Czym są samochody autonomiczne? „Autonomiczny” według słownika języka polskiego to „samodzielność i niezależność w decydowaniu o sobie”. Co to oznacza w stosunku do samochodów? Czy samochody poruszające się obecnie po naszych drogach są autonomiczne? Samochody w pełni autonomiczne to samochody o tak wysokim poziomie automatyzacji, że do ich obsługi nie potrzeba już kierowcy. Natomiast należy im wskazać przynajmniej cel podróży, chociażby zdalnie.
Aktualnie, samochody poruszające się po drogach zawierają już wiele pół-autonomicznych funkcji, takich jak systemy wspomagania parkowania i samodzielne hamowanie. Jednak pojazdów tych nie można nazwać autonomicznymi, ponieważ wciąż kieruje nimi człowiek – kierowca jest niezbędny. Samochody autonomiczne, w odróżnieniu od nich, mogą poruszać się bez udziału kierowcy. W takim samochodzie każdy może być pasażerem.
Poziomy autonomiczności pojazdu określają standardy ustanowione przez Society of Automotive Engineers (SAE International). Jest to system klasyfikacji do sześciu różnych poziomów, który został opublikowany w 2014 r. pod tytułem „Taksonomia i definicje terminów związanych z systemami automatyzacji jazdy dla pojazdów silnikowych na drogach”, a potem był aktualizowany w 2016 i 2018 r.
Każdy poziom jest klasyfikowany według stopnia wymaganej interwencji prowadzącego pojazd kierowcy. Każdy kolejny poziom zaawansowania w drodze do pełnej automatyzacji do elementów automatyzacji na poprzednim poziomie dokłada nowe funkcjonalności i cechy, które pojazd musi spełniać, aby można uznać go za pojazd na danym poziomie autonomiczności. Przekłada się to na to, jak bardzo kierowcy muszą być uważni i zaangażowani, gdy znajdują się za kierownicą pojazdu. Poziomy te odnoszą się więc do stopnia rozwinięcia autonomicznych funkcji w samochodach.
W systemie klasyfikacji SAE istnieje sześć poziomów autonomii, od poziomu 0 do poziomu 5.
Poziom 0 – obejmuje samochody bez automatyzacji. Poziomy od 1 do 5 są zdefiniowane zgodnie z ich względnym stopniem automatyzacji.
Poziom 0: Bez automatyzacji
Brak autonomii polega na tym, że kierowca kontroluje samochód bez wsparcia ze strony systemu wspomagania kierowcy. Samochody takie nie mają w ogóle autonomicznych ani samonapędowych elementów sterowania, a wszystkie aspekty prowadzenia pojazdu obciążają kierowcę, w tym reagowanie na zagrożenia. Zautomatyzowany system wydaje ostrzeżenia i może chwilowo interweniować, ale nie ma ciągłej kontroli pojazdu. Pojazdy poziomu 0 to szczególnie starsze (lub niższej klasy) samochody, w które w najbliższych latach będą powoli znikać z naszych ulic. Poruszając się takim autem za każdy możliwy aspekt prowadzenia pojazdu odpowiedzialny jest kierowca.
Poziom 1: Wspomaganie kierowcy
Autonomia poziomu 1 jest najbardziej powszechna na drogach. Odnosi się do samochodów, które mają systemy, umożliwiające samochodowi i kierowcy współdzielenie kontroli nad pojazdem. Także funkcja wspomagania parkowania jest przykładem poziomu 1, ponieważ kierowca musi kontrolować prędkość pojazdu, gdy samochód steruje układem kierowniczym. Większość producentów wprowadziło szereg funkcji bezpieczeństwa, które oferują autonomię na poziomie 1. Przykładami współdzielenia kontroli nad pojazdem przez kierowcę i zautomatyzowany system są systemy, w których kierowca steruje układem kierowniczym, a zautomatyzowany system kontroluje moc silnika, aby utrzymać ustawioną prędkość (tempomat ) lub moc silnika i hamulca, aby utrzymać i zmieniać prędkość (tempomat adaptacyjny lub ACC) oraz wspomaganie parkowania, gdzie sterowanie jest zautomatyzowane, podczas gdy prędkość jest kontrolowana ręcznie. Kierowca musi być gotowy do odzyskania pełnej kontroli w dowolnym momencie. Wspomaganie utrzymywania pasa ruchu jest kolejnym przykładem samodzielnej jazdy na pierwszym poziomie.
Poziom 2: Częściowa automatyzacja
Samochody poziomu 2 mają wewnętrzne systemy, które zajmują się wszystkimi aspektami jazdy: kierowaniem, przyspieszaniem i hamowaniem. Kierowca musi jednak być w stanie interweniować, jeśli jakakolwiek część systemu ulegnie awarii. Poziom 2 jest również określany jako „bezobsługowy”, jednak kierowca musi zawsze trzymać ręce na kierownicy.
