Investigadores de TU Delft han desarrollado un nuevo modelo que describe el comportamiento de conducción sobre la base de un principio "humano" subyacente: gestionar el riesgo por debajo de un umbral. Este modelo puede predecir con precisión el comportamiento humano durante una amplia gama de tareas de conducción.Con el tiempo, el modelo podría usarse en automóviles inteligentes, para hacerlos sentir menos 'robóticos'. La investigación realizada por el candidato a doctorado Sarvesh Kolekar y sus supervisores Joost de Winter y David Abbink se publicará en Comunicaciones de la naturaleza el martes 29 de septiembre de 2020.
umbral de riesgo
El comportamiento de conducción se suele describir utilizando modelos que predicen una ruta óptima. Pero no es así como la gente conduce realmente. "No siempre se adapta su comportamiento de conducción para ceñirse a una ruta óptima", dice el investigador Sarvesh Kolekar del Departamento deRobótica cognitiva. "Las personas no conducen continuamente en el medio de su carril, por ejemplo: siempre que estén dentro de los límites aceptables del carril, están de acuerdo".
Los modelos que predicen una ruta óptima no solo son populares en la investigación, sino también en las aplicaciones de los vehículos. 'La generación actual de automóviles inteligentes conduce de manera muy ordenada. Buscan continuamente la ruta más segura: es decir, una ruta a la velocidad adecuada.a un estilo de conducción "robótico", 'continúa Kolekar.' Para obtener una mejor comprensión del comportamiento de conducción humana, intentamos desarrollar un nuevo modelo que utiliza el umbral de riesgo humano como el principio subyacente. '
Campo de riesgo del conductor
Para familiarizarse con este concepto, Kolekar introdujo el llamado campo de riesgo del conductor DRF. Este es un campo bidimensional en constante cambio alrededor del automóvil que indica qué tan alto el conductor considera que es el riesgo en cada punto.. Kolekar ideó estas evaluaciones de riesgo en investigaciones anteriores. La gravedad de las consecuencias del riesgo en cuestión se tiene en cuenta en el DRF. Por ejemplo, tener un acantilado a un lado del límite de la carretera es mucho más peligroso que tener césped."El DRF se inspiró en un concepto de la psicología, presentado hace mucho tiempo en 1938 por Gibson y Crooks. Estos autores afirmaron que los conductores de automóviles" sienten "el campo de riesgo a su alrededor, por así decirlo, y basan sus maniobras de tráficosobre estas percepciones ''. Kolekar logró convertir esta teoría en un algoritmo informático.
Predicciones
Kolekar luego probó el modelo en siete escenarios, incluido adelantar y evitar un obstáculo. 'Comparamos las predicciones hechas por el modelo con datos experimentales sobre el comportamiento de conducción humano tomados de la literatura. Afortunadamente, ya hay mucha información disponible.Resultó que nuestro modelo solo necesita una pequeña cantidad de datos para "obtener" el comportamiento de conducción humano subyacente e incluso podría predecir el comportamiento humano razonable en escenarios nunca antes vistos. Por lo tanto, el comportamiento de conducción se despliega más o menos automáticamente; es "emergente".
elegante
Esta elegante descripción del comportamiento de conducción humana tiene un enorme valor predictivo y generalizador. Aparte del valor académico, el modelo también se puede utilizar en coches inteligentes. 'Si los coches inteligentes tuvieran en cuenta los hábitos de conducción humanos reales, tendrían unamás posibilidades de ser aceptado. El coche se comportaría menos como un robot. '
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Tecnológica de Delft . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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