Историческое достижение от Toyota: Первый автономный тандемный дрифт с помощью ИИ
23 июля 2024 года исследовательский институт Toyota Research Institute (TRI) и инженерный факультет Стэнфордского университета объявили о значительном достижении в области вождения: впервые в мире добившись автономного тандемного дрифта двух автомобилей с помощью искусственного интеллекта. Это событие стало результатом семилетнего сотрудничества, направленного на повышение безопасности вождения.
В экспериментах использовали сложный маневр из автоспорта – дрифт, при котором водитель управляет направлением автомобиля, когда задние колеса теряют сцепление с дорогой. Это умение полезно для восстановления контроля на скользкой поверхности. Добавление второго автомобиля, движущегося в тандеме, позволило командам более точно смоделировать динамические условия, требующие быстрой реакции на другие транспортные средства, пешеходов и велосипедистов.
«Наши исследователи объединились с одной целью – сделать вождение безопаснее», – сказал Авинаш Балачандран, вице-президент подразделения Human Interactive Driving в TRI.
«Теперь, используя последние достижения в области ИИ, мы можем автономно выполнять тандемный дрифт. Это самый сложный маневр в автоспорте, и достижение этого с автономными системами означает, что мы можем динамически управлять автомобилями в экстремальных условиях. Это открывает широкие перспективы для создания передовых систем безопасности будущих автомобилей». – Avinash Balachandran
Профессор механики Крис Гердес, содиректор Центра автомобильных исследований Стэнфорда (CARS), отметил, что физика дрифта похожа на управление автомобилем на снегу или льду. «То, чему мы научились в этом проекте, уже привело к разработке новых методов управления автономными автомобилями на льду», – сказал Гердес.
Во время автономного тандемного дрифта два автомобиля – ведущий и ведомый – проходят трассу, иногда находясь всего в нескольких сантиметрах друг от друга и работая на грани управляемости. Команды использовали современные технологии, включая нейронную сеть для моделирования шин, что позволило системе учиться на опыте, подобно экспертному водителю.
«Условия на трассе могут резко измениться за несколько минут, когда садится солнце», – добавил Гердес. «ИИ, разработанный для этого проекта, учится на каждом заезде, чтобы справляться с этими изменениями».
Аварии на дорогах ежегодно уносят жизни около 1,35 миллиона человек по всему миру. Многие из этих случаев связаны с потерей контроля над автомобилем в сложных ситуациях. Автономные системы обладают огромным потенциалом для помощи водителям в таких случаях.
«Когда ваш автомобиль начинает скользить или заносить, вы полностью полагаетесь на свои навыки вождения, чтобы избежать столкновения с другим автомобилем, деревом или препятствием»,– сказал Балачандран.
«Средний водитель испытывает трудности в таких экстремальных условиях, и доли секунды могут определить разницу между жизнью и смертью. Новая технология может вовремя вмешаться, чтобы защитить водителя и восстановить контроль над автомобилем, как это сделал бы опытный дрифтер».
Гердес добавил:
«То, что мы сделали то, что раньше казалось невозможным, показывает, что возможно многое другое. Если мы смогли добиться этого, представьте, что мы можем сделать для повышения безопасности автомобилей».
