Новото поколение електрически автомобили обещават шофиране без ръце, но последните катастрофи показват, че днешните системи за автономно управление все още се затрудняват в рискови, бързо променящи се ситуации. Следващото подобрение на безопасността може да дойде от неочакван източник: мозъците на хората, които се возят в тези автомобили.
Изследователи провериха дали наблюдението на мозъчната активност на пътниците в самоуправляема кола може да помогне на автономните системи да вземат по-безопасни решения в рискови ситуации. Резултатите от проучването са публикувани в Cyborg and Bionic Systems.
По време на изследването екипът използва неинвазивна технология, наречена „функционална близка инфрачервена спектроскопия“ (fNIRS), която проследява мозъчната активност, свързана със стрес, емоции и възприемане на риска в реално време.
„Функционалната близка инфрачервена спектроскопия (fNIRS), като неинвазивен метод за наблюдение на мозъчната активност в реално време, може да предостави когнитивна информация, свързана с възприемането на риска от човека и емоционалните състояния, и по този начин се счита за инструмент, способен да подобри автономните системи за шофиране“, казва водещият автор Сяофей Джан, професор в университета Цинхуа в Пекин.
„Нашето проучване въвежда интелигентен алгоритъм за вземане на решения, базиран на fNIRS, чрез анализ на физиологичните състояния на пътниците, с цел подобряване на безопасността и ефективността на вземане на решения на автономните превозни средства при рискови сценарии“, допълва Джанг.
Изследователите са създали нова система, която комбинира данни за мозъка на пътниците със софтуера за шофиране на автономно превозно средство. Когато системата открие, че пътниците изпитват по-високи нива на стрес или усещане за риск, превозното средство автоматично преминава към по-предпазлива стратегия за шофиране.
Базиран на форма на дълбоко самообучение с подсилване, алгоритъмът е проектиран да учи по-бързо и да взема решения, като отчита човешките реакции. В тестовете системата превключва към по-консервативен режим на шофиране, когато пътниците изглеждат неспокойни, помагайки на превозното средство да реагира по-внимателно в опасни ситуации.
Проучването установява, че този подход превъзхожда традиционните методи за автономно шофиране в няколко области, включително скорост на обучение, обща безопасност и комфорт.
Изследователите обаче отбелязват и някои ограничения. Тестваните сценарии за шофиране са сравнително прости, а участниците са от тесен възрастов диапазон и подобен произход. Поради това констатациите може да не се отнасят за всички реални ситуации на пътя.
„Бъдещите изследвания ще имат за цел да валидират алгоритъма за по-сложни и реалистични сценарии на шофиране и допълнително да подобрят точността и надеждността на оценката на риска при шофиране чрез интегриране на информация от сензорите на превозните средства“, казва Джан.
