Un comportement de conduite moins “ robotique ” grâce à un nouveau modèle –

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  • Les chercheurs de TU Delft ont maintenant développé un nouveau modèle qui décrit le comportement de conduite sur la base d’un principe «humain» sous-jacent: gérer le risque en dessous d’un seuil. Ce modèle peut prédire avec précision le comportement humain lors d’un large éventail de tâches de conduite. Avec le temps, le modèle pourrait être utilisé dans des voitures intelligentes, pour les rendre moins «robotiques». Les recherches menées par le doctorant Sarvesh Kolekar et ses directeurs Joost de Winter et David Abbink seront publiées dans Communications de la nature le mardi 29 septembre 2020.

    Seuil de risque

    Le comportement de conduite est généralement décrit à l’aide de modèles qui prédisent une trajectoire optimale. Mais ce n’est pas ainsi que les gens conduisent réellement. «Vous n’adaptez pas toujours votre comportement de conduite pour vous en tenir à une voie optimale», déclare le chercheur Sarvesh Kolekar du département de robotique cognitive. “Les gens ne conduisent pas continuellement au milieu de leur voie, par exemple: tant qu’ils se trouvent dans les limites de voies acceptables, ils sont d’accord.”

    Les modèles qui prédisent une trajectoire optimale sont non seulement populaires dans la recherche, mais également dans les applications automobiles. «La génération actuelle de voitures intelligentes conduit très bien. Ils recherchent en permanence le chemin le plus sûr: c’est-à-dire un chemin à la vitesse appropriée. Cela conduit à un style de conduite «robotique» », poursuit Kolekar. «Pour mieux comprendre le comportement de conduite humaine, nous avons essayé de développer un nouveau modèle utilisant le seuil de risque humain comme principe sous-jacent.

    Champ de risque du conducteur

    Pour se familiariser avec ce concept, Kolekar a introduit le soi-disant Driver’s Risk Field (DRF). Il s’agit d’un champ bidimensionnel en constante évolution autour de la voiture qui indique la hauteur que le conducteur considère comme le risque à chaque point. Kolekar a conçu ces évaluations des risques lors de recherches antérieures. La gravité des conséquences du risque en question est alors prise en compte dans le DRF. Par exemple, avoir une falaise d’un côté de la limite de la route est beaucoup plus dangereux que d’avoir de l’herbe. «Le DRF s’est inspiré d’un concept de psychologie, mis en avant il y a longtemps (en 1938) par Gibson et Crooks. Ces auteurs affirment que les automobilistes «ressentent» le champ de risque qui les entoure, pour ainsi dire, et basent leurs manœuvres de circulation sur ces perceptions ». Kolekar a réussi à transformer cette théorie en un algorithme informatique.

    Prédictions

    Kolekar a ensuite testé le modèle dans sept scénarios, y compris le dépassement et l’évitement d’un obstacle. «Nous avons comparé les prédictions faites par le modèle avec des données expérimentales sur le comportement de conduite humaine extraites de la littérature. Heureusement, de nombreuses informations sont déjà disponibles. Il s’est avéré que notre modèle n’a besoin que d’une petite quantité de données pour “ obtenir ” le comportement de conduite humain sous-jacent et pourrait même prédire un comportement humain raisonnable dans des scénarios auparavant invisibles. Ainsi, le comportement de conduite se déploie plus ou moins automatiquement; il est «émergent».

    Élégant

    Cette description élégante du comportement de conduite humaine a une énorme valeur prédictive et généralisante. Outre la valeur académique, le modèle peut également être utilisé dans des voitures intelligentes. «Si les voitures intelligentes devaient prendre en compte les vraies habitudes de conduite humaines, elles auraient de meilleures chances d’être acceptées. La voiture se comporterait moins comme un robot.

    Source de l’histoire:

    Matériaux fourni par Université de technologie de Delft. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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