Представлен алгоритм учёта состояния пассажира для принятия решений в робомобилях

Учёные из Университета Цинхуа разработали алгоритм, который позволяет беспилотным автомобилям учитывать физиологическое состояние пассажиров для принятия более безопасных решений в сложных дорожных ситуациях.

Китайские исследователи проверили, может ли мониторинг мозговой активности пассажиров помочь системам автономного вождения принимать более безопасные решения в рискованных ситуациях. Команда использовала неинвазивную технологию, называемую функциональной ближней инфракрасной спектроскопией (fNIRS), которая отслеживает мозговую активность, связанную со стрессом, эмоциями и восприятием риска, в режиме реального времени.

«Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (fNIRS), как неинвазивный метод мониторинга мозговой активности в режиме реального времени, может предоставлять когнитивную информацию, связанную с восприятием риска человеком и эмоциональным состоянием, и поэтому считается инструментом, который может улучшить системы автономного вождения. В нашем исследовании представлен интеллектуальный алгоритм принятия решений на основе fNIRS, анализирующий физиологическое состояние пассажиров, с целью повышения безопасности и эффективности принятия решений автономными транспортными средствами в рискованных ситуациях», — заявил ведущий автор Сяофэй Чжан.

Исследователи создали новую систему, которая объединяет данные о мозге пассажиров с программным обеспечением управления автономным транспортным средством. Когда она обнаруживает, что пассажиры испытывают повышенный уровень риска или стресса, автомобиль автоматически переключается на более осторожную стратегию вождения.

Основанный на форме глубокого обучения с подкреплением, алгоритм разработан для более быстрого обучения и принятия более безопасных решений с учётом