгоритм крайне чувствителен к разным углам обзора и шумам.
Материалы исследования опубликованы на Arxiv.
