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美國研發(fā)新算法讓無人駕駛避免交通擁堵

當急劇增加的車輛數(shù)量和各種人為因素使得交通變得更加擁擠時,未來,無人駕駛就成了我們解決交通堵塞的最佳途徑。而要想使無人駕駛成為現(xiàn)實,讓汽車之間安全無誤地相互導航而不會撞車或造成不必要的交通擁堵就變成了我們不得不面對的難題。

  城市交通的關(guān)鍵問題是交通擁擠,如果你剛好就生活在像北京這樣的大城市,對此,你一定深有感受。交通堵塞以及其造成的時間浪費、成本增加、事故增加、空氣和噪音污染的加重給人們的生活和工作帶來極大的影響。

  當急劇增加的車輛數(shù)量和各種人為因素使得交通變得更加擁擠時,未來,無人駕駛就成了我們解決交通堵塞的最佳途徑。而要想使無人駕駛成為現(xiàn)實,讓汽車之間安全無誤地相互導航而不會撞車或造成不必要的交通擁堵就變成了我們不得不面對的難題。

  為了幫助實現(xiàn)這一目標,西北大學(美國)的研究人員開發(fā)了第一種具有無沖突,無死鎖保證的分散算法。研究人員在模擬1,024個機器人以及在實驗室中由100個真實機器人組成的群體中測試了該算法。機器人可以在不到一分鐘的時間內(nèi)可靠,安全,高效地收斂以形成預(yù)定形狀。

  一百個小型機器人蜂擁而至,自組裝成“ NU”。

  負責這項研究的西北航空的邁克爾·魯賓斯坦說:“通過了解如何控制群體機器人來形成形狀,我們可以了解如何控制自動駕駛車隊之間的相互作用?!?/p>

  分散式系統(tǒng)確保機器人集群正常工作

  與一臺大型機器人或一臺帶引線機器人的小型機器人相比,小型機器人的優(yōu)勢在于缺乏集中控制,因為集中控制在運行中往往很快就會成為故障的中心。魯賓斯坦的分散算法可起到故障保護作用。

  傳統(tǒng)上,機器人使用幾個不同的控制系統(tǒng)來完成任務(wù)。主控制器專注于讓機器人做一些事情,比如"去那里"。輔助控制器或安全控制器確保主控制器在執(zhí)行其操作時,機器人不會遇到任何內(nèi)容。大多數(shù)時候,安全控制器是被動的,但如果它認為存在碰撞的危險,它可以覆蓋主控制器。當安全控制器幾乎一直覆蓋主控制器時,問題就開始出現(xiàn),這意味著機器人忙于"安全",無法完成其主要目標。

  西北大學這一新算法卻能完美的解決這個問題。魯賓斯坦說:“如果系統(tǒng)是集中式的,并且機器人停止工作,那么整個系統(tǒng)就會失效?!薄霸诜稚⑹较到y(tǒng)中,沒有領(lǐng)導者告訴所有其他機器人該怎么做。每個機器人都做出自己的決定。即使一個機器人在一個集群中出現(xiàn)故障,該集群仍然可以完成任務(wù)?!?/p>

  機器人近視,擴展系統(tǒng)很容易

  新的算法可以防止機器人碰撞和卡在交通擁堵中??傆幸惶欤@種算法可以使無人駕駛車隊更加可靠,安全和高效。盡管如此,機器人仍需要協(xié)調(diào)以避免碰撞和死鎖。為此,該算法將機器人下方的地面視為網(wǎng)格。通過使用類似于GPS的技術(shù),每個機器人都可以知道它在網(wǎng)格上的位置。

  在決定移動位置之前,每個機器人都使用傳感器與鄰居進行通訊,以確定網(wǎng)格中附近的空間是否空置或有人居住。

  魯賓斯坦說:“機器人會拒絕移動到某個地點,直到該地點是免費的,直到他們知道沒有其他機器人移動到該地點為止。”“他們很小心,并提前為彼此預(yù)留了空間?!?/p>

  魯賓斯坦通過保持機器人近視來使機器人快速到達指定位置。魯賓斯坦解釋說:“每個機器人只能感知到其近鄰中的三個或四個?!薄八麄兛床坏秸麄€群,這使得擴展系統(tǒng)變得更加容易。機器人可以在本地交互,并且在沒有全局信息的情況下做出決策。”

  應(yīng)用場景:無人駕駛與智能倉庫

  在魯賓斯坦的蜂群中,一分鐘內(nèi)可以協(xié)調(diào)形成一個形狀。在以前的某些方法中,可能需要一個小時的時間。魯賓斯坦認為,他的算法可用于無人駕駛汽車車隊和自動倉庫中。

  他說:“大型公司的倉庫中有數(shù)百臺機器人,它們的任務(wù)與我們的機器人在實驗室中的相似。”“他們需要確保機器人不會碰撞,但必須盡快移動,直到最終將物體交給人類?!?/p>

  隨著越來越多的自動駕駛汽車在道路上行駛,越來越多的無人機飛向天空,這樣的技術(shù)將變得越來越重要。關(guān)注安全固然重要,但如果它們不能可靠地完成安全目標,機器人就不會非常有用,不管我們擁有多少。

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