Ученые МТУСИ разработали симулятор, позволяющий обучать беспилотные транспортные системы с повышенной точностью и меньшими временными и вычислительными затратами. По словам авторов, решение получено благодаря применению современных технологий искусственного интеллекта. Результаты работы опубликованы в журнале Sensors
Сегодня крупные города мира сталкиваются с исчерпанием возможностей развития транспортных сетей в условиях, когда автомобильный трафик растет с каждым годом, отмечают специалисты. В сложившейся ситуации, говорят они, необходимо не только качественно проектировать новые дороги, но и обеспечивать эффективность их функционирования и безопасность движения.
Основной целью исследователей, инженеров и технологических компаний, по словам ученых, сегодня является повышение безопасности и оптимальности движения транспортных средств, а также снижение экологического ущерба, наносимого автомобильным транспортом. Решение этих задач невозможно без математического моделирования транспортных сетей, которое позволяет определить такие параметры, как интенсивность движения, средняя скорость, задержки и потери времени.
Сложность управления транспортными потоками заключается в том, что автомобилями управляет человек, а его поведение трудно предсказуемо и может принципиально различаться даже в схожих ситуациях. Для решения этой проблемы сегодня разрабатываются и внедряются беспилотные автомобили, однако их системы управления, как и любые другие интеллектуальные системы, нуждаются в предварительном обучении на широком спектре дорожных ситуаций.
В настоящее время за рулем беспилотного автомобиля в ходе обучения находится специалист, вынужденный проезжать тысячи километров, проводя систему управления через меняющиеся внешние условия и различные дорожные ситуации, объясняют ученые Московского технического университета связи и информатики МТУСИ, занятые решением проблемы.
Ставьте лайки и подписывайтесь на наш канал!
Подписывайтесь на наши группы: