W świecie autonomiczych pojazdów, od samojeżdżących samochodów po zaawansowane drony i systemy obronne, umiejętność przewidywania przyszłego ruchu innych obiektów jest absolutnie kluczowa. Wyobraźmy sobie pocisk kierowany, który musi trafić w cel wykonujący gwałtowne uniki, lub drona unikającego kolizji z innym, nieprzewidywalnie poruszającym się statkiem powietrznym. Tradycyjne metody radzenia sobie z tym wyzwaniem często zakładają, że ruch celu jest deterministyczny – czyli w pełni przewidywalny, jak ruch planety po orbicie. Rzeczywistość bywa jednak znacznie bardziej złożona.
Prawdziwe obiekty, zwłaszcza w powietrzu, często zachowują się w sposób stochastyczny – ich ruch zawiera element losowości. Pilot myśliwca może w każdej chwili rozpocząć manewr wymijający, a szybowiec krążący w kominie termicznym porusza się po trajektorii trudnej do precyzyjnego określenia z góry. Opieranie przewidywań na uproszczonych, deterministycznych modelach w takich sytuacjach prowadzi do spadku skuteczności – systemy naprowadzania mogą zawodzić, a algorytmy unikania kolizji stają się mniej niezawodne.
Od Jednej Ścieżki do Mapy Możliwości
Naukowcy z Uniwersytetu w Stuttgarcie, Marc Schneider, Renato Loureiro, Torbjørn Cunis i Walter Fichter, postanowili zmierzyć się z tym wyzwaniem, sięgając po nowoczesne narzędzia sztucznej inteligencji. W swojej pracy, opisanej w artykule "Virtual Target Trajectory Prediction for Stochastic Targets", proponują odejście od przewidywania jednej, konkretnej trajektorii na rzecz modelowania całego rozkładu prawdopodobieństwa przyszłych pozycji celu. Zamiast pytać "Gdzie będzie cel?", pytają "Gdzie cel może być i z jakim prawdopodobieństwem?".
Sercem ich rozwiązania jest zaawansowana technika uczenia maszynowego znana jako Warunkowe Przepływy Normalizujące (Conditional Normalizing Flows - CNFs). Ten rodzaj sieci neuronowej, ucząc się na podstawie dużej liczby zarejestrowanych lub symulowanych trajektorii, potrafi uchwycić subtelną, stochastyczną naturę ruchu celu. Model CNF, znając początkowe warunki (położenie, prędkość) oraz ewentualne parametry dynamiki celu (np. maksymalną zdolność manewrową), generuje nie pojedynczy punkt, lecz całą "mapę" prawdopodobieństwa – obszar, w którym cel może znaleźć się w przyszłości, wraz z informacją, które miejsca są bardziej, a które mniej prawdopodobne.
Co istotne, metoda ta jest "agnostyczna" względem celu – nie wymaga szczegółowej wiedzy o jego budowie czy systemach sterowania. Wystarczą dane w postaci trajektorii, aby model nauczył się charakterystycznego "stylu" poruszania się danego typu obiektu.
Wirtualne Cele: Ujarzmianie Prawdopodobieństwa
Sama mapa prawdopodobieństwa, choć niezwykle cenna analitycznie, nie zawsze jest bezpośrednio użyteczna dla systemów (np. układów naprowadzania pocisków), które oczekują informacji o konkretnych, deterministycznych trajektoriach. Tu pojawia się drugi filar proponowanego rozwiązania.
Naukowcy wykorzystują wytrenowany model CNF do wygenerowania (tzw. "spróbkowania") dużej liczby możliwych, przyszłych trajektorii zgodnych z nauczonym rozkładem prawdopodobieństwa. Następnie, stosując algorytm klastrowania (grupowania) danych szeregów czasowych, znany jako k-średnie dla szeregów czasowych (time series k-means), dzielą te liczne, losowe trajektorie na kilka reprezentatywnych grup. Środek każdej z takich grup tworzy jedną, syntetyczną trajektorię, którą autorzy nazywają "wirtualnym celem".
W ten sposób, zamiast jednej, często mylnej, deterministycznej prognozy, system otrzymuje zestaw kilku najbardziej prawdopodobnych scenariuszy przyszłego ruchu celu. Jeśli np. cel może skręcić w lewo, w prawo lub lecieć prosto, algorytm może wygenerować trzy wirtualne cele, każdy podążający jedną z tych ścieżek. Daje to systemom autonomicznym znacznie bogatszy obraz sytuacji i pozwala podejmować bardziej świadome i odporne na niepewność decyzje.
Potwierdzona Skuteczność i Obiecująca Przyszłość
Autorzy przetestowali swoje podejście w symulowanych scenariuszach, obejmujących zarówno cele wykonujące losowe manewry w płaszczyźnie, jak i bardziej złożone, trójwymiarowe trajektorie balistyczne z losowymi zakłóceniami. Wyniki jednoznacznie pokazały, że modele CNF potrafią skutecznie nauczyć się rozkładów prawdopodobieństwa i przewidywać przyszłe położenia celów stochastycznych. Co więcej, generowanie próbek za pomocą CNF jest znacznie szybsze niż tradycyjne metody symulacyjne (np. Monte Carlo), a dodatkowo pozwala na precyzyjne obliczenie samej funkcji gęstości prawdopodobieństwa. Proces tworzenia wirtualnych celów również okazał się efektywny obliczeniowo.
Przedstawiona metoda stanowi eleganckie połączenie teorii prawdopodobieństwa i nowoczesnego uczenia maszynowego. Oferuje potężne narzędzie do radzenia sobie z nieodłączną niepewnością w realnych systemach, stanowiąc swego rodzaju pomost między stochastyczną rzeczywistością a potrzebą deterministycznych predykcji w wielu zastosowaniach. Może służyć jako bezpośredni zamiennik dla tradycyjnych, deterministycznych modułów predykcyjnych w istniejących algorytmach naprowadzania, planowania ścieżki czy unikania kolizji, otwierając drogę do tworzenia bardziej inteligentnych, bezpieczniejszych i skuteczniejszych systemów autonomicznych przyszłości.
Artykuł powstał na podstawie pracy: M. Schneider, R. Loureiro, T. Cunis, W. Fichter, "Virtual Target Trajectory Prediction for Stochastic Targets", University of Stuttgart, arXiv:2504.01851v1 [cs.RO] 2 Apr 2025.