Comments 16
Алгоритм взвешивает несколько критических факторов, включая все близлежащие визуальные препятствия, шум и скорость других автомобилей.
Ээээ, пардон — ШУМ?!
Да. Вспомните «На Западном фронте без перемен» — слух для солдата — вопрос жизни и смерти. Для водителя — тоже. В отсутствие визуальной информации звуковая очень важна — я например, всегда приоткрываю окно в городе, чтобы слышать мотоциклы ещё до того, как они окажутся в мертвой зоне. По звуку мотора автомобиля же можно судить о типе водителя — и прогнозировать его поведение соответственно
Вкратце: на этих реальных системах робомобилей никто не прикручивает микрофон и не делает анализ акустики — т.к. очень непродуктивно.
А так-то и я ушами слушаю окрестности. :)
Это всего лишь означает, что робот не использует пока всей информации для построения и обновления вероятностной картины ближайшего будущего, которая нужна для надежного и безопасного движения
ну, ок
Человек смотрит на марки машин вокруг, тонировку, номера типа 666, помнит краткосрочную манеру вождения ТС вокруг, представляет динамические характеристики окружающих ТС, особенности движения на конкретных перекрёстках в час пик итд — для построения гипотезы ближайшего будущего, и осуществляет упреждающие действия. Если робот пока использует не всю окружающую информацию — тем хуже для робота. Поэтому анализ акустической обстановки может быть только плюсом
<...> Алгоритм взвешивает несколько критических факторов, включая все близлежащие визуальные препятствия, шум и скорость других автомобилей. <...>
Вероятно, вот первоисточник:
Better autonomous “reasoning” at tricky intersections | MIT News
<...> It weighs several critical factors, including all nearby visual obstructions, sensor noise and errors, the speed of other cars, and even the attentiveness of other drivers. <...>
Насколько я понял, sensor noise and errors — это не просто какой-то там «шум», а шум и ошибки датчиков (слово «шум» тоже относится к датчикам).
<...> если видимость недостаточная,затормозить, и медленно выдвигаться на перекрёсток, пока обзор не станет достаточным?
Заглянем в оригинал:
Based on the measured risk, the system may advise the car to stop, pull into traffic, or nudge forward to gather more data.
В данном случае примерно так и делается: автомобиль может остановиться, влиться в поток или медленно выдвигаться на перекресток.
<...> В этой работе мы используем алгоритм прогноза, чтобы помочь транспортным средствам безопасно ориентироваться в этих сложных дорожных ситуациях», <...>
В оригинале говорится немного другое:
<...> “In this work, we use a predictive-control model that’s more robust to uncertainty, to help vehicles safely navigate these challenging road situations.” <...>
В частности, там сказано, что используется модель прогнозирующего управления, которая более устойчива к неопределенностям.
Вообще говоря, нежелательно выкидывать значащие слова при переводе, поскольку это приводит к потере или искажению смысла.
P.S. Также отвечу здесь на другой комментарий:
А, то есть новый алгоритм MIT задействует датчики шума и датчики ошибок, я понял! :D
Выше пояснили, о чем речь. Если я не распознал скрытый сарказм, извиняйте.
Кстати, LittleSquirrel, а как насчёт микрофона в ADAS?
Я не слышал, да и не видится мне оправданным — но, может, кто-то пробовал на R&D и публиковал результаты?
Ведь когда-то давно пробовали в Conti управлять авто джойстиком — и сразу жн откинули эту версию как дюже неудобную в реальности.
Думаю, и с микрофонами для ADAS то же самое. :)
В МТИ разработали алгоритм, помогающий беспилотным авто проходить перекрёстки