Процесс, который был развит, используя данные больше чем из 25 миллионов миль реального вождения, может сократить время, требуемое оценить управление автоматизированных транспортных средств потенциально опасных ситуаций к 300 – 100 000 раз. И это могло спасти 99,9 процентов тестирования времени и затрат, говорят исследователи.
Они обрисовывают в общих чертах подход в новом отчете, изданном Макити, U-M-led государственно-частное партнерство, чтобы ускорить передовые транспортные средства подвижности и технологии.«Даже самое продвинутое и усилия самого большого масштаба проверить автоматизированные транспортные средства сегодня горестно далеки от того, что необходимо, чтобы полностью проверить эти автоматизированные автомобили», сказал Хуеи Пенг, директор Макити и профессора Роджера Л. Маккарти Машиностроения в U-M.
В сущности новый ускоренный процесс оценки ломает трудные реальные ведущие ситуации в компоненты, которые могут быть проверены или неоднократно моделироваться, выставляя автоматизированные транспортные средства сжатому набору самых сложных ведущих ситуаций. Таким образом всего 1 000 миль тестирования могут привести к эквиваленту 300 000 к 100 миллионам миль реального вождения. В то время как 100 миллионов миль могут походить на излишество, это совсем не достаточно для исследователей, чтобы заставить достаточно данных удостоверять безопасность беспилотного транспортного средства. Поэтому трудные сценарии, в которых они нуждаются к нолю на, редки.
Катастрофа, которая приводит к смертельному случаю, происходит только однажды в каждых 100 миллионах миль вождения.Все же для потребителей, чтобы принять беспилотные транспортные средства, исследователи говорят, что тесты должны будут доказать с 80-процентной уверенностью, что они на 90 процентов более безопасны, чем человеческие водители.
Чтобы добраться до того уровня доверия, испытательные транспортные средства должны были бы вести в моделируемых или реальных параметрах настройки для 11 миллиардов миль. Но потребовалось бы почти десятилетие круглосуточного тестирования, чтобы достигнуть всего 2 миллионов миль в типичных городских условиях.Кроме того, полностью автоматизированные, беспилотные транспортные средства потребуют совсем другого типа проверки, чем макеты на санях катастрофы, используемых для сегодняшних автомобилей. Даже исследователи вопросов должны спросить, более сложны.
Вместо, «Что происходит в катастрофе?» они должны будут иметь размеры, как хорошо они могут предотвратить тот.«Методы испытаний для традиционно ведомых автомобилей, что-то как наличие доктора измеряет давление пациента или сердечный ритм, в то время как тестирование на автоматизированные транспортные средства больше похоже на предоставление кому-то тест на IQ», сказал Дин Чжао, исследователь помощника в Отделе U-M Машиностроения и соавтор нового отчета, наряду с Пенгом.Чтобы развивать ускоренный подход с четырьмя шагами, исследователи U-M проанализировали данные из 25,2 миллионов миль реального вождения, собранного двумя проектами Научно-исследовательского института Транспортировки U-M – Пилот Безопасности Образцовое Развертывание и Интегрированная Основанная на транспортном средстве Система безопасности.
Вместе они включили почти 3 000 транспортных средств и волонтеров в течение двух лет. От тех данных, исследователей:Определенные события, которые могли содержать «значащие взаимодействия» между автоматизированным транспортным средством и одним ведомым человеком, и создали моделирование, которое заменило все беспрецедентные мили этими значащими взаимодействиями.Запрограммированный их моделирование, чтобы считать человеческих водителей большой угрозой автоматизированным транспортным средствам и размещенным человеческим водителям беспорядочно повсюду.
Проводимые математические тесты, чтобы оценить риск и вероятность определенных результатов, включая катастрофы, травмы и попадания.Интерпретируемый ускоренные результаты испытаний, используя технику, названную «выборка важности», чтобы изучить, как автоматизированное транспортное средство выступило бы, статистически, в повседневных ведущих ситуациях.
Ускоренный процесс оценки может быть выполнен для различных потенциально опасных маневров. Исследователи оценили две наиболее распространенных ситуации, они будут ожидать приводить к серьезным катастрофам: автоматизированный автомобиль после человеческого водителя и человеческого водителя, сливающегося перед автоматизированным автомобилем. Точность оценки была определена, проведя и сравнив ускоренные и реальные моделирования.
Больше исследования необходимо, включая дополнительные ведущие ситуации.Получите доступ к бумаге в: https://mcity.umich.edu/wp-content/uploads/2017/05/Mcity-White-Paper_Accelerated-AV-Testing.pdf