Автономные машины тестируются в GTA для более быстрого прогресса

24 Апреля 2017

Что может пойти не так, спросите вы, когда разработка реальных автономных автомобилей превращается в компьютерную игру, такую как Grand Theft Auto? Идея не так смехотворна, как может показаться, потому что в реальности не хватает часов в день, чтобы научить автомобили ездить самостоятельно, согласно отчету Bloomberg.

«Просто полагаться на данные с дорог непрактично. С симуляцией вы можете бесконечно повторять один и тот же сценарий, а затем снова протестировать его», - сказал Давиде Бакчет из Nio, компании, которая ставит задачу довести автономный автомобиль до американского рынка в 2020 году. Говорят, что преимущества компьютерного моделирования игры имеет два аспекта: программное обеспечение в играх способно генерировать данные, которые очень близки к тому, что будет встречаться в реальной жизни, а виртуальная среда позволяет проводить моделирование намного быстрее, чем в реальном мире.

Тем временем в научно-исследовательском институте Toyota в Калифорнии инженеры пытаются моделировать самые жесткие условия, запустив так называемый тест Quick Brown Fox: обширные тесты, проводимые в самых сложных погодных условиях и условиях движения. Несмотря на очевидные ограничения, человеческий мозг по-прежнему превосходит компьютер, когда речь идет об оценке реального риска, например, в ситуации, когда ребенок бежит за мячом на дорогу.

Перед всеми компаниями стоит задача, направленная на лидерство на рынке автономной мобильности - сделать компьютерные системы лучшими и более безопасными водителями, чем люди. "Моделирование должно быть «приемлемым эквивалентом тестирования», хотя и после проверки", сказал исполнительный директор института Toyota Гилл Пратт. Похоже, что этот способ, все чаще используемый разработчиками автономных систем, имеет очевидные преимущества экономии времени.

Была ли эта статья полезна?


Комментарии
up