Моделирование безопасного поведения водителя на перекрестках с помощью глубинного обучения


https://doi.org/10.21122/2227-1031-2020-19-1-85-88

Полный текст:


Аннотация

Кольцевые транспортные развязки обеспечивают безопасное и быстрое движение, а также ряд экологических преимуществ. Но водители, придерживающиеся ненормативных правил поведения при вождении по ним, могут вызвать проблемы с безопасностью, что приводит к несчастным случаям. В статье предлагается способ обучения водителя автономного транспортного средства с целью обеспечения правильного и безопасного поведения при въезде в кольцевую транспортную развязку. Поместив несколько камер в транспортное средство и обработав видеозапись видеопотоков с помощью ряда алгоритмов, включая и машинное обучение, можно получить представление о состоянии окружающей среды. Затем используется другой набор алгоритмов глубокого обучения для анализа данных и определения наиболее безопасного пути кругового движения с учетом текущего состояния окружающей среды, включая ближайшие транспортные средства с их предполагаемым местоположением, скоростью и ускорением. Анализируя многочисленные примеры безопасного и опасного поведения водителя во время движения по кольцевой транспортной развязке, предлагается второй набор алгоритмов, который позволяет моделировать правильное поведение водителя, что и является главным условием безопасного применения автономных транспортных средств. В статье подробно описываются все этапы работы, начиная от построения рассматриваемой окружающей среды и заканчивая соответствующим поведением в зависимости от ситуации, что позволяет обеспечить безопасное движение в кольцевой развязке с одной полосой движения.


Об авторах

А. С. Х. Сервера
Мадридский политехнический университет, Высшая техническая школа компьютерных систем инженерии
Испания

Адрес для переписки: Альваро Сан Хуан Сервера – Мадридский политехнический университет, Высшая техническая школа компьютерных систем инженерии, Карретера де Валенсия (A3) 7-й км, 28040, г. Мадрид, Королевство Испания. Тел.: 0034 91 336-53-00    alvaro.sanjuan@upm.es



Ф. Х. Алонсо
Мадридский политехнический университет, Высшая техническая школа промышленной инженерии
Испания
г. Мадрид


Ф. С. Гарсиа
Мадридский политехнический университет, Высшая техническая школа компьютерных систем инженерии
Испания
г. Мадрид


А. Д. Альварес
Мадридский политехнический университет, Высшая техническая школа компьютерных систем инженерии
Испания
г. Мадрид


Список литературы

1. Dosovitskiy A., Ros G., Codevilla F., Lopez A., Koltun V. (2017) CARLA: An Open Urban Driving Simulator. Available at: https://arxiv.org/abs/1711.03938

2. Redmon J., Farhadi A. (2018) YOLOv3: An Incremental Improvement. https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf

3. Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. (2015) You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). https://doi.org/10.1109/cvpr.2016.91

4. Casser V., Pirk S., Mahjourian R., Angelova A. (2019) Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular Videos. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 33, 8001-8008. https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33018001


Дополнительные файлы

Для цитирования: Сервера А.С., Алонсо Ф.Х., Гарсиа Ф.С., Альварес А.Д. Моделирование безопасного поведения водителя на перекрестках с помощью глубинного обучения. НАУКА и ТЕХНИКА. 2020;19(1):85-88. https://doi.org/10.21122/2227-1031-2020-19-1-85-88

For citation: Cervera A.S., Alonso F.J., García F.S., Alvarez A.D. Imitating a Safe Human Driver Behaviour in Roundabouts Through Deep Learning. Science & Technique. 2020;19(1):85-88. https://doi.org/10.21122/2227-1031-2020-19-1-85-88

Просмотров: 127

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2227-1031 (Print)
ISSN 2414-0392 (Online)