La North Carolina State University a développé une nouvelle technologie pour aider les véhicules à conduite autonome à fusionner sur les autoroutes
Une condition préalable à l'adoption généralisée de la conduite autonomeVéhicules est la capacité à gérer des situations de trafic complexes, telles que la fusion dans des sections encombrées à la fin des sections d'autoroute.
Des chercheurs de la North Carolina State University ont développé un nouveauLa technologie qui permettents logiciel de conduite autonome pour calculeret plus rapidement, améliorant ainsi le trafic et la sécurité dans les systèmes de véhicules à conduite autonome simulée.
Ali Hajbabaie, professeur adjoint d'ingénierie civile, architecturale et environnementale à la North Carolina State University, a déclaré : « À l'heure actuelle, le programme qui aide les véhicules à conduite autonome à fusionner repose sur la simplification du problème de calcul afin qu'il puisse être résolu rapidement. Ainsi, les véhicules peuvent fonctionner en temps réel. Cependant, la simplification excessive crée un nouvel ensemble de problèmes puisque les scénarios dans le monde réel sont largement complexes.
"Nous développé un algorithme distribué collaboratif, quidivise essentiellement un problème complexe en sous-problèmes plus petits et les envoie à différents processeurs pour résoudre les problèmes séparément. Cetteprocessus, appelé parallélisation, améliore considérablement l'efficacité.
Actuellement, les chercheurs n'ont testé que lesLa technologie dans les simulations, où les sous-problèmes sont partagés entre différents cœurs des mêmes systèmes informatiques. Cependant, si jamais les véhicules à conduite autonome utilisaient ceLa technologie sur les routes, ces véhicules seront connectés àchaque autre via Internet et calculent collectivement des sous-problèmes.
Tests ont prouvé que la nouvelle technologie est très efficace pour améliorer le trafic et la sécurité. En termes de temps de calcul, les chercheurs ont constaté quece permet aux véhicules à conduite autonome d'effectuer un traitement en temps réel de scénarios complexes de fusion de voies d'autoroute dans un trafic modéré et lourd, et encore mieux lorsque le trafic est lourd.
