Perilaku mengemudi kurang 'robotik' berkat model baru
Auto

Perilaku mengemudi kurang ‘robotik’ berkat model baru


Driver’s Risk Field (DRF) dua dimensi diuji dalam tujuh skenario. Kredit: TU Delft

Para peneliti dari TU Delft kini telah mengembangkan model baru yang menjelaskan perilaku mengemudi berdasarkan satu prinsip dasar manusia: mengelola risiko di bawah ambang batas. Model ini dapat memprediksi perilaku manusia secara akurat selama berbagai tugas mengemudi. Belakangan, model tersebut dapat digunakan di mobil cerdas agar tidak terasa seperti robot. Penelitian yang dilakukan oleh kandidat doktor Sarvesh Kolekar dan supervisornya Joost de Winter dan David Abbink akan dipublikasikan di Komunikasi Alam pada hari Selasa 29 September 2020.

Ambang batas risiko

Perilaku mengemudi biasanya dijelaskan menggunakan model yang memprediksi jalur optimal. Tapi ini bukan cara orang mengemudi. “Anda tidak selalu menyesuaikan perilaku mengemudi Anda agar tetap berpegang pada satu jalur yang optimal,” kata peneliti Sarvesh Kolekar dari Departemen Robotika Kognitif. “Orang tidak terus menerus mengemudi di tengah jalurnya, misalnya: selama mereka berada dalam batas jalur yang dapat diterima, mereka baik-baik saja.”

Model yang memprediksi jalur optimal tidak hanya populer dalam penelitian, tetapi juga dalam aplikasi kendaraan. “Generasi mobil cerdas saat ini mengemudi dengan sangat rapi. Mereka terus mencari jalur teraman: yaitu, satu jalur dengan kecepatan yang sesuai. Ini mengarah pada gaya mengemudi ‘robot’,” kata Kolekar. “Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang perilaku mengemudi manusia, kami mencoba mengembangkan model baru yang menggunakan ambang batas risiko manusia sebagai prinsip yang mendasarinya.”

Bidang Risiko Pengemudi

Untuk memahami konsep ini, Kolekar memperkenalkan apa yang disebut Driver’s Risk Field (DRF). Ini adalah bidang dua dimensi yang selalu berubah di sekitar mobil yang menunjukkan seberapa tinggi risiko yang dihadapi pengemudi di setiap titik. Kolekar merancang penilaian risiko ini dalam penelitian sebelumnya. Beratnya konsekuensi dari risiko tersebut kemudian diperhitungkan dalam DRF. Misalnya, memiliki tebing di salah satu sisi batas jalan jauh lebih berbahaya daripada memiliki rumput.

“DRF terinspirasi oleh konsep psikologi, yang dikemukakan sejak lama (pada tahun 1938) oleh Gibson dan Crooks. Penulis ini mengklaim bahwa pengemudi mobil ‘merasakan’ medan risiko di sekitar mereka, sebagaimana adanya, dan mendasarkan manuver lalu lintas mereka tentang persepsi ini. ” Kolekar berhasil mengubah teori ini menjadi algoritma komputer.

Prediksi

Kolekar kemudian menguji model tersebut dalam tujuh skenario, termasuk menyalip dan menghindari rintangan. “Kami membandingkan prediksi yang dibuat oleh model dengan data eksperimental tentang perilaku mengemudi manusia yang diambil dari literatur. Untungnya, banyak informasi sudah tersedia. Ternyata model kami hanya membutuhkan sedikit data untuk ‘mendapatkan’ yang mendasarinya. perilaku mengemudi manusia dan bahkan dapat memprediksi perilaku manusia yang wajar dalam skenario yang sebelumnya tidak terlihat. Dengan demikian, perilaku mengemudi berjalan lebih atau kurang secara otomatis; ini ‘muncul’. “

Deskripsi elegan tentang perilaku mengemudi manusia ini memiliki nilai prediksi dan generalisasi yang sangat besar. Selain nilai akademis, model tersebut juga dapat digunakan pada mobil cerdas. “Jika mobil cerdas memperhitungkan kebiasaan mengemudi manusia yang sebenarnya, mereka akan memiliki kesempatan lebih baik untuk diterima. Mobil akan berperilaku kurang seperti robot.”


Memprediksi kepribadian mengemudi orang


Informasi lebih lanjut:
Perilaku mengemudi seperti manusia muncul dari model pengemudi berbasis risiko, Komunikasi Alam (2020). DOI: 10.1038 / s41467-020-18353-4

Disediakan oleh Universitas Teknologi Delft

Kutipan: Perilaku mengemudi kurang ‘robotik’ berkat model baru (2020, 29 September) diakses 27 November 2020 dari https://techxplore.com/news/2020-09-behavior-robotic.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : https://totohk.co/