Разработка моделей систем совместного восприятия и совместного управления дорожным движением с помощью технологий подключенного и беспилотного транспорта

На рынок постепенно выходит транспорт, использующий технологии беспилотного и автоматизированного управления, позволяющие частично или полностью заменить водителя. Эти технологии активно развиваются последние 20 лет, и сейчас выходят на высокий уровень верифицированности, соответствующий возможности их использования на дорогах общего пользования. В последние 5 лет создается новое поколение технологий управления транспортом, использующее помимо технологий беспилотного транспорта технологии подключенного транспорта, дающие транспортным средствам возможность обмениваться информацией по беспроводным каналам связи. Такие системы управления позволяют осуществлять совместное управление дорожным движением (автоматизированный процесс, основанный на совместном восприятии окружающих объектов, планировании и принятии решений о движении транспортными средствами). Совместное управление дорожным движением позволит улучшить безопасность и увеличить скорость движения в сравнении с транспортом с водителями и беспилотным транспортом, и при этом позволит создавать транспортную инфраструктуру без воспринимаемой человеком дорожной архитектуры (например, светофоров). Технологии совместного управления дорожным движением, как в свое время и технологии беспилотного транспорта, требуют обширной верификации и валидации, особенно потому, что в некоторых сценариях не встраиваются в существующие правила транспортных систем, а создают новые правила. На первых этапах развития технологий верификация и валидация проводится с помощью имитационного компьютерного моделирования. Для технологий подключенного и беспилотного транспорта по-отдельности уже существуют инструменты для моделирования с высокой детализацией, позволяющие изучать влияние оборудованных ими транспортных средств на макроскопические параметры транспортной системы. Для объединенных в одну систему технологий подключенного беспилотного транспорта инструменты начали разрабатываться только в последние 5 лет. При этом в настоящее время вместо запуска в реалистичной среде моделирования, совместное восприятие исследуется только с использованием готовых датасетов, а большинство существующих алгоритмов совместного управления дорожным движением работают только в идеальных условиях и при наличии предварительной информации о разметке дорожного полотна. Коллективом лаборатории разрабатывается инструмент, предназначенный для моделирования таких технологий. В настоящее время уже сделан значимый задел, с помощью чего возможно моделирование систем подключенного беспилотного транспорта с учетом детализированного моделирования восприятия окружающей среды сенсорами беспилотного транспорта и распространения сигналов подключенного транспорта. Задача данной НИР состоит в интеграции в среду моделирования возможности использования существующих моделей совместного восприятия на основе нейронных сетей, а также разработке и встраивании модели поведения подключенных транспортных средств, оборудованных технологиями восприятия окружающей обстановки, обмена информацией и совместного принятие решений по координации движения, в существующую среду моделирования для обеспечения возможности моделирования совместного управления дорожным движением. Такая модель должна имитировать реальную систему автоматизированной координации дорожного движения. При этом она должны быть универсальна для различных дорожных ситуаций и независима от наличия предварительной информации о дорожной сети. При использовании машинного обучения для реализации такой модели, должно быть задействовано глубокое обучение с подкреплением (использование имитационного обучения ограничено из-за ограниченности опыта эксплуатации таких систем в реальном мире или существующих датасетов сценариев с использованием такого типа систем). Поскольку подобные системы еще не существует, данная работа является актуальной и имеет высокую научную значимость.