На этой неделе правительство Великобритании объявило о призыве дать комментарии относительно будущего внедрения Автоматизированной системы удержания полосы движения (ALKS). Этот подход мало чем отличается от того, что ООН заявляла, что они хотели следовать несколько месяцев назад.
Я хотел бы здесь обсудить два вопроса. Первый - это используемый термин, и гораздо более важный вопрос - это последствия реализации того, что они предлагают. Последнее настолько важно, что обнажает бесполезность использования общественной тени и безопасного вождения для разработки и тестирования этих систем.
По поводу термина «автоматизированная система удержания полосы движения». Эта система представляет собой автоматизированную функцию, а не простую систему помощи водителю L1 / ADAS. Он управляет транспортным средством в пределах полосы движения. Это функция L2 / 3. Лично я считаю, что этот термин слишком легко спутать с возможностью удержания полосы движения, которая помогает водителю и вызывает ненужную путаницу. Но это меньшая из моих забот.
А теперь перейдем к реальной проблеме. Вот как эти организации хотят вернуть систему «водителю безопасности», чтобы она работала. Они требуют минимум 10 секунд, чтобы система вернула систему водителю, если он не может должным образом обработать сценарий.
«Потребность в переходе будет очевидна для водителя через пользовательские интерфейсы в транспортном средстве. Информационно-развлекательная система (см. Часть 5), если она включена, будет автоматически приостановлена, как только поступит запрос на переход. Не более чем через четыре секунды после начала запроса на переход, если от водителя не было обнаружено никакой реакции, система будет повышать уровень своих предупреждений со смесью звуковых и тактильных сигналов (например, вибрация сиденья водителя). Если в этот момент водитель снова берет на себя управление (см. Ниже), то ручное вождение возобновляется. У водителя будет минимум 10 секунд, чтобы отреагировать на запрос перехода ».
Во-первых, это хорошая часть. Наконец, тот, кто играет важную роль в успехе отрасли, признает, что передача может быть безопасной и эффективной только в том случае, если человеку дается время, чтобы должным образом восстановить ситуационную осведомленность, прежде чем вернуть себе контроль над транспортным средством. Большинство экспертов указывают, что временной интервал составляет 3–45 секунд в зависимости от сценария. (Некоторые настоятельно рекомендуют 6–45 секунд). 10 секунд явно находятся на нижней границе этой шкалы. Но давайте отложим это в сторону и посмотрим, что это значит. В статьях для прессы привод ODD, где это будет использоваться, представляет собой разделенную дорогу или шоссе со скоростью до 70 миль в час. Другие заявили, что это максимальная скорость 40 миль в час. 10 секунд при 40 милях в час - это ~ 600 футов. На скорости 70 миль в час это ~ 1000 футов. Чуть меньше четверти мили. Это расстояние - это расстояние, на котором должно находиться любое транспортное средство, которое может взаимодействовать с основным транспортным средством, чтобы система могла использовать возможность автоматического удержания полосы движения. Здесь есть две важные проблемы. Один из них - вероятность возникновения такой ситуации, а другой - способна ли AV-система на это. Относительно вероятности реализации сценария. 600 футов или более между основными транспортными средствами и другими транспортными средствами, которые могут воздействовать на них или с ними, - это долгий путь. Шансы на это невелики. Наиболее вероятное время для этого - поздняя ночь и раннее утро до восхода солнца. И в это время дня возникают условия освещения, в которых датчики камеры не работают или выходят из строя. Более серьезная проблема заключается в том, что 600 футов или более находятся за пределами рабочей зоны действия многих датчиков радара и камеры. Если принять во внимание 25, 30, 40 секунд и / или более высокую скорость, LiDAR выйдет за пределы допустимого диапазона. ООН и Великобритания демонстрируют здесь полную бесполезность использования реального мира для большей части разработки и тестирования антивирусов. И это только из соображений безопасности. Он не учитывает тот факт, что никто, даже если бы все производители AV были объединены, не может тратить время или деньги на проезд и повторное прохождение всех сценариев и связанных миль, необходимых, чтобы приблизиться к L4. Решением, конечно же, является симуляция, которая информируется и подтверждается (гораздо меньше) общественной тенью и безопасным вождением. Проблема в том, что игровые системы, используемые в отрасли, имеют технические недостатки, которые не способствуют чему-либо, близкому к верности или законному цифровому двойнику, необходимому для выполнения всего необходимого. (Их подход к моделированию активных датчиков с использованием трассировки лучей по сравнению с моделированием того, как активные датчики на самом деле взаимодействуют с объектами реального мира, является еще одним изнурительным фактором)
Интересно, расстраивает и разочаровывает то, что так много умных людей, практически вся индустрия, так отчаянно пытаются не сказать, что король такой обнаженный и опасный. Кое-что простая математика и здравый смысл обнажают. Полагаться на реальный мир, поддерживаемый игровым симулятором для разработки и тестирования AV, - бесполезная трата времени, денег и жизней. Когда этот первый значительный голос демонстрирует стойкость кишечника, чтобы заявить о фактическом состоянии короля, остальная часть эхо-камеры последует и изменит курс в мгновение ока. Вопрос в том, произойдет ли это до полного краха или до того, как первый ребенок или семья будут напрасно убиты.
