MIT tạo hệ thống mô phỏng huấn luyện xe không người lái

Một hệ thống do MIT phát triển có thể huấn luyện xe không người lái trong một thế giới mô phỏng với vô hạn các khả năng điều khiển xe, qua đó giúp những chiếc xe học cách điều hướng và xử lý các tình huống xấu trước khi chạy thật trên đường.


Một hệ thống mô phỏng được phát minh tại MIT tạo ra một thế giới mô phỏng với vô hạn khả năng điều khiển, giúp những chiếc xe học cách điều hướng trong một loạt các tình huống xấu.

Các hệ thống điều khiển, hay còn gọi là “bộ điều khiển”, cho các phương tiện tự động chủ yếu dựa vào các bộ dữ liệu trong thế giới thực về quỹ đạo lái xe từ người lái xe. Từ những dữ liệu này, chúng bắt chước cách điều khiển xe an toàn trong nhiều tình huống khác nhau. Nhưng có rất ít dữ liệu trong thế giới thực về các trường hợp cận kề nguy hiểm, chẳng hạn như xe suýt va chạm hoặc bị ép ra khỏi làn đường.

Các nhà nghiên cứu MIT tạo ra bộ mô phỏng ảnh thực tế có tên Tổng hợp và chuyển đổi hình ảnh ảo cho tự động hóa (VISTA). Hệ thống chỉ sử dụng một bộ dữ liệu nhỏ, như khung cảnh được ghi lại bởi những người lái xe trên đường, rồi từ đó tổng hợp ra vô hạn các góc nhìn trong khung cảnh đó từ các quỹ đạo mà xe có thể thực hiện trong thế giới thực. 

Nhờ có rất nhiều các quỹ đạo và tình huống khác nhau, bộ điều khiển học cách điều hướng an toàn trong mọi tình huống mà nó gặp phải, bao gồm quay trở lại đúng làn sau khi phải di chuyển giữa các làn đường hoặc lấy lại quỹ đạo sau các tình huống “cận kề nguy hiểm”.

Trong các thử nghiệm thực, bộ điều khiển vận hành an toàn trong trình giả lập VISTA có thể vận hành an toàn một chiếc xe không người lái và tự đi qua các đường phố mà nó chưa từng thấy trước đây. Khi đặt xe ở những hướng ngoài làn đường, bắt chước nhiều tình huống suýt va chạm khác nhau, bộ điều khiển có thể đưa xe trở lại quỹ đạo an toàn trong vài giây. Một bài viết mô tả hệ thống này đã được xuất bản trong IEEE Robotics and Automation Letters và sẽ được trình bày tại hội nghị ICRA sắp diễn ra vào tháng 5.

Mô phỏng dựa trên dữ liệu

Các nhà nghiên cứu MIT đã tạo ra công cụ mô phỏng “dựa trên dữ liệu”. Dựa trên dữ liệu thực, hệ thống này tạo ra các quỹ đạo/ vị trí xe mới phù hợp với khung cảnh, cũng như khoảng cách và chuyển động của tất cả các vật thể trong cảnh.

Đầu tiên, họ thu thập dữ liệu video quay một vài con đường từ một người lái xe, và đưa dữ liệu đó vào hệ thống. Đối với mỗi khung hình, hệ thống sẽ chiếu mọi pixel thành một loại đám mây điểm 3 chiều (một tập hợp các điểm dữ liệu trong không gian). Sau đó, họ đặt một chiếc xe ảo bên trong thế giới đó. Khi xe ảo thực hiện lệnh lái, hệ thống sẽ tổng hợp ra một quỹ đạo mới thông qua đám mây điểm dựa trên đường cong lái, hướng và vận tốc của xe.

Hệ thống tạo ra một góc nhìn mới, như thật, trong khung cảnh. Để làm như vậy nó sử dụng một mạng nơ ron tích chập, thường được sử dụng cho các tác vụ xử lý ảnh, để ước tính bản đồ độ sâu, chứa thông tin liên quan đến khoảng cách của các đối tượng từ góc nhìn của bộ điều khiển. Tiếp theo, nó kết hợp bản đồ độ sâu với ước tính hướng của camera trong cảnh 3 chiều. Tất cả giúp xác định vị trí của xe và khoảng cách tương đối với mọi thứ trong trình giả lập ảo.

Dựa trên thông tin đó, nó định hướng lại các pixel gốc để tạo lại hình ảnh 3 chiều của khung cảnh theo góc nhìn mới của phương tiện. Nó cũng theo dõi chuyển động của các pixel để ghi lại chuyển động của ô tô và con người, và các vật thể chuyển động khác trong cảnh. “Điều này tương đương với việc cung cấp cho chiếc xe một số lượng vô hạn quỹ đạo”, Rus nói. “Khi thu thập dữ liệu, chỉ nhận được dữ liệu từ quỹ đạo cụ thể mà một lái xe đã đi. Nhưng chúng tôi có thể dựa trên quỹ đạo đó để tạo ra vô số các cách và môi trường lái xe tiềm năng. Điều này thực sự hiệu quả”. □

Hoàng Nam dịch
Nguồn: https://techxplore.com/news/2020-03-driverless-cars-simulation-road.html

Tác giả