Kaj so samovozeči avtomobili in kako delujejo?

Ključni zaključki

• Samovozeči avtomobili uporabljajo kombinacijo senzorjev in kamer za ustvarjanje 3D podobe sveta okoli sebe, kar jim omogoča varno vožnjo brez večjega posredovanja voznika.
• Samovozeči avtomobili spadajo pod različne ravni avtomatizacije, od avtomobilov, pri katerih mora človek opraviti vsako nalogo vožnje, do avtomobilov, ki lahko vozijo po javnih cestah brez človeškega posredovanja.
• Programska oprema za samovozeče avtomobile se močno zanaša na algoritme umetne inteligence in strojnega učenja za sprejemanje odločitev na podlagi spremenljivk v okolju, ti algoritmi pa se izboljšujejo z več časa, preživetega na cesti.

Ideal za ustvarjanje popolnega samovozečega avtomobila je priljubljen že od zgodnjih dni avtomobilov. Po več kot stoletju inovacij in tehnoloških prebojev ste bližje kot kdaj koli prej avtomobilu, ki se lahko vozi sam, pri čemer več podjetij že dela na projektih na javnih cestah.

Kako pa delujejo samovozeči avtomobili? In kako blizu ste uresničitvi svojih sanj o robotskem šoferju?

Kaj so samovozeči avtomobili?

Kot že ime pove, so samovozeča (imenovana tudi avtonomna) vozila avtomobili, ki vozijo sami. večina sodobnih samovozečih avtomobilov zahtevajo prisotnost voznika, da prevzame vodenje v nujnih primerih. Izven nujnih primerov ali situacij, ko se avto začne neenakomerno obnašati, naj bi večino vožnje opravil brez kakršnega koli posredovanja voznika.

Kako delujejo samovozeči avtomobili?

Samovozeči avtomobili uporabljajo kombinacijo senzorjev in kamer za ustvarjanje 3D podobe sveta okoli sebe. Napredna programska oprema se nato uporabi za zaznavanje avtomobilov, ljudi in ovir na cesti, kar vozilu omogoči varno vožnjo ob upoštevanju cestnoprometnih pravil.

Veliko podjetij dela na tej tehnologiji, kar pomeni, da obstaja več različnih pristopov k izdelavi samovozečega avtomobila. Obstajajo tudi različne ravni, dodeljene samovozečim avtomobilom z različnimi funkcijami.

Rezervacija in skok v samovozeči taksi Waymo je eden najpreprostejših načinov, da sami preizkusite samovozeči avto, vendar boste morali biti v Arizoni za svojo prvo vožnjo z Waymo.

Razložene ravni samovozečega avtomobila

Večina samovozečih avtomobilov na svetu ni popolnoma samovozečih modelov in spadajo pod šest različnih stopenj avtomatizacije, od katerih vsaka ponuja boljšo avtomatizacijo od prejšnje.

• Avtomobili stopnje 0 nimajo avtomatizacije in za vsako vozniško nalogo potrebujejo človeka.
• Avtomobili stopnje 1 imajo funkcije za pomoč vozniku, kot je tempomat, vendar mora vozilo voziti človek.
• Avtomobili stopnje 2 imajo delno avtomatizacijo. To pomeni, da lahko nadzorujejo stvari, kot je krmiljenje, vendar še vedno potrebujejo človeka za vožnjo.
• Avtomobili stopnje 3 imajo pogojno avtomatizacijo, ki jim omogoča, da se odzivajo na okolje za opravljanje voznih nalog.
• Avtomobili stopnje 4 imajo visoko stopnjo avtomatizacije, kar avtomobilu omogoča, da se popolnoma sam vozi znotraj geoomejenih območij.
• Avtomobili stopnje 5 imajo popolno avtomatizacijo in lahko vozijo po javnih cestah brez človeškega posredovanja.

