ابتكار مثير في توقع مسارات القيادة الذاتية في مناطق البناء 🚗💡

تُعد توقعات مسارات القيادة الذاتية موضوعًا حيويًا في أبحاث القيادة الذاتية، لكنه غالبًا ما يُعاني من نقص في البيانات المخصصة والتقييم المنهجي، خصوصًا في مناطق العمل بالطرق. هذه المناطق تتطلب تعديلات مؤقتة على تصميم المسارات، مما يُعقد التفاعلات بين المركبات والعمال المحيطين.

للإجابة على هذه التحديات، قام الباحثون بجمع مجموعة بيانات مبتكرة تُعرف باسم WZDrive-Data، التي تضم 1,183 مقطع قيادة من 33 سائقًا. تم استخدام جهاز محاكاة للقيادة يتضمن رسوم متحركة مسجلة لعُمّال وواجهة تحكم بواسطة واقع افتراضي. حيث تم تسجيل إشارات التحكم والنظر من المشاركين البشريين، بالإضافة إلى مسارات المركبات ومعلومات المشهد الملتقطة من المحاكي.

تنبؤ المسارات الذاتية الطموح، الذي يُعبر عنه بنموذج WZDrive، أظهر أداءً رائعًا بدقة متوسطة تبلغ 1.09 متر (minADE) و2.12 متر (minFDE). وبتحسينات ملحوظة، فإن نموذج WZDrive حقق انخفاضًا بنسبة 7.18% في minADE و13.18% في minFDE بالمقارنة مع أفضل نماذج الأداء السابقة.

تكشف هذه الدراسة عن فجوة هامة في أبحاث القيادة الذاتية في بيئات العمل الحضري، حيث تجمع بين معلومات جمع البيانات البشرية وتقنيات التعلم متعدد النماذج، مما يمهد الطريق لمزيد من التطورات في مجال القيادة الذاتية.