Biblioteka modeli zachowań kierowców
Zanim autonomiczne pojazdy wyjadą na drogi, należy najpierw udowodnić, że są równie bezpieczne jak te kierowane przez ludzi. „Bezpieczne i wydajne współistnienie pojazdów zautomatyzowanych i kierowanych przez człowieka stanowi doniosłe, interdyscyplinarne wyzwanie dla nauki o transporcie” — mówi Maria Rodrigues, starsza kierowniczka projektu ds. transportu i mobilności w Panteia. Aby sprostać temu wyzwaniu, nauka o transporcie przeprowadza testy oparte w dużej mierze na wirtualnych symulacjach. Aby jednak symulacje te działały, muszą korzystać z wiarygodnych modeli zachowań kierowców. W tym właśnie miejscu pojawia się finansowany ze środków UE projekt i4Driving. „Naszym celem jest opracowanie nowej biblioteki modeli ludzkiego zachowania podczas jazdy, która posłuży jako ludzki punkt odniesienia dla bezpieczeństwa na drodze, z którym będzie można porównywać i oceniać zautomatyzowane systemy jazdy (ADS)” — wyjaśnia Vincenzo Punzo, koordynator naukowy i4Driving i profesor na Uniwersytecie Neapolitańskim im. Fryderyka II we Włoszech.
Ocena sytuacji krytycznych
W przypadku projektu i4Driving nowa biblioteka niekoniecznie oznacza nowe modele. Zamiast tego wiąże się ona z opracowaniem kombinacji nowych i istniejących modeli, które można wykorzystać do oceny ADS zarówno w symulacjach bezpieczeństwa opartych na scenariuszach, jak i na ruchu drogowym. Według Punzo taka kombinacja zapewni, że wirtualne symulacje będą dokładnie odzwierciedlać złożoność zachowań kierowców w realistycznych systemach ruchu drogowego. „Z jednej strony, dzięki uwzględnieniu heterogeniczności kierowców i ich zachowań, nasze modele mogą naśladować zarówno niekrytyczne, jak i krytyczne dla bezpieczeństwa sytuacje występujące w codziennym ruchu drogowym” — dodaje. „Z drugiej strony, «odpowiednia» złożoność systemu jest potrzebna do przeprowadzenia solidnej i użytecznej analizy bezpieczeństwa drogowego”. Projekt wciąż trwa, lecz pomimo to osiągnięto już kilka ważnych rezultatów. Przełomowe eksperymenty oparte na modelach zostały przeprowadzone w czterech symulacjach jazdy. Struktura eksperymentu łączy cechy kierowcy i środowiska — takie jak wiek, płeć, doświadczenie w prowadzeniu pojazdu lub warunki oświetleniowe. Wykorzystywane są również różne domeny projektowania operacyjnego — miejskie i pozamiejskie — w różnych lokalizacjach w całej Europie. „W przeciwieństwie do tradycyjnych eksperymentów na symulatorach jazdy, które badają określone scenariusze, eksperymenty i4Driving wystawiają kierowcę na złożone sekwencje warunków drogowych i ruchu ulicznego, podobne do tych spotykanych w naturalistycznych badaniach jazdy” — wyjaśnia Punzo. „Pozwala nam to scharakteryzować zarówno heterogeniczność kierowców, jak i zachowanie podczas jazdy w realistycznych warunkach drogowych”.
Bezpieczniejszy, bardziej zrównoważony transport
Po zakończeniu projektu jego modele będą mogły natychmiast służyć jako ludzki punkt odniesienia do definiowania wymaganego poziomu bezpieczeństwa zautomatyzowanych systemów jazdy. Finalnie te same modele będą wspierać przemysł motoryzacyjny, jego partnerów badawczych, instytucje certyfikujące i konsumenckie organizacje testujące w realistycznym symulowaniu zachowania innych pojazdów kierowanych przez człowieka w ruchu mieszanym. „Modele i4Driving posłużą jako punkt odniesienia dla projektowania podobnych do ludzkich — a zatem łatwo przewidywalnych i akceptowalnych — zachowań zautomatyzowanych pojazdów w ruchu mieszanym, co umożliwi bezpieczną i godną zaufania interakcję z konwencjonalnymi pojazdami” — podsumowuje Rodrigues. „Efektem końcowym będzie bezpieczniejszy i bardziej zrównoważony system transportu oraz lepsze wykorzystanie przepustowości infrastruktury drogowej”.
Słowa kluczowe
i4Driving, zachowanie kierowcy, zautomatyzowane, nauka o transporcie, transport i mobilność, wirtualne symulacje, zautomatyzowane systemy jazdy, ADS, bezpieczeństwo drogowe, symulator jazdy