MIT Araştırması: Psikolojiyi Makine Öğrenimine Girmek, Otonom Araçlar Sürücülerin Sürüş Alışkanlıklarını Değerlendirebilir
Araba eşyaları (halka açık numara: chedongxi) Metin Suyu
Che Dongxi News, 19 Kasım'da yabancı medya girişimine göre Massachusetts Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı araştırmacıları, otonom sürüş sistemini eğitmek için sosyal psikolojiyi kullanıyor. Otonom sürüş sistemi, sürücünün sürüş davranışını ayırt ediyor ve sürüşü öngörüyor. Sürücünün sürüş alışkanlıkları, sürücünün sürüş alışkanlıklarına göre araç birleşir veya sola döner.
Araştırma ekibi, sürüş sahnesini modellemek için oyun teorisi ve sosyal değer oryantasyonunun psikolojik kavramlarından yararlanıyor. Bu sahnede, makine, aracın hareket yolu üzerinden insan sürücünün sürüş stilini değerlendiriyor ve ardından insan sürücüyü daha iyi tahmin edebiliyor Şeritleri birleştirirken veya korumasız sola dönüş yaparken sürüş davranışı. İstatistiklere göre, bu araştırma sayesinde, otonom araçların birleştirme ve sola dönme doğruluğu bir öncekine göre% 25 arttı.
Araştırmacılar ayrıca araştırmalarının henüz kamuya açık yollarda tanıtılacak kadar tamamlanmadığını, ancak araştırmadaki yollardaki yayaları ve bisikletleri de içerecek şekilde araştırma nesnesinin ölçeğini genişletmeyi planladıklarını, böylece otonom sürüş sisteminin İnsan davranışı beklenti yaratır.
1. Sosyolojinin makine öğrenimine dahil edilmesi, birleşen ve sola dönen araçların doğruluğunu% 25 artırır
Baş araştırmacı Wilko Schwarting yaptığı açıklamada, yolcuların ve çevredeki diğer araçların güvenliğini sağlamak için, kendi kendine giden arabaların daha çok insanlara benzemesi gerektiğini, böylece yayaların sürücüsüz araçların nasıl sürdüğünü ve onlara nasıl tepki vereceğini tahmin edebileceklerini söyledi.
Otomatik pilot birleştirmenin şematik diyagramı
Araştırma ekibi, oyun teorisi ve sosyal değer oryantasyonunun psikolojik kavramlarından yararlandı. Sürüş sahnesini modelledi. Bu sahnede, makine bir insan sürücünün sürüş stilini aracın hareket yolu üzerinden değerlendiriyor ve ardından insanları daha iyi tahmin edebiliyor Şeritleri birleştirirken veya korumasız sola dönüş yaparken sürücünün davranışı. Zamanla, makine ne zaman ve hangi sürüş davranışının alınması gerektiğini anlayabilecektir.
Otonom araç doğru bir şekilde sola dönüş yapar
Örneğin, birleşmeyi ve sola dönmeyi içeren bir sahnede, sürücü ya diğer araçların şeride girmesine izin verir ya da diğer araçların birleşmesini engeller. Kendi kendine giden otomobil, ön ve arka sürücülerin sürüş alışkanlıklarında ustalaştıktan sonra, sıkışık trafikte şerit değiştirebilir. Sola dönüş yaparken, sürücüsüz araba karşıdan gelen araç sürücülerinin sürüş alışkanlıklarını analiz edecek ve sola dönmek için doğru zamanı seçecektir.
Araştırma ekibi, algoritmaları sayesinde birleşen ve sola dönen araçların doğruluğunun% 25 arttığını söyledi.
2. Bu aşamada kamuya açık yollarda tanıtılamaz ve gelecekte araştırma ölçeği genişletilecektir.
Ancak araştırmacılar, bu araştırmanın henüz kamuya açık yollarda tanıtılacak kadar tamamlanmadığını, ancak araştırma nesnelerinin ölçeğini yollarda yayaları ve bisikletleri de içerecek şekilde genişletmeyi planladıklarını söylediler. Ek olarak, ev robotları gibi insanlar arasında çalışan diğer robotik sistemleri de incelemeyi planlıyorlar.
Kendi kendine giden araba, karşıdan gelen arabanın sürüş alışkanlıklarına göre ne zaman sola döneceğini seçer
Wilko Schwarting, bu araştırmanın kapsamını genişletmenin, makinelerin farklı insanların davranışsal niyetlerini anlamalarını ve insan davranışını daha iyi anlamalarını sağlayacağını söyledi.
İnsanların kişilikleri ve tutumları genellikle sürüş alışkanlıklarını etkiler.Bu araştırma ekibi, bu davranışların ölçülüp otonom araçlarda kullanılıp kullanılamayacağını araştırıyor.
Sonuç: Yeni araştırma, otonom sürüşün kaza oranını azaltacak
Kendi kendine giden bir araba çalışırken, yalnızca bilgisayar hesaplamaları ve kararlarına dayalı eylemlerde bulunabilir. Ancak bu bir soruna neden olur Bilgisayarlar insan davranışını öngöremezler Bir insan aniden aracın ilerlemesini etkileyen bir eylem veya davranış yaptığında, araç zamanla tanıyamaz ve yavaşlayamaz.
Öte yandan, otonom araçların karar alma mekanizmasını insanlar anlamadıkları için, insanlar zamanla otonom araçlardan kaçamazlar ve bu da kazalara yol açar.
Ancak bu MIT çalışması, otonom sürüş sistemlerinin insan sürüş alışkanlıklarını anlamasını sağlayacak ve bu faktörler aynı zamanda otonom sürüşün kaza oranını etkili bir şekilde azaltacak olan makine karar verme sürecine de eklenecek.
