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Il veicolo senza pilota calcolerà i conducenti spericolati

04.04.2022

L'Università del Maryland ha sviluppato un nuovo metodo per simulare il comportamento dei conducenti su strada per addestrare veicoli autonomi.

Un metodo di simulazione del traffico sviluppato dai ricercatori dell'Università del Maryland si basa sulla classificazione del comportamento degli altri utenti della strada. Questo modello, che gli autori hanno chiamato CMetric, analizza le traiettorie di altri conducenti e pedoni. Sulla base dell'analisi e dei dati ottenuti utilizzando la visione artificiale, l'algoritmo può prevedere le possibili azioni degli utenti della strada.

"Utilizzando CMetric, il nostro simulatore può generare automobilisti virtuali con diversi stili di guida per preaddestrare le auto a guida autonoma", afferma Angelos Mavrogiannis, uno degli sviluppatori del modello. "La modellazione di comportamenti di guida eterogenei è un elemento centrale del nostro lavoro. Utilizziamo un modello di apprendimento per rinforzo profondo, basato su DQN (Deep Q-Network)."

Gli sviluppatori notano che negli ultimi anni molte aziende hanno lavorato alla creazione di veicoli senza pilota sicuri e affidabili. Tuttavia, per un uso universale, tali macchine devono potersi muovere su una varietà di strade, non scontrarsi con altri veicoli, pedoni, biciclette, animali o altri ostacoli.

"Nonostante il grande interesse per i veicoli autonomi, gli attuali metodi di intelligenza artificiale non tengono conto del comportamento dei conducenti umani o di altri droni sulla strada", sottolinea il professor Dinesh Manocha, coautore del lavoro. "L'obiettivo del nostro lavoro consiste nel creare tecnologie affidabili in grado di rilevare e classificare il comportamento degli altri partecipanti al traffico (auto, autobus, camion, biciclette, pedoni) e utilizzare i dati ricevuti durante la guida.

Il comportamento al volante, secondo gli sviluppatori, può essere suddiviso in due categorie principali: guida conservatrice e aggressiva. I conducenti conservatori sono più attenti e attenti, mentre i conducenti aggressivi sono inclini a manovre pericolose e movimenti improvvisi.

Il rilevamento accurato di questi comportamenti può essere molto utile per i veicoli autonomi, soprattutto nei momenti critici (ad esempio, quando si cambia corsia o si entra in autostrada). Comprendere le azioni degli altri conducenti consente all'IA di adattare la sua traiettoria di conseguenza, per adottare misure di sicurezza.

"I sistemi di navigazione autonomi vengono solitamente addestrati prima dei test sul campo", ha affermato Rohan Chandra, coautore dello sviluppo. Il sistema di navigazione può essere addestrato per gestire il comportamento complesso dei conducenti in un ambiente urbano".

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Notizie casuali dall'Archivio

La crescita del mercato dei giocattoli intelligenti 10.11.2020

ResearchAndMarkets.com ha preparato un rapporto relativo al mercato dei giocattoli intelligenti. Secondo gli analisti, questo mercato dovrebbe crescere costantemente nei prossimi anni.

Nonostante la pandemia abbia colpito la produzione e la componente di consumo, il mercato si sta gradualmente riprendendo.

Quest'anno, il volume di questo mercato in termini monetari è stimato a 4,1 miliardi di dollari e nel 2027 raggiungerà i 5,6 miliardi di dollari. Questi valori corrispondono a un tasso di crescita medio annuo del 4,5% nel periodo dal 2020 al 2027 coperto dalla previsione.

Tuttavia, i giocattoli meccanici abilitati per le app dovrebbero crescere al di sopra della media del settore. Avrà una media del 5,5% all'anno. Per fare un confronto: il segmento dei giocattoli senza schermi mostrerà un tasso di crescita medio annuo del 4,1% e il segmento dei giocattoli con funzioni di riconoscimento vocale o di immagini - 5,1%.

Geograficamente, il mercato statunitense è il più grande. Quest'anno il suo volume è stimato a 1,2 miliardi di dollari.

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