Il simulatore di guida open source che addestra veicoli autonomi

Le auto a guida autonoma sono destinate a rivoluzionare i sistemi di trasporto in tutto il mondo. Se si deve credere all'hype, i veicoli completamente autonomi stanno per prendere la strada aperta.

La verità è più complessa. Le più avanzate tecnologie di guida autonoma funzionano solo in un insieme estremamente limitato di ambienti e condizioni meteorologiche. E mentre la maggior parte delle nuove auto avrà una qualche forma di assistenza alla guida nei prossimi anni, le auto a guida autonoma che guidano in tutte le condizioni senza la supervisione umana sono ancora a molti anni di distanza.

Uno dei problemi principali è che è difficile addestrare veicoli per far fronte a tutte le situazioni. E le situazioni più difficili sono spesso le più rare. C'è un'enorme varietà di circostanze difficili che i conducenti incontrano raramente: un bambino che corre sulla strada, un veicolo che guida dal lato sbagliato della strada, un incidente immediatamente davanti e così via.

In ciascuna di queste circostanze, un'auto a guida autonoma deve prendere buone decisioni, anche se la probabilità di incontrarle è piccola. E questo solleva una domanda importante: come possono le case automobilistiche addestrare e testare i loro veicoli quando questi eventi sono così rari?

Oggi, riceviamo una sorta di risposta grazie al lavoro di Alexey Dosovitskiy presso Intel Labs e alcuni amici del Toyota Research Institute e del Computer Vision Center di Barcellona, ​​in Spagna. Hanno creato un simulatore di guida open source che le case automobilistiche possono utilizzare per testare le tecnologie di guida autonoma in condizioni di guida realistiche.

Il sistema, denominato CARLA (Car Learning to Act), simula un'ampia gamma di condizioni di guida e ripete all'infinito situazioni pericolose per favorire l'apprendimento. Il team lo ha già utilizzato per valutare le prestazioni di diversi approcci alla guida autonoma.

I simulatori di guida non sono nuovi. Esistono numerosi simulatori di guida e corse realistici, molti progettati per il gioco. Vari gruppi di guida autonoma li hanno utilizzati per testare le loro tecnologie.

Ma nessuno di questi simulatori fornisce il tipo di feedback di cui i sistemi di guida autonoma hanno bisogno per allenarsi in modo efficace. Né questi sistemi consentono un controllo significativo sulle condizioni di guida o sulle azioni di altri agenti.

I simulatori di corse di solito non hanno traffico di attraversamento o pedoni. E i simulatori di città come Grand Theft Auto non danno il controllo sul tempo, sulla posizione del sole, sul comportamento di altre auto, sui segnali stradali e sui pedoni, sui ciclisti e così via.

E questi sistemi proprietari non forniscono il tipo di feedback tecnico che i sistemi di guida autonoma devono apprendere.

Quindi Dosovitskiy e co hanno creato il proprio simulatore. CARLA offre una biblioteca di beni che possono essere organizzati in città in diverse condizioni meteorologiche e di illuminazione. La biblioteca comprende 40 edifici diversi, 16 modelli di veicoli animati e 50 pedoni animati.

Il team li ha usati per creare due città con diversi chilometri di strade percorribili e quindi ha testato tre diversi approcci per addestrare i sistemi di guida autonoma. Gli approcci vengono valutati in scenari controllati di difficoltà crescente, afferma il team.

I risultati mostrano che il sistema può svolgere un ruolo utile. La squadra ha pubblicato un video del comportamento di guida risultante che mostra chiaramente quanto bene i sistemi possono funzionare ma anche perché questo tipo di allenamento non può essere svolto su strade reali: le auto a volte guidano sul marciapiede, sul lato opposto della strada, colpiscono altre auto e così via in poi.

Naturalmente, un sistema come CARLA non potrà mai sostituire il tempo di guida su strade reali. Ma può fornire un utile e sicuro banco di prova per nuove idee. Ed è per questo che è importante.

CARLA è open source e può essere utilizzato gratuitamente per scopi non commerciali. Quindi chiunque può provarci www.carla.org . Ci auguriamo che CARLA consentirà a un'ampia comunità di impegnarsi attivamente nella ricerca sulla guida autonoma, afferma il team.

Rif: arxiv.org/abs/1711.03938 : CARLA: un simulatore di guida urbano aperto

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