Подробнее в моих статьях здесь
Индустрию автономных транспортных средств можно спасти, сделав противоположное тому, что делается сейчас.
Самостоятельный и предотвратимый крах отрасли автономных транспортных средств - постоянное обновление
· Https://medium.com/@imispgh/i-predicted-this-a-year-and-a-half-ago-1b47bf098b03
Предложение по успешному созданию автономного наземного или воздушного транспорта
Моделирование может создать полного цифрового двойника реального мира, если используются DoD / Aerospace Technology.
Моделирование Фотореализм практически не имеет отношения к разработке и тестированию автономных транспортных средств.
Самостоятельный и предотвратимый крах отрасли автономных транспортных средств - постоянное обновление
· Https://medium.com/@imispgh/i-predicted-this-a-year-and-a-half-ago-1b47bf098b03
Автономным транспортным средствам необходимо попадать в аварии, чтобы развить эту технологию
Использование реального мира лучше правильного моделирования для разработки AV - БЕЗ СМЫСЛА
Почему производители автономных транспортных средств используют Deep Learning вместо Dynamic Sense и избегают с помощью динамического предотвращения столкновений? Кажется очень неэффективным и излишне опасным?
Шумиха вокруг геозон для автономных транспортных средств
Меня зовут Майкл ДеКорт - я бывший системный инженер, инженер и руководитель программы Lockheed Martin. Я работал в авиасимуляторе, менеджером по разработке программного обеспечения для всего NORAD, Aegis Weapon System и C4ISR для DHS.
Ключевое отраслевое участие
- Основатель группы SAE по автономному моделированию вождения.
- Член Целевой группы по проверке и валидации SAE ORAD
- Заинтересованная сторона для UL4600 - Создание рекомендаций по безопасности AV
- Член комитета по политике в области искусственного интеллекта и автономных систем (AI & ASPC) IEEE.
- Вручил награду IEEE Barus Ethics Award за усилия после 11 сентября.
Моя компания - Dactle
Мы создаем аэрокосмическую / DoD / FAA уровень D, полное тестирование на основе моделирования L4 / 5 и систему искусственного интеллекта с матрицей сценариев конечных состояний для решения нескольких критических проблем в индустрии AV / OEM, о которых я упоминал в своих статьях ниже. Это включает замену 99,9% общественной тени и безопасное вождение. А также решение значительных проблем в реальном времени, точности модели и загрузки / масштабирования, вызванных использованием игровых движков и других архитектур. (Проблемы, которые Unity подтвердит. Сейчас мы работаем вместе. Мы также работаем с компаниями по БПЛА). Если не устранить эти проблемы, это приведет к ложной уверенности и разнице в производительности между тем, что, по мнению Плана, произойдет, и тем, что происходит на самом деле. Если кто-то хотел бы увидеть демо или обсудить это дальше, дайте мне знать.
