Tehnikaülikooli teadlased õpetasid isejuhtiva auto sujuvalt mööda sõitma

Möödasõit on masinale liikluses üks suurimatest väljakutsetest, nagu ka inimesele. Foto: Tallinna Tehnikaülikool

• Isejuhtiv auto oskab nüüd peaaegu sama hästi mööda sõita, kui inimene
• Arvestada tuleb ilma- ja teeolude, teiste autode, jalakäijate ja isegi loomadega

Tallinna Tehnikaülikooli teadlased Raivo Selli juhtimisel on loonud algoritmi, mis muudab isejuhtivate autode möödasõidu oluliselt sujuvamaks, kiiremaks ja ohutumaks. Just möödasõitu peetakse isejuhtivate autode üheks nõrgaks kohaks, milles inimene jääb alati peale.

Möödasõitu peetakse isejuhtivate autode jaoks üheks kõige keerukamaks manöövriks, milles inimene on siiani veel masinast oluliselt parem. Tallinna Tehnikaülikooli uurimisrühm eesotsas Raivo Selliga töötas selleks välja uue algoritmi, mis toob kaasa olulise muutuse masina juhtimisoskustes.

Väljaandes Journal of Field Robotics ilmunud artiklis kirjeldavad teadlased simulatsioone ja reaalseid katseid, mille tulemused kinnitasid, et uus algoritm tagab võrreldes kahe standardmeetodiga oluliselt sujuvama ja usaldusväärsema liikumise, lähenedes sellega kogenud inimjuhi manöövri tasemele.

Uue algoritmiga muutub isejuhtiva auto möödasõit seega sujuvamaks, kiiremaks ja ohutumaks, säilitades manöövri ajal vajaliku ohutu kauguse. Ehkki inimjuhiga võrreldavat taset veel siiski ei saavutata, on uus algoritm vajalik praktiline edasiarendus autonoomsete minibusside tehisintellekti võimekuses.

Möödasõitu isejuhtiva bussiga harjutati reaalseid olukordi simuleerides. Foto: Tallinna Tehnikaülikool

Tallinna Tehnikaülikooli inseneriteaduskonna tootearenduse ja robootika programmijuht ja  tenuuri kaasprofessor Raivo Sell rõhutab, et uut meetodit testiti juba kuulsaks saanud TalTechi iseAuto peal ning peagi võib tulemusi laiemalt näha.

«Selle teadustöö tulemusel on juba käimas edukas koostöö Aalto ülikooli uurimisgrupiga, rakendades nende masinõppe teoreetilist mudelit meie praktiliselt isejuhtivate sõidukite peal, mis tegeleb turvalisuse tõstmisega ja lisab möödasõidu katkestamise algoritmi. Seda juhuks, kui turvalisus seda nõuab,» lisas Sell. Tema sõnul on käesolev uurimistöö hea näide praktilisest koostööst TalTech autonoomsete sõidukite uurimisgrupi, targa linna tippkeskuse ja Aalto ülikooli vahel.

Isejuhtivate autode hulk kasvab peagi hüppeliselt

Üle maailma on oodata isejuhtivate sõidukite ja autonoomsete väikebusside kasutuselevõttu. Tõsi, enamik selliseid projekte on siiski veel katsetamise faasis. Probleemiks on selliste masinate suutlikkus toime tulla ootamatutes olukordades. Küll aga täidavad need juba arendajate ootusi rangelt kontrollitud keskkonnas.

Üks põhilisi manöövreid, mida oodatakse, on vältida kokkupõrkeid näiteks pargitud sõidukiga, muutes selleks sõidurada. Kui inimestele tundub see lihtsa ülesandena, on enamikul müügil olevatest 4. taseme isejuhtivatest masinatest selle ülesande täitmisega raskusi.

Kui esimese põlvkonna isejuhtivad autod suutsid lihtsate algoritmide tõttu sõita ainult väga kindlates ettemääratud keskkondades, siis nüüd eeldatakse, et uued isejuhtivad 4. ja 5. taseme sõidukid peaks hakkama saama peaaegu inimesest juhtide põhioskuste tasemega.

See tähendab, et isejuhtimise algoritm peab toetama aina keerukamaid toiminguid nagu reavahetus, möödasõit, reageerimine ootamatutele loodusnähtustele jne.

Möödasõidu algoritm oli tohutu väljakutse

Erinevad andmed näitavad, et ca kümnendik õnnetustest on ühel või teisel moel seotud sõidukite reavahetusega. Seega kui isegi inimesest juhtide jaoks on see tõsine probleem, siis pakub see isejuhtivate autode arendajatele veel eriti suurt väljakutset.

Möödasõidualgoritmid nõuavad palju infot ümbritseva keskkonna kohta igas suunas ning olukorras, lisaks keerulisi arvutusi nii paigal olevate kui liikuvate objektide kohta.

Algoritmi väljatöötamisel tuleb arvestada ka muude probleemsete teguritega, nagu ilmastikutingimused, liiklusolukorrad, suhtlus teiste liiklejatega, sh nii autode, jalakäijate kui ette joosta võivate loomadega arvestamisega, erineva tee kvaliteediga jne.

Autonoomsete sõidukite uurimisrühma juht Raivo Sell ja uurimisrühma teadlased Ehsan Malayjerdi, Mohsen Malayjerdi, Andres Udal ja Mauro Bellone rõhutavad artiklis olulisema tulemusena, et nende uus meetod lubab isejuhtival autol möödasõidu ja reavahetuse otsuseid teha senisega võrreldes palju kiiremini.

Samuti on tegemist turvalisema teekonnaplaneerimisega, sest valitakse ohutu rada, kasutades selleks katsete tulemusel tõestatud andmeid. Uue algoritmi puhul on täiustatud nii inimese kui ka masina liidest, mis annab varakult teada möödasõidu kavatsusest. Lisaks saab väita, et tegemist on ohutut möödasõidumanöövrit lubava meetodiga, mille käigus luuakse kõigile liiklusreeglitele vastav teekond, mida on kontrollitud simulatsiooni abil ja seejärel rakendatud isejuhtival masinal.

Teadusartikkel on täispikkuses saadaval väljaandes Journal of Field Robotics.