Waymo xây dựng "tài xế ảo" để nghiên cứu phản ứng của con người trước những bất ngờ trên đường

Waymo có nhiều kinh nghiệm trong việc xây dựng các hệ thống ảo để giúp xe tự lái của mình hiểu rõ hơn về thế giới thực. Công ty này đã tạo ra các thế giới 3D chân thực để dự đoán thiên tai và các tình huống bất ngờ khó lường. Gần đây, họ thậm chí còn tạo ra một đại diện ảo của một tài xế siêu tập trung để thử nghiệm khả năng tránh va chạm so với chính các xe tự lái của mình trong các kịch bản mô phỏng.

Waymo taxi tự lái

Trong một bài báo nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Nature Communications, Waymo đã mô tả một mô hình nhận thức dựa trên máy tính giải thích cách con người đưa ra quyết định trong tích tắc để tránh tai nạn. Công ty tin rằng mô hình mới này sẽ đóng vai trò là tiêu chuẩn tham chiếu để so sánh các hệ thống lái xe tự hành, giúp thúc đẩy ngành công nghiệp hướng tới các tiêu chuẩn an toàn chung cao hơn.

Mô hình Reference Driver (ReD)

Waymo đã thiết kế mô hình mới này, được gọi là ReD (viết tắt của Reference Driver), trong sự hợp tác với Đại học Kỹ thuật Delft tại Hà Lan. Tương tự như cách ngành công nghiệp ô tô sử dụng mannequin thử nghiệm va chạm để đánh giá tính toàn vẹn về kết cấu và an toàn phần cứng của xe, mô hình này hoạt động như một mannequin hành vi để xác định xem xe tự lái có thể tránh các tình huống nguy hiểm tốt như thế nào.

"Việc đánh giá an toàn cho xe tự lái là đa chiều, và việc hiểu cách con người xử lý xung đột là một mảnh ghép quan trọng trong bức tranh toàn cảnh," Mauricio Peña, giám đốc an toàn của Waymo, cho biết. "Bằng cách thiết lập mô hình tham chiếu này về phản ứng của con người có năng lực, chúng tôi có thể giúp ngành công nghiệp tiến tới một phương pháp tiếp cận chung, có cơ sở khoa học để đánh giá hành vi tránh va chạm."

Cơ chế hoạt động dựa trên khoa học thần kinh

ReD dựa trên một khung khoa học thần kinh gọi là "suy luận chủ động" (active inference), được ủng hộ bởi các nhà khoa học thần kinh hàng đầu như giáo sư Karl Friston. Nguyên tắc cốt lõi là não bộ con người luôn nỗ lực giảm thiểu sự bất ngờ theo thời gian.

ReD kết hợp nhiều đặc điểm nhận thức của con người để mô phỏng cách tài xế xử lý căng thẳng:

• Đánh giá nguy hiểm: Con người đánh giá các mối đe dọa theo chiều dọc dựa trên "looming" (sự đe dọa đến gần), hay nói cách khác là tốc độ mở rộng của một vật thể trong tầm nhìn. Mô hình của Waymo tái hiện điều này một cách tự nhiên, bao gồm cả sự khó khăn trong việc phán đoán tốc độ ở khoảng xa giống như người thật.
• Bộ lọc quy tắc giao thông: Mô hình có xu hướng dự đoán hành vi tuân thủ luật, cho đến khi quan sát rõ ràng một phương tiện đang vi phạm quy tắc.
• Đánh giá lại kế hoạch: Nó đánh giá sự bất ngờ giống như tài xế con người, kích hoạt việc đánh giá lại hành trình lái xe khi sự bất ngờ đạt đến ngưỡng nhất định cho thấy kế hoạch hiện tại đang thất bại.
• Độ trễ chuyển chân: Mô hình cũng tính đến việc con người vận hành bàn đạp ga và phanh bằng một chân duy nhất bằng cách引入 một khoảng dừng 0,2 giây khi chuyển đổi giữa hai hành động này.

Tránh né chủ động và tương lai của an toàn

Khác với các mô hình an toàn truyền thống chỉ mô phỏng tình huống khẩn cấp, Waymo cho biết ReD có khả năng "tránh né chủ động" bằng cách liên tục tính toán sự bất ngờ trong khi giảm thiểu năng lượng tự do. Điều này cho phép nó dự đoán rủi ro sớm và điều chỉnh hành trình lái xe trước khi tình huống leo thang thành xung đột.

Waymo đang tích cực hợp tác với các nhà nghiên cứu, cơ quan quản lý và các tổ chức tiêu chuẩn như SAE để thiết lập sự đồng thuận xung quanh các mô hình tham chiếu này. Mục tiêu là thúc đẩy ngành công nghiệp xe tự lái hướng tới một định nghĩa chung, có cơ sở khoa học về những gì cấu thành một phản ứng con người "cẩn thận và có năng lực". Để đạt được điều đó, công ty đang công khai mã nguồn của mô hình ReD để bất kỳ ai cũng có thể kiểm thử.