Vse prve tri ravni zahtevajo, da vozilo med vožnjo nadzoruje človek, medtem ko preostale tri zahtevajo omejeno ali nič človeške interakcije. Vsaka stopnja avtomatizacije vozila je mejnik, vendar je peta stopnja najbolj vznemirljiva in si mnoga podjetja močno prizadevajo, da bi jo dosegla.

Strojna oprema za samovozečimi avtomobili

Presenetljivo je, da omejitve strojne opreme niso večji problem v prostoru samovozečih avtomobilov. V teoriji so edini senzorji, ki jih potrebujete za delovanje samovozečega avtomobila, navadne kamere, pri čemer programska obdelava opravi težko delo. Seveda pa je veliko varneje uporabiti niz različnih senzorjev, da bi programski opremi zagotovili čim več podatkov.

Kako LiDAR deluje v samovozečih avtomobilih?

Senzorji za zaznavanje in določanje razdalje svetlobe ali LiDAR merijo globino za izdelavo natančnega 3D modela okolice samovozečega vozila. To se doseže z oddajanjem milijonov laserskih impulzov vsako sekundo in merjenjem časa, ki je potreben za odboj vsakega impulza. Daljši kot je odbojni čas, dlje je predmet od senzorja.

To pomaga samovozečemu avtomobilu razumeti svoje okolje in okoliške predmete. To vključuje zgradbe, ljudi in živali ter vse ostalo, mimo česar vozilo vozi. Na jasen dan je LiDAR vse, kar potrebuje avto za navigacijo v prometnem mestnem okolju. Njegova zmogljivost pade v dežju ali megli, zato se samovozeči avtomobili ne morejo zanašati na LiDAR kot edino vrsto senzorja.

Kako radar deluje v samovozečih avtomobilih?

Radar opravlja podobno vlogo kot LiDAR na avtomatiziranih vozilih. Vendar pa namesto laserjev oddaja radijske valove in meri odboje predmetov okoli vas. Še vedno pa je cilj razumeti okolje okoli avtomobila.

Senzorji LiDAR imajo 10-krat večjo ločljivost kot radar, vendar na radar ne vplivajo slabe vremenske razmere. Radarski senzorji so tudi cenejši od senzorjev LiDAR.

Kako delujejo vizualne kamere v samovozečih avtomobilih?

Podjetja, kot je Googlov Waymo, uporabljajo mešanico LiDAR-ja, radarja in običajnih kamer za svoje glavne nize senzorjev. Po drugi strani pa se je Tesla odločila v celoti investirati v običajne kamere in napredno programsko opremo za avtonomno navigacijo po cestah.

Tehnologija za prepoznavanje obrazov je prisotna že dolgo, čeprav se večinoma uporablja na pametnih telefonih in naprednih varnostnih rešitvah. Pri samovozečih avtomobilih je cilj dvigniti to na višjo raven s prepoznavanjem predmetov, ki temelji na strojnem učenju, zaznavanjem zgradb, avtomobilov, ljudi in vsega drugega okoli vašega vozila.

Drugi senzorji za samovozeče avtomobile

Radar, LiDAR in običajne kamere so pogosto glavni senzorji v samovozečem avtomobilu, vendar imajo nekatera vozila več. Dodatna strojna oprema, kot so ultrazvočni senzorji, omogoča avtomobilu še boljše razumevanje okolice. To omogoča, da se samovozeči avtomobili odzivajo na nevizualne znake, kot je zvok siren reševalnega vozila.

Samovozeči avto "možgani"

Ne glede na to, ali gre za Teslo, Waymo ali kateri koli drug samovozeči avtomobilski sistem, vsa ta vozila potrebujejo osrednji računalnik ali »možgane« za obdelavo podatkov, ki jih zagotovijo njihovi senzorji. Nvidijina platforma Drive AGX je vodilni primer tega, vendar se nekateri proizvajalci avtomobilov odločajo za lastni razvoj te vrste tehnologije.

