Новый алгоритм восприятия для тестирования беспилотных авто

Новый алгоритм восприятия для тестирования беспилотных авто

Социум ждёт – не дождётся, когда на арену крупных городов выйдут легковые автомобили с автоматическим (беспилотным) управлением. Однако после серии серьёзных аварий такой техники в Соединенных Штатах, встал ребром вопрос безопасности, до решения которого мечты «автономии» видятся несбыточными. И вот исследователи университета Южной Калифорнии опубликовали результаты нового исследования, которые частично решают задачу разработчиков автономных транспортных средств. Исследование касается тестирования алгоритмов восприятия системы, которые позволяют автомобилю «понимать» то, что «видит» системная камера.

Новый алгоритм по результатам исследований

Используя метод тестирования, разработчики получают возможности сократить число ошибок алгоритмов восприятия и применить обновлённые алгоритмы для дальнейшего обучения системы. Точно так же, как автомобили должны проходить краш-тесты для обеспечения безопасности, этот метод предлагает упреждающий тест «вылавливания» ошибок автономных транспортных систем.

Специалисты разработали новую математическую логику, получившую название «Timed Quality Temporal Logic». Логика использовалась для тестирования двух популярных инструментов машинного обучения – «Squeeze Det» и «YOLO» , с применением необработанных наборов видеоданных сцен вождения.

Логика вполне успешно отработала в случаях, когда инструменты машинного обучения нарушали «условия здравого смысла» нескольких кадров видео. Чаще всего системы машинного обучения не способны обнаружить объект или правильно классифицировать.

Так, в одном примере теста система не смогла распознать велосипедиста, находящегося позади автомобиля. Видео-сканер определил шину велосипеда как тонкую вертикальную линию. В результате велосипедист классифицировался системой беспилотного автомобиля как пешеход. В таких случаях дальнейшие действия системы также становятся ошибочными, что может привести к аварии.

Увидеть объект, которого нет

Фантомные объекты — когда система воспринимает объект, которого фактически нет, также распространённая ошибка беспилотных авто. Это может привести к тому, что машина ошибочно захлопнет двери на остановке — еще один потенциально опасный шаг. Новый метод тестирования использован для выявления ошибок алгоритма восприятия перед развертыванием системы в дороге и позволяет разработчикам точно определять конкретные проблемы.

Идея заключается в том, чтобы выявлять проблемы алгоритма восприятия в режиме виртуального тестирования. Этот шаг делает эксплуатацию беспилотных машин более безопасной и надежной. Важно отметить, что поскольку метод основан на библиотеке «нормальных условий», людям нет необходимости маркировать объекты в тестовом наборе данных — трудоемкий и часто ошибочный процесс.

Сейчас продолжаются исследования, направленные на внедрение логики переобучения алгоритмов восприятия в случае обнаружения ошибки. Предполагается расширение логики под использование в режиме реального времени в процессе движения автомобиля, в качестве монитора безопасности в режиме реального времени.


При помощи информации: USC