Scenari Stradali Innovativi per il Test di Auto a Guida Autonoma

Man mano che le Auto a guida autonoma diventano più comuni, c'è sempre più bisogno di testarli in diverse situazioni di guida. Tuttavia, quando si tratta delle strade reali su cui queste auto circoleranno, non si è prestata molta attenzione alla creazione di tipologie di strade e layout vari. Le attuali metodologie creano parti stradali di base senza costruire interi sistemi stradali o realizzano strade complete che sono solo dritte e noiose. Questa mancanza di varietà significa che gli scenari utilizzati per testare queste auto non sono davvero all'altezza. Quindi, abbiamo deciso di ideare un piano per creare setup stradali più interessanti e vari per i test.

#La Necessità di Testare

Le auto a guida autonoma non sono solo giocattoli costosi; possono aiutare a migliorare la sicurezza sulle strade. Mirano a ridurre gli incidenti e offrono mobilità a chi non può guidare. Tuttavia, prima di poter davvero fidarci di queste auto per guidare da sole, devono dimostrare di essere almeno un po' più sicure dei conducenti normali. Per farlo, le aziende devono far percorrere a queste auto oltre 11 miliardi di miglia solo per dimostrare che sono il 20% più sicure dei conducenti umani. Non è una richiesta da poco!

I test su strada sono costosi e non possono coprire ogni possibile problema che queste auto potrebbero affrontare. Qui entrano in gioco gli scenari simulati. Creando situazioni di guida realistiche a cui le auto possono reagire, possiamo testare la loro sicurezza senza mettere in pericolo vite umane.

#Metodi di Test Attuali

Aziende come Waymo hanno registrato un sacco di miglia simulate — oltre 15 miliardi all'inizio del 2021. Sono stati usati vari metodi per creare queste situazioni di guida, ma la maggior parte si concentra su cose come il comportamento di conducenti e pedoni, o le condizioni atmosferiche, trascurando le strade stesse.

Alcuni sforzi recenti sono stati fatti per trovare situazioni stradali più varie. Tuttavia, questi sforzi sono ancora insufficienti. O producono parti stradali semplici o creano intere reti senza caratteristiche interessanti. Questo significa che le strade sembrano tutte piuttosto simili, il che non è ciò di cui abbiamo bisogno per un test adeguato.

#La Nostra Soluzione

Per affrontare questo problema, abbiamo ideato un modo sistematico per generare setup stradali diversificati. Prima, abbiamo identificato otto tipi di parti stradali di base. Ognuna di queste parti può essere adattata in vari modi per riflettere diverse forme e design stradali.

Successivamente, abbiamo collegato queste parti stradali in modi creativi, tenendo presente di scegliere parti meno comuni per aggiungere più varietà ai setup. Per assicurarci che non ci siano duplicati, abbiamo eliminato eventuali strade che sembravano troppo simili ad altre.

Alla fine, abbiamo preso gli scenari stradali che abbiamo generato e li abbiamo trasformati in mappe ad alta definizione e scene 3D. Questi possono essere utilizzati dai simulatori, rendendo facile testare le auto a guida autonoma in varie condizioni.

#L'Importanza della Diversità

Testare le auto a guida autonoma richiede una moltitudine di diversi tipi di strade e layout. Un singolo tipo di strada non ci mostrerà come un'auto reagisce a diversi scenari. Pertanto, la diversità nel design è essenziale. Ad esempio, come gestirà un'auto a guida autonoma una strada tortuosa rispetto a una dritta? E per quanto riguarda incroci e biforcazioni? Ogni scenario aiuta gli ingegneri a testare funzioni specifiche delle capacità di guida autonoma dell'auto.

#Gli Otto Tipi di Componenti Stradali

Per creare una solida base per i nostri scenari, abbiamo definito otto tipi di componenti stradali tipici. Eccoli, descritti in termini semplici:

1. Strada Dritta: Un grande tratto di pavimentazione che va dritto.
2. Strada Curva: Questa strada si piega e curva, necessitando che l'auto regoli la sterzata per rimanere in carreggiata.
3. Cambio di Corsia: Proprio come sembra, qui le auto cambiano corsia, aumentando o diminuendo il numero di corsie.
4. Biforcazione: Una strada che si divide in due, lasciando decidere alle auto quale direzione prendere.
5. Incrocio a T: Pensa a una forma a "T" dove una strada incontra un'altra, permettendo alle auto di continuare dritto o svoltare.
6. Incrocio: Il luogo dove due strade si incrociano, permettendo un vecchio gioco di pollo.
7. Strada a U: Questa è divertente! È come una curva netta che ti fa girare di 180 gradi.
8. Rotonda: Un percorso circolare dove le auto possono girare attorno a un'isola centrale, consentendo un flusso di traffico regolare.

Ognuno di questi componenti può essere adattato in termini di lunghezza, numero di corsie e altro per creare setup unici.

#Come Colleghiamo i Puntini?

