Nečekané překážky jako sloni v ulicích: Nový test učí autonomní auta lépe zvládat chaos reálného provozu

I ta nejlepší autonomní vozidla se stále potýkají s problémy a nehodami, které někdy končí fatálně. Vědci se domnívají, že důvodem může být nedostatečná nepředvídatelnost simulačních testů.

I ta nejlepší autonomní vozidla se stále potýkají s problémy a nehodami, které někdy končí fatálně. Vědci se domnívají, že důvodem může být nedostatečná nepředvídatelnost simulačních testů. Tým výzkumníků proto představil nový benchmark pro testování autonomních vozidel, který je vystavuje nejrůznějším „neviděným“ a skutečně náhodným scénářům, jako je například slon líně přecházející městskou ulici.

Andreas Geiger, vedoucí skupiny Autonomous Vision na Univerzitě v Tübingenu v Německu a spoluautor nové studie, vysvětluje, že problém spočívá v tom, že většina modelů je trénována a hodnocena na stejných scénářích. To, co se jeví jako silný výkon v benchmarku, může být ve skutečnosti jen silné „zapamatování“ dat. Nový benchmark, nazvaný Fail2Drive, je navržen tak, aby tento problém řešil. Do široce používaného open-source simulátoru CARLA pro výzkum autonomních vozidel zavádí množství takzvaných „out-of-distribution“ scénářů. Některé jsou tak bizarní jako sloni dodržující přechod pro chodce, jiné méně, například hasičské auto zaparkované uprostřed silnice, do kterého auto bezmyšlenkovitě narazí plnou rychlostí. Simulace zahrnují i situace, kdy auto narazí do dětské skluzavky uprostřed silnice nebo je oklamáno zdí namalovanou tak, aby vypadala jako pokračování silnice, což už zmátlo i skutečná autonomní vozidla.

Když Geigerův tým testoval modely autonomního řízení pomocí Fail2Drive, odhalil znepokojivý rozdíl. Úspěšnost modelů klesla v průměru o 22,8 procenta, což zdůrazňuje zásadní obavy ohledně robustnosti současných přístupů. Ať už se tento způsob ukáže jako efektivní pro přípravu autonomních vozidel na chaos řízení v reálném světě, mohl by přinejmenším pomoci zachránit životy zvířat i lidí tím, že systémy budou lépe připraveny na nepředvídatelné situace.