Waymo совместно с Делфтским техническим университетом создала когнитивную модель ReD, которая воспроизводит поведение осторожного и компетентного водителя для оценки систем предотвращения аварий
Модель построена на нейробиологическом принципе активного вывода и учитывает особенности восприятия угроз, соблюдение норм и задержку при переключении педалей
В отличие от прежних моделей, ReD воспроизводит не только последний манёвр, но и всю предысторию ситуации, моделируя упреждающее уклонение от конфликтов
Исследование опубликовано в Nature Communications, а саму модель Waymo откроет для академического использования
Что делает живого водителя порой надёжнее автономных систем? Waymo попыталась разобраться в этом с помощью новой когнитивной системы ReD (Reference Driver, «эталонный водитель»), которая воспроизводит то, как человек обеспечивает безопасность на дороге. Замысел в том, чтобы сравнить такого виртуального водителя-человека с собственными роботакси компании и за счёт этого усовершенствовать предотвращение аварий.
Источник изображения — Waymo
Главный принцип прост: в автопромышленности давно используют физические краш-тест-манекены, чтобы оценить, как пассажиры переносят столкновение. ReD в Waymo называют поведенческим краш-тест-манекеном — но он, в отличие от обычного, предназначен не для оценки последствий удара, а для того, чтобы понять, насколько хорошо машина способна аварии избежать вовсе. При этом ReD не устанавливается внутрь автомобиля, а целиком работает в компьютерной симуляции.
Зачем понадобилась эталонная модель
«Оценка безопасности беспилотного транспорта многогранна, и понимание того, как человек справляется с конфликтной ситуацией, — ключевая часть головоломки, — заявил глава службы безопасности Waymo Маурисио Пенья. — Выстроив эталонную модель грамотной человеческой реакции, мы можем помочь отрасли прийти к общему, научно обоснованному подходу к оценке поведения при уходе от столкновений».
Компания разработала ReD в сотрудничестве с Делфтским техническим университетом в Нидерландах и опубликовала результаты в исследовательской статье в журнале Nature Communications. Модель опирается на тот же предсказательный механизм, что и прежняя система Waymo под названием NIEON («неутомлённый водитель, не отрывающий взгляда от конфликта»), — то есть продолжает уже наработанный подход, а не заменяет его с нуля.
Что такое активный вывод
В основе ReD лежит нейробиологическая концепция активного вывода (active inference): согласно ей, человек постоянно стремится свести к минимуму неожиданности, непрерывно достраивая картину происходящего вокруг. Применительно к дороге это означает, что водитель будто всё время прокручивает в голове возможные варианты развития событий и выбирает тот путь, который ведёт к самому безопасному и предсказуемому исходу.
Концепцию активного вывода в своё время сформулировал нейробиолог Карл Фристон, один из наиболее цитируемых учёных в этой области. Ознакомившись с работой Waymo, он назвал её «техническим достижением высокого уровня».
ReD развивает прежние наработки компании, моделируя «то, как осторожный и компетентный водитель обновляет свои представления по мере развития ситуации, справляется с неопределённостью относительно намерений других участников движения и выбирает манёвр ухода — будь то торможение, объезд или их сочетание», — пояснили в Waymo.
Какие человеческие черты воспроизводит модель
ReD собирает воедино сразу несколько особенностей человеческого восприятия:
- «Приближение» (looming) — оценка продольной угрозы по тому, насколько быстро объект увеличивается в поле зрения. Как и реальный человек, модель плохо распознаёт скорость на больших расстояниях.
- «Дорожная норма» (traffic norm) — отсев действий, выходящих за рамки правомерного поведения, чтобы выстроить разумный план на случай опасности.
- Управление одной ногой — модель закладывает паузу в 0,2 секунды на перенос стопы с педали газа на тормоз.
ReD делает и то, чему многих из нас учили родители или инструктор в автошколе: исходить из того, что что-то пойдёт не так. «ReD способна моделировать упреждающее уклонение, показывая, как компетентный водитель предугадывает риски, чтобы вообще не доводить дело до конфликта», — поясняют в команде Waymo.
«ReD способна моделировать упреждающее уклонение, показывая, как компетентный водитель предугадывает риски, чтобы вообще не доводить дело до конфликта».
Главное отличие от прежних моделей
Ключевое новшество — в моменте, который воспроизводит модель. Прежние системы копировали лишь последний манёвр: резкий объезд или экстренное торможение в последнюю секунду. ReD же воссоздаёт всю предысторию аварийной ситуации — то, как водитель постепенно считывает обстановку и корректирует поведение задолго до того, как ситуация обострится. Чтобы проверить точность, исследователи сопоставили виртуальное вождение ReD с реальными данными о действиях людей и убедились, что модель верно воспроизводит человеческое поведение в нескольких сценариях столкновений.
«Заземлив модель на активном выводе, мы получили целостное представление о том, как человек реагирует на угрозу столкновения, — отмечает Аркадий Згонников, доцент Делфтского технического университета. — Это позволяет воспроизвести внутреннее ощущение „неожиданности“, которое испытывает водитель в конфликтной ситуации, и дать беспилотным системам более человекоподобный ориентир, что прежде невозможно было автоматизировать в больших масштабах».
Открытый доступ для исследователей
Waymo продолжает работать с другими исследователями, а также с организациями по безопасности и регуляторами, чтобы довести до ума модель, отражающую «осторожного и компетентного» водителя. Компания рассчитывает, что единый человеческий эталон поможет отрасли выработать более надёжные стандарты безопасности и облегчит работу регуляторов по мере того, как беспилотный транспорт получает всё большее распространение. Чтобы ускорить этот процесс, ReD будет выложен в открытый доступ по академической (некоммерческой) лицензии.
