Для многих водителей выезд на автомагистраль является рутинным действием, при этом мало кто задумывается о многих факторах. Но только когда вы пытаетесь смоделировать это поведение в компьютерной модели, вы понимаете, насколько сложным на самом деле является слияние. «Современные модели основаны на теории игр, которая предполагает, что люди всегда стараются вести себя оптимально, чтобы выйти «победителями». Но на самом деле в большинстве ситуаций люди ведут себя по-другому», — объясняет Сибинга, который в мае получил степень доктора философии с отличием по этой теме. Он обнаружил, что водители не обязательно хотят быть первыми, а скорее отдают приоритет другой цели: избежать столкновения.
Упрощенный сценарий объединения
Сибинга совместно с профессором Дэвидом Аббинком и доцентом Аркадием Згонниковым представляет новую модель взаимодействия, основанную на восприятии риска и коммуникации, в академическом журнале PNAS Nexus. Это первая модель, объясняющая взаимодействие между людьми на нескольких уровнях: от входных данных управления, таких как ускорение, безопансая дистанция, которую водители поддерживают с точки зрения расстояния до других автомобилей, до окончательного решения о том, кто проедет первым. Это делает модель гораздо более полезной для таких приложений, как автономные транспортные средства.
Основа для этой модели была взята из более раннего эксперимента, в котором Сибинга заставил двух испытуемых одновременно участвовать в упрощенном сценарии слияния. Они могли только ускоряться или тормозить и были отделены стеной, поэтому могли основывать свое поведение только на том, что видели на экране компьютера. «Мы увидели, что люди корректируют свои планы, основываясь на коммуникации и восприятии рисков. Они создают картину ситуации, интерпретируя скорость другого автомобиля как коммуникацию, и на основе этого оценивают риск. Если этот воспринимаемый риск становится слишком высоким, водители меняют свое поведение, например, ускоряясь или тормозя, чтобы добиться безопасного результата».
Понимание человеческого поведения
Моделирование дает нам лучшее понимание человеческого поведения. «Если мы научимся лучше понимать, что лежит в основе наших решений, мы сможем разрабатывать более совершенные системы и позволять автономным транспортным средствам работать таким образом, который мы считаем социально приемлемым», — говорит Сибинга. Действительно, это одна из самых больших проблем в автоматизированном вождении: как мы можем гарантировать, что обычные водители понимают поведение беспилотных автомобилей и доверяют им? Новая модель Siebinga помогает заложить основу для безопасных автономных транспортных средств. В настоящее время он работает над расширением этой модели, включив в нее рулевое управление.
