Projekti / Programi
Večkriterijsko iskanje strategij vožnje za avtonomna vozila
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.07.07 |
Tehnika |
Računalništvo in informatika |
Inteligentni sistemi - programska oprema |
| Koda |
Veda |
Področje |
| P176 |
Naravoslovno-matematične vede |
Umetna inteligenca |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 1.02 |
Naravoslovne vede |
Računalništvo in informatika |
optimizacija v realnem času; strategije vožnje; čas vožnje; poraba goriva; večkriterijska optimizacija; pristop črne škatle
Raziskovalci (1)
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
31049 |
dr. Erik Dovgan |
Računalništvo in informatika |
Vodja |
2016 - 2018 |
143 |
Organizacije (1)
Povzetek
V zadnjem času so avtomobilske družbe veliko vlagale v tehnologije za avtonomno vožnjo vozil. Te tehnologije se večinoma osredotočajo na zaznavanje okolice vozila z namenom povečanja varnosti vožnje in izogibanja nesreč. Poleg tega pa je več raziskovalcev razvilo optimizacijske algoritme za iskanje strategij vožnje, ki optimirajo tudi druge vidike vožnje, kot so čas vožnje, poraba goriva, izpusti itd.
Cilj predlaganega projekta je razviti algoritem za iskanje strategij vožnje, ki bo uporaben v realni vožnji v realnih vozilih in hkrati primeren za reševanje težkih optimizacijskih problemov, kot je iskanje dobrih strategij vožnje (tj. s kratkim časom vožnje in nizko porabo goriva) v realnem času.
Vodja predlaganega projekta je že razvil algoritem za iskanje strategij vožnje (MODS), ki pa ne upošteva vseh realnih razmer, npr. realnega časa (potrebno bo pohitriti algoritem) in interakcij z drugimi vozili (potrebno bo dodati posebne procedure za interakcijo). Poleg tega je bil preizkušen le na računalniškem simulatorju, ki ne vključuje komponent strojne opreme, posebej namenjenih za simulacijo vožnje (npr. simulator tresljajev), ter podatkov o ostalih vozilih na poti. Algoritem pri iskanju strategij vožnje tudi ne upošteva človeških vidikov vožnje. Posledično je lahko najdena strategija vožnje, ki jo algoritem MODS oceni kot dobro, neprimerna za uporabnike, saj, na primer, ni dovolj udobna.
V predlaganem projektu bo algoritem MODS znatno izboljšan in primerno testiran z namenom pripravljenosti na namestitev in uporabo v realnem okolju. Preučenih bo več možnosti za izboljšanje njegove učinkovitosti, od katerih bodo najprimernejše izvedene z namenom pridobitve algoritma, ki najde strategije vožnje v realnem času. Poleg tega bodo pridobljene in analizirane značilnosti vožnje voznikov, tako da bodo lahko primerno vključene v algoritem MODS z namenom najdbe strategij vožnje, ki so podobne človeškim. Dodatno bodo v algoritem MODS vključeni podatki o ostalih vozilih na poti (npr., položaj in hitrost sosednjih vozil). Algoritem MODS bo tudi integriran in preizkušen v realističnem simulatorju vožnje avtomobila, ki ga bo prispevalo podjetje, ki bo sofinanciralo ta projekt. Ta simulator je uporabljen za usposabljanje, izobraževanje in ocenjevanje voznikov. Sestavljen je iz namensko razvite strojne opreme in programskega simulatorja ter je sposoben simulirati vključenost v promet, varnostne vidike, nepričakovane okoliščine, prometno pretočnost, porabo goriva itd.
Izboljšan optimizacijski algoritem, ki bo deloval v realnem času in bo integriran v simulator vožnje avtomobila, bo koristen za sofinancersko podjetje z več vidikov. Po eni strani bo tako integriran algoritem omogočil primerjanje najdenih strategij vožnje z vožnjo uporabnikov simulatorja - najdene strategije vožnje bodo predstavljale optimalno rešitev, kateri se bodo morali uporabniki približati. Po drugi strani pa sofinancersko podjetje želi razviti rešitev za avtonomno vožnjo vozil na podlagi izboljšanega algoritma MODS, ki se bo prodajala avtomobilskim družbam in bo tako nameščena v realnih vozilih.
Pomen za razvoj znanosti
Področje avtonomne vožnje je zelo aktivno in hitro napreduje. Poleg zaznavanja okolice je pri avtonomni vožnji bistvena izbira najboljše strategije vožnje. V okviru projekta je bil razvit nov pristop za iskanje strategij vožnje, ki združuje optimizacijo kriterijev vožnje z značilnostmi človeške vožnje. Ta dva vidika vožnje sta običajno obravnavana ločeno, pri čem se pristopi osredotočijo bodisi na optimizacijo časa vožnje, porabe goriva in/ali drugih kriterijev, bodisi na iskanje strategij vožnje, ki so podobne človeškim strategijam vožnje. Razviti pristop je zelo splošen, saj omogoča definiranje dodatnih značilnosti, ki jih morajo vsebovati strategije vožnje, ter dodatnih kriterijev, katerim morajo strategije vožnje zadostiti. Poleg tega splošnost razvitega pristopa omogoča njegovo uporabo oziroma nadgradnjo na drugih raziskovalnih področjih. Rezultati projekta so korak v smeri obravnave avtonomne vožnje z vidika raznovrstnih zahtev glede značilnosti in kriterijev vožnje, kar bo omogočilo celovit pristop k optimizaciji strategij vožnje.
Pomen za razvoj Slovenije
Strategije vožnje, najdene z večkriterijsko optimizacijo, bodo izboljšale usposabljanje in vrednotenje voznikov, kar bo povečalo dodano vrednost simulatorja vožnje. Poleg tega pa razviti optimizacijski algoritem predstavlja jedro nove rešitve za avtonomno vožnjo vozil, katere razvoj vodi sofinancersko podjetje. Ciljno tržišče te rešitve so avtomobilske in druge družbe, ki delujejo na področju avtonomne vožnje. Uspešen prodor sofinancerskega podjetja na to področje podjetju že omogoča širitev tako z vidika prodora na nove trge kot z vidika dodatnega zaposlovanja. Dodatno pa je projekt vzpostavil dolgoročno sodelovanje med raziskovalci in razvojnim osebjem na področju avtonomne vožnje, kar bo v bodoče omogočilo in pospeševalo razvoj novih tržno zanimivih rešitev za avtonomno vožnjo.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Vmesno poročilo,
zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Vmesno poročilo,
zaključno poročilo
