Continental разрабатывает самообучающуюся систему помощи водителям
При работе система приспосабливается к стилю вождения, оценивает поведение и уровень внимания водителя.
Continental и TU Darmstadt разработали систему машинного обучения PRORETA 4, которая должна помочь водителям при проезде перекрестков разного типа. Она легла в основу системы помощи City Assistant System, на которую компании потратили три года и которая уже проходит испытания в условиях городского движения. Для получения информации ею используются радиолокационные датчики дальнего и ближнего радиуса действия. Затем полученные данные анализируются и на основе полученных результатов даются рекомендации водителю. Система также учитывает стиль езды водителя и степень его концентрации. При этом системе не важно, если настроение водителя, да и сам он, сменится — его профиль постоянно обновляется и все замеченные изменения поведения тут же учитываются.
Система City Assistant System не только анализирует стиль вождения водителя, но и выясняет, в каких ситуациях он чувствует себя безопасно, а какие вызывают у него волнение. Профиль водителя создается компьютером быстро и точно. В основе процесса машинного обучения лежат данные, получаемые непосредственно в процессе поездки. Это разгоны и торможение, резкость маневров, рысканье в полосе и многое другое. Таким образом определяется тип водителя, шаблоны которых уже имеются в базе компьютера.
Многочисленные тесты показали, что алгоритмы, используемые в City Assistant System, позволяют определить тип водителя после трех-пяти выполненных им маневров. Затем программа обращается к данным одного или сразу нескольких профилей, хранящихся в памяти, благодаря чему выдает рекомендации по вождению очень высокой степени персонализации, под конкретного водителя.
Система City Assistant определяет, достаточно ли велик разрыв во встречном потоке для совершения маневра. Например, для поворота налево. Для этого компьютер анализирует и сопоставляет скорость транспортных средств и дистанцию между ними, а также то, насколько водитель склонен к резким маневрам и не испытывает ли при этом слишком сильного стресса. О том, что приближается достаточный для совершения поворота разрыв в потоке, система информирует водителя заранее. Этот же алгоритм работы используется при встраивании в поток на перекрестках с круговым движением: система определяет, достаточно ли велик разрыв в потоке, с учетом профиля водителя, после чего загодя дает свои рекомендации.
При помощи камеры, установленной в салоне и направленной на водителя, City Assistant System определяет, замечает ли водитель те транспортные средства, которые по правилам дорожного движения имеют приоритет при проезде перекрестков. Система проверяет, повернул ли голову водитель вправо на перекрестке. Этот процесс регистрации других участников дорожного движения занимает от 250 до 500 миллисекунд.
Для более точного определения местоположения автомобиля, что влияет на эффективность даваемых водителю рекомендаций, City Assistant System использует видеокамеры, которые определяют ориентиры. Ими могут являться здания, дорожные знаки и разметка. Все они будут сохраняются в памяти компьютера, что позволит определять местоположение автомобиля с точностью до одного метра.
Система City Assistant System не только анализирует стиль вождения водителя, но и выясняет, в каких ситуациях он чувствует себя безопасно, а какие вызывают у него волнение. Профиль водителя создается компьютером быстро и точно. В основе процесса машинного обучения лежат данные, получаемые непосредственно в процессе поездки. Это разгоны и торможение, резкость маневров, рысканье в полосе и многое другое. Таким образом определяется тип водителя, шаблоны которых уже имеются в базе компьютера.
Многочисленные тесты показали, что алгоритмы, используемые в City Assistant System, позволяют определить тип водителя после трех-пяти выполненных им маневров. Затем программа обращается к данным одного или сразу нескольких профилей, хранящихся в памяти, благодаря чему выдает рекомендации по вождению очень высокой степени персонализации, под конкретного водителя.
Система City Assistant определяет, достаточно ли велик разрыв во встречном потоке для совершения маневра. Например, для поворота налево. Для этого компьютер анализирует и сопоставляет скорость транспортных средств и дистанцию между ними, а также то, насколько водитель склонен к резким маневрам и не испытывает ли при этом слишком сильного стресса. О том, что приближается достаточный для совершения поворота разрыв в потоке, система информирует водителя заранее. Этот же алгоритм работы используется при встраивании в поток на перекрестках с круговым движением: система определяет, достаточно ли велик разрыв в потоке, с учетом профиля водителя, после чего загодя дает свои рекомендации.
«Системы помощи, которые не воспринимаются водителем как полезные, часто раздражают, игнорируются и даже выключаются. Вот почему мы поддерживаем адаптивный подход в деле создания расширенной системы помощи водителю, отличающийся особой концепцией взаимодействия. Визуальные, акустические и тактильные сигналы служат рекомендациями для водителя на интуитивном уровне», — объясняет руководитель отдела систем и технологий подразделения Continental Interior Карстен Михельс.То есть помимо отображения информации на экране подразумеваются и другие способы ее донесения до водителя. Это может быть, например, вибрация, а также голосовые сообщения.
При помощи камеры, установленной в салоне и направленной на водителя, City Assistant System определяет, замечает ли водитель те транспортные средства, которые по правилам дорожного движения имеют приоритет при проезде перекрестков. Система проверяет, повернул ли голову водитель вправо на перекрестке. Этот процесс регистрации других участников дорожного движения занимает от 250 до 500 миллисекунд.
Комментарии
Отправить комментарий