Pittsburgh (pte003/22.07.2021/06:10) – Forscher der Carnegie Mellon University (CMU) http://cmu.edu haben eine Methode entwickelt, die mögliche Kooperationsmodelle zwei sich entgegenkommender realer Fahrer erfasst. Zudem haben sie eine Rechenvorschrift für die Lösung einer Fahrzeugbegegnung auf beengtem Raum programmiert. Modelle und Algorithmus sollen dafür sorgen, damit ein maschineller Lernprozess einsetzt, der autonome Fahrzeuge sinnvoll auf die jeweiligen Aktionen des jeweils anderen Fahrzeugs abstimmt.
Bisher nur Computersimulationen
Wenn ein Fahrzeug anhält, schließt das andere daraus, dass neben diesem eine Ausweichlücke vorhanden ist. Gibt es auf der Strecke zwischen zwei sich begegnenden Fahrzeugen keine Ausweichmöglichkeiten, so fährt eines zurück, bis Passieren möglich ist. Das andere stoppt, statt ebenfalls zurückzusetzen. Das funktionierte nach einem längeren Training ganz gut, stellten Christoph Killing, ehemaliger Gastwissenschaftler am Robotics Institute der CMU-School of Computer Science und jetzt am Autonomous Aerial Systems Lab der TU München http://tum.de , und sein CMU-Kollege John Dolan fest. Allerdings testeten sie dies nicht in realen Fahrzeugen, sondern nur in einer Computersimulation.
Die Entwickler glauben, dass ihre Lösung die erste für dieses spezifische Fahrszenario ist. Es ermöglicht eine Zusammenarbeit, um sicher aneinander vorbeizukommen, ohne zu wissen, was die beiden Fahrer – ob Mensch oder Computer – jeweils denken. Fahrer müssen Aggression mit Kooperation in Einklang bringen. Ein übermäßig aggressiver Fahrer, der einfach ohne Rücksicht auf andere Fahrzeuge geht, könnte sich selbst und andere gefährden. Ein übermäßig kooperativer Fahrer, der angesichts des Gegenverkehrs immer anhält, wird es nie schaffen, die Straße zu passieren. Die Beteiligten müssen aufeinander Rücksicht nehmen.
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Quelle: http://www.pressetext.com/news/20210722003
Bildnachweise: Begegnungsverkehr auf einer engen Straße in Pittsburgh (Foto: cmu.edu) (nach Reihenfolge im Beitrag sortiert)
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