Quindi, ora che abbiamo tutte queste conoscenze sulle strade, come mettiamo tutto insieme? Abbiamo ideato un metodo per collegare queste parti stradali in modo da mantenere le cose fresche.

Il nostro metodo inizia tenendo traccia di quanto spesso usiamo ogni parte stradale. In questo modo, possiamo privilegiare l'uso di parti che non sono state utilizzate molto. Selezioniamo quindi una parte da cui partire e da lì continuiamo a fare collegamenti finché non raggiungiamo un certo limite, come il tempo trascorso o il numero di parti utilizzate.

Questo metodo garantisce che manteniamo le cose interessanti, poiché include casualmente le parti meno comuni e le combina in modo creativo. Nel tempo, costruiamo un insieme di scenari stradali unici che possono fornire situazioni di test preziose.

#Diciamo Addio ai Duplicati

Una volta generate un sacco di setup stradali, dobbiamo assicurarci di non avere ripetizioni. Avere gli stessi scenari stradali può influenzare i risultati e vanificare il senso di testare la diversità, quindi abbiamo messo in atto un modo per misurare la somiglianza tra i diversi setup.

Trattiamo fondamentalmente ogni scenario stradale come un grafo, dove le parti stradali sono punti e le connessioni sono linee tra di loro. Se due scenari sono troppo simili, consideriamo uno di essi un duplicato e lo buttiamo via.

#Mettere Tutto Insieme

Con il nostro lotto finale di scenari stradali unici a disposizione, siamo pronti a convertirli in formati che possono essere utilizzati facilmente nei simulatori. Utilizziamo strumenti come RoadRunner per trasformare i nostri script di scenario in file di mappe HD e file di scene 3D.

Utilizzando questi formati, le auto a guida autonoma possono essere testate in ambienti simulati che rispecchiano la guida nel mondo reale molto più da vicino rispetto a prima.

#Valutare il Nostro Approccio

Ora che abbiamo generato questi scenari stradali diversificati, quanto sono efficaci nei test? Abbiamo cercato di rispondere a due domande principali:

1. I nostri scenari stradali generati sono efficaci?
2. Possono essere utilizzati in simulazioni reali?

Per valutare questi scenari, abbiamo generato un gran numero per un'analisi comparativa. Abbiamo confrontato il nostro metodo con un approccio di base che semplicemente selezionava parti stradali a caso. Nei nostri test, abbiamo scoperto che il nostro metodo generava costantemente più scenari stradali unici e lo faceva più rapidamente rispetto all'approccio di base.

#Metriche di Successo e Risultati

Nei nostri esperimenti, siamo riusciti a tenere traccia del numero di scenari stradali unici generati nel tempo. Quello che abbiamo trovato è che, sebbene il nostro metodo impiegasse un po' più tempo all'inizio mentre calcolava la guida, alla fine produceva un numero maggiore di scenari unici in meno tempo.

Il tasso di unicità era significativamente più alto, dimostrando che il nostro approccio creava efficacemente configurazioni stradali diversificate.

#Utilizzabilità nelle Simulazioni Reali

Dopo aver convalidato gli scenari stradali, abbiamo eseguito diversi test per vedere quanto bene funzionassero nelle simulazioni effettive. Abbiamo compilato gli scenari stradali generati in file di scene 3D e file di mappe HD, che sono stati poi testati all'interno di sistemi a guida autonoma come Apollo.

Siamo stati felici di scoprire che oltre il 92% degli scenari sono stati compilati con successo, il che è un buon segno per la loro utilità. Questo significa che quando sarà il momento per le auto a guida autonoma di affrontare il mondo Simulato, avranno una ricca varietà di strade con cui confrontarsi.

#Futuri Miglioramenti

Anche se il nostro metodo ha mostrato risultati promettenti, c'è ancora margine di miglioramento. Abbiamo solo delineato il contorno con gli otto tipi di componenti stradali e ci piacerebbe espandere questa lista per includere ancora più varietà.

Inoltre, ci siamo concentrati solo su scenari a livello stradale, ma c'è un intero mondo di elementi al di sopra e oltre, come segnali stradali e oggetti dinamici. Abbiamo intenzione di integrarli nei nostri scenari in futuro.

#Conclusione

Abbiamo impostato l'obiettivo di creare un metodo per generare scenari stradali diversificati per testare le auto a guida autonoma, e i risultati sono stati incoraggianti. Definendo diversi componenti stradali, guidando le loro connessioni e assicurandoci che nessun duplicato si intrufoli, abbiamo gettato le basi per test più efficaci.

Mentre i veicoli autonomi continuano a evolversi, così faranno anche i nostri metodi per testarli. Speriamo che il nostro lavoro contribuirà a spianare la strada a strade più sicure e auto più intelligenti. E chissà? Forse un giorno, queste auto saranno così brave da portarci anche al bar senza che dobbiamo muovere un dito. Adesso sì che suona come una vittoria!