Programska oprema za samovozeče avtomobile

Izdelava funkcionalne programske opreme za samovozeče avtomobile je eden največjih izzivov, s katerimi se srečujejo proizvajalci. Relativno enostavno je ustvariti program, ki uporablja cestne oznake in podatke o lokaciji za sledenje sodobnim cestam. Toda kaj se zgodi, če vas preseka drug avto ali na cesto steče žival?

Ceste niso predvidljiva mesta. Programska oprema za samovozeče avtomobile mora biti sposobna reagirati na ogromno različnih situacij, od katerih jih je veliko nemogoče vnaprej programirati.

AI in strojno učenje v samovozečih avtomobilih

AI je jedro industrije samovozečih avtomobilov. V bistvu avtonomna vozila, kot je to, poskušajo med vožnjo posnemati človeške možgane, kar pomeni, da morajo biti sposobna sprejemati odločitve na podlagi velikega števila spremenljivk. To vključuje križišča in prometne znake, ki so del ceste, skupaj z vozili, ljudmi in drugimi ovirami, ki bi jih običajni voznik običajno opazil.

Za ljudi bi bilo preveč zamudno ustvariti baze podatkov in algoritme, ki popolnoma prepoznajo vse na cesti. Namesto tega proizvajalci, kot je Tesla, uporabljajo strojno učenje za usposabljanje svojih algoritmov in njihovo izboljšanje.

Algoritmi strojnega učenja, ki jih najdemo v samovozečih avtomobilih, se morajo začeti z nekaterimi osnovnimi podatki, vendar velik del njihovega učenja poteka na cesti. Zaradi tega je tako ključnega pomena, da lahko podjetja testirajo svoje avtomobile na resničnih cestah, hkrati pa to pomeni, da bodo samovozeči avtomobili le boljši, čim več se bodo vozili.

Pešec, ki stopi na cesto, je dober testni primer za strojno učenje samovozečega avtomobila. Avto ima v tem scenariju več možnosti; lahko poskuša zaviti okoli pešca, močno zavira in poskuša ustaviti ali uporabi hupo, da opozori pešca. Večina samovozečih avtomobilov bo aktivno pristopila k takšnim oviram in izključila zadnjo možnost.

Od tu naprej se mora odločiti, ali je najbolje zaviti ali zavirati, pri čemer upošteva stvari, kot so hitrost, razdalja, vremenske razmere in vrsta drugih okoljskih dejavnikov. Če bi avtomobil zaradi zavijanja pripeljal na pot nasproti vozečega prometa, se bo verjetno odločil za uporabo zavor.

Oboje, če se ne odzove pravilno in se uspe pravilno odzvati, pomaga samovozečemu avtomobilu, da se nauči reševati podobne težave v prihodnosti. V idealnem primeru se ti podatki delijo med samovozečimi avtomobili, da se zagotovi, da se lahko skupaj izboljšajo.

Poleg umetne inteligence je v ozadju samovozečega avtomobila še veliko druge programske opreme. Sistemi za kartiranje GPS pomagajo avtomobilu pri natančni navigaciji po cestah, medtem ko sistemi za spremljanje voznika zagotavljajo, da je oseba za volanom osredotočena, tudi v načinu samovozečega.

Vsako podjetje za samovozeče avtomobile ima drugačen pristop k programski opremi, kar pomeni, da so redkokdaj odkriti glede delovanja svojih orodij.

Ali so samovozeči avtomobili varni?

Pošteno je dvomiti o varnosti sodobnih samovozečih avtomobilov, zlasti glede na naraščajoči seznam smrti in poškodb, povezanih z avtonomno vožnjo. Kot lahko vidite iz razširjenosti sistemov za spremljanje ozaveščenosti voznikov v številnih samovozečih avtomobilih, tudi njihovi proizvajalci vedo, da še niso popolni.

Ampak to ni bistvo. Pred samovozečimi avtomobili je še dolga pot. To pomeni, da morajo ljubitelji avtonomnih avtomobilov počakati le še malo dlje, da dobijo v roke vozilo, ki ga upravlja umetna inteligenca, ki se vozi samo in se lahko celo sam zasede.