Die North Carolina State University hat eine neue Technologie entwickelt, um autonom fahrende Fahrzeuge auf Autobahnen zu unterstützen
Eine Voraussetzung für die breite Akzeptanz des autonomen FahrensFahrzeuge ist die Fähigkeit, komplexe Verkehrssituationen zu bewältigen, wie z. B. das Einfädeln in Stauabschnitte am Ende von Autobahnabschnitten.
Forscher der North Carolina State University haben ein neues entwickeltTechnologie die ermöglichens Software des autonomen Fahrens zu berechnenund schneller, wodurch der Verkehr und die Sicherheit in simulierten autonom fahrenden Fahrzeugsystemen verbessert werden.
Ali Hajbabaie, Assistenzprofessor für Bauingenieurwesen, Architektur und Umweltingenieurwesen an der North Carolina State University, sagte: „Derzeit stützt sich das Programm, das beim Zusammenführen von autonom fahrenden Fahrzeugen hilft, darauf, das Berechnungsproblem zu vereinfachen, damit es schnell gelöst werden kann. Daher können die Fahrzeuge in Echtzeit betrieben werden. Eine zu starke Vereinfachung schafft jedoch eine Reihe neuer Probleme, da Szenarien in der realen Welt weitgehend komplex sind.
"Wir einen kollaborativen verteilten Algorithmus entwickelt, diezerlegt ein komplexes Problem im Wesentlichen in kleinere Teilprobleme und sendet sie an verschiedene Prozessoren, um Probleme separat zu lösen. DiesProzess, genannt Parallelisierung, verbessert die Effizienz erheblich.
Aktuell haben die Forscher das nur getestetTechnologie in Simulationen, bei denen Teilprobleme zwischen verschiedenen Kernen derselben Computersysteme geteilt werden. Allerdings, wenn die autonom fahrenden Fahrzeuge dies jemals genutzt habenTechnologie auf Straßen, an die diese Fahrzeuge angeschlossen werdenjeder andere über das Internet und berechnen gemeinsam Teilprobleme.
Prüfens haben bewiesen, dass die neue Technologie sehr effektiv zur Verbesserung des Verkehrs und der Sicherheit beiträgt. In Bezug auf die Rechenzeit fanden die Forscher das herauses ermöglicht autonom fahrenden Fahrzeugen die Echtzeitverarbeitung komplexer Autobahnspurzusammenführungsszenarien bei mäßigem und starkem Verkehr und sogar noch besser bei starkem Verkehr.
