Ehkki inimjuhiga võrreldavat taset veel ei saavutata, on uus algoritm siiski oluline praktiline edasiarendus autonoomsete minibusside tehisintellekti võimekuses sooritada inimjuhiga samaväärseid manöövreid.

Uurimisrühma juht, Tallinna Tehnikaülikooli inseneriteaduskonna tootearenduse ja robootika programmijuht ja tenuuri kaasprofessor Raivo Sell rõhutas, et uut meetodit testiti Tehnikaülikooli iseAuto peal ja peagi võib tulemusi laiemalt näha.

"Selle teadustöö tulemusel on käimas koostöö Aalto Ülikooli uurimisgrupiga. Rakendame nende masinõppe teoreetilist mudelit meie isejuhtivatele sõidukitele. Selle käigus tõstame turvalisust ja lisame möödasõidu katkestamise algoritmi," märkis Sell.

Ootamatute olukordade lahendamine

Isejuhtivate sõidukite, sealhulgas autonoomsete väikebusside laiem kasutuselevõtt ei pruugi olla mägede taga. Tõsi, enamik selliseid projekte on siiski veel katsetamise faasis. Probleemiks on, et sellised masinad suudavad küll täita arendajate ootusi rangelt kontrollitud keskkonnas, aga ei tule toime ootamatutes olukordades.

Üks põhiline manööver, mida on vaja arendada, on kokkupõrke vältimine näiteks pargitud sõidukiga, muutes selleks sõidurada. Kui inimestele tundub see lihtsa ülesandena, on enamikul müügil olevatest neljanda taseme isejuhtivatest masinatest selle ülesande täitmisega raskusi. Nii vastavate uuringute kui ka tootjate eesmärk on parandada sõidukite ohutust, vähendada liiklusõnnetuste arvu ja sõidukite keskkonnamõju.

Kui esimese põlvkonna isejuhtivad autod, mis suutsid lihtsate algoritmide tõttu sõita ainult väga kindlates struktureeritud keskkondades, siis nüüd eeldatakse, et uued isejuhtivad neljanda ja viienda taseme sõidukid peaks peaaegu suutma vastata inimjuhtide põhioskuste tasemele.

See tähendab, et isejuhtimise algoritm peab toetama aina keerukamaid toiminguid, nagu näiteks reavahetus, möödasõit ja reageerimine ootamatutele loodusnähtustele.

Väljakutset pakub reavahetus

Erinevad andmed näitavad, et umbes kümnendik õnnetustest on ühel või teisel moel seotud sõidukite reavahetusega. Kuna see on ka inimjuhtide jaoks tõsine probleem, siis seda enam pakub see väljakutset isejuhtivate autode arendajatele.

Möödasõidualgoritmid nõuavad igakülgset teavet ümbritseva keskkonna kohta, seda igas suunas ning olukorras, lisaks keerulisi arvutusi nii staatiliste kui ka dünaamiliste objektide kohta.

Algoritmi väljatöötamisel tuleb arvestada ka muude probleemsete teguritega, nagu tee kvaliteet ning muutuvad ilmastikutingimused ja liiklusolukorrad. Samuti peab algoritm arvestama teiste liiklejatega, nii autode, jalakäijate kui ka näiteks ette jooksvate loomadega.

Isejuhtivate autode arendustöö

Uurimisrühma teadlased rõhutavad, et uus meetod lubab isejuhtival autol möödasõidu ja reavahetuse otsuseid teha senisega võrreldes palju kiiremini. Samuti hõlbustab meetod turvalise teekonna planeerimist, sest näitab selgelt, milline on ohutu rada, kasutades selleks katsete tulemusel tõestatud andmeid.

Uue algoritmi puhul on täiustatud nii inimese kui ka masina liidest, mis annab teada möödasõidu kavatsusest. Lisaks saab väita, et tegemist on ohutut möödasõidumanöövrit lubava meetodiga, mille käigus luuakse kõigile liiklusreeglitele vastav teekond, mida on kontrollitud simulatsiooni abil ja seejärel rakendatud isejuhtival masinal, kinnitades sellega meetodi turvalisust ja usaldusväärsust.

Uurimistöö ilmus ajakirjas Journal of Field Robotics.