Poziom 4. Wysoka autonomia
Poziom 4 to – wysoce zaawansowana automatyzacja. W kolejnym, czwartym poziomie samochód kontroluje wszystkie aspekty prowadzenia pojazdu. System sterowania pojazdem jest też gotowy na to, że siedzący wewnątrz kierowca, pomimo odpowiednich komunikatów, nie przejmie kontroli w awaryjnej sytuacji. Kierowca może więc np. opuścić fotel kierowcy lub pójść spać. Istnieją jednak pewne ograniczenia, ponieważ pełny tryb samodzielnej jazdy może być aktywowany tylko w określonych, zamkniętych obszarach lub w korkach. Poza tymi obszarami lub okolicznościami pojazd musi być w stanie bezpiecznie przerwać podróż, poprzez np. zaparkowanie samochodu, jeśli kierowca nie przejmie kontroli.
Auto poziomu czwartego jest już praktycznie całkowicie autonomiczne. Człowiek wciąż ma jednak możliwość kierowania takim samochodem, jeśli zechce.
Poziom 5: Pełna autonomia
Samochody poziomu 5 to takie, które nie wymagają żadnej interakcji z człowiekiem, są w pełni autonomicznymi pojazdami. Mogą nawet nie posiadać kierownicy i pedałów gazu czy hamowania. Przykładami pojazdów poziomu 5 są zrobotyzowane taksówki.
Wciąż jesteśmy daleko od wprowadzenia pojazdów klasy 5 do masowej produkcji, chociaż jak twierdzi Elon Musk, Tesla będzie gotowa na poziom 5 w 2020 roku. To czy będzie istniało prawodawstwo wspierające pojazdy poziomu 5, jest już inną sprawą.
Podsumowując w klasyfikacji SAE, w trzech pierwszych poziomach (0–2) kierowca jest odpowiedzialny za monitorowanie otoczenia oraz musi być gotów na przejęcie kontroli. W przypadku poziomu trzeciego nie musi już cały czas obserwować otoczenia, ale musi być gotowy na przejęcie prowadzenia samochodu. Od poziomu czwartego nie musi obserwować co się dzieje na drodze i kierować samochodem (może zdjąć ręce z kierownicy), z zastrzeżeniem, że poziom 4 nie jest jeszcze dostępny we wszystkich warunkach.
Na terenie UE, już niedługo, na publicznych drogach powinny pojawić się pojazdy bez kierowców (spełniające wymogi poziomu 3, 4 i 5). Na początek będą to modele poziomu 3 (kierowca wciąż musi czuwać, by w każdej chwili przejąć kontrolę) oraz 4 (człowiek za kierownicą nie jest zobowiązany do stałego śledzenia sytuacji na drodze, ale nie w każdych warunkach). Na w pełni zautomatyzowane konstrukcje (stopień 5) trzeba będzie poczekać pewnie jeszcze co najmniej dekadę zanim na dobre zagoszczą na naszych drogach.
Regulacje przygotowywane według unijnych planów mają dotyczyć nie tylko samochodów osobowych, ale także ciężarówek (także w autonomicznych konwojach – tzw. platooning), autobusów, aut dostawczych firm kurierskich i pocztowych czy różnych specjalistycznych pojazdów wykorzystywanych w usługach komunalnych (śmieciarek, zamiatarek i innych). Wszystkie dopuszczone do ruchu konstrukcje będą mogły się poruszać przede wszystkim po autostradach. Ruch w miastach ma być dozwolony pod warunkiem, że samochody będą się poruszać z niewielką prędkością (zapewne kilkanaście km/h). A tym samym oznacza to, że samochody osobowe będą mogły poruszać się bez kierowcy przede wszystkim na terenie parkingów.
Einride T-Pod
Do czasu powstania odpowiednich regulacji możliwe są okresowe pozwolenia na testowanie takich autonomicznych samochodów na drogach publicznych. Przykładowo w czerwcu 2019 roku w Szwecji rozpoczął się okres próbnych jazd autonomicznych ciężarówek na publicznych drogach. Samochód ciężarowy Einride T-Pod będzie tam jeździł przynajmniej do końca 2020 roku, kiedy to mają zakończyć się wstępne testy. Wcześniej 7 marca Szwedzka Agencja Transportowa stwierdziła, że T-Pod może działać zgodnie ze szwedzkimi przepisami ruchu drogowego. 11 marca agencja zatwierdziła wniosek Einride o rozszerzenie dopuszczenia pilota na drogę publiczną.
Zezwolenie dotyczy niewielkiej odległości na drodze publicznej w strefie przemysłowej – między magazynem a terminalem, gdzie prędkość ruchu jest zazwyczaj niska. Zezwolenie jest ważne do 31 grudnia 2020 r. T-pod będzie się poruszał w ograniczonym obszarze przemysłowym kilka razy dziennie pokonując około 300-metrową trasę pomiędzy magazynem w Jönköping, a pobliskim terminalem przeładunkowym, z czego około 100 metrów po drodze publicznej. Pomimo, że ten 26 tonowy pojazd rozwija prędkość do 85 km/h pozwolenie ma tylko na poruszanie się po drodze do prędkości poniżej 5 km/h, aby w razie jakichkolwiek problemów nie wyrządził większych szkód.
Pojazd jest zdolny do samodzielnej jazdy na poziomie SAE 4 – nie ma kabiny kierowcy, ale może być zdalnie sterowany przez człowieka. Jego system łączności bazuje na Internecie 5G. Pojazd ten, do obserwowania środowiska dookoła i zbierania danych potrzebnych do przeanalizowania tego co się dzieje dookoła i wykrywania zagrożeń, wykorzystuje kamery, radary, lidary (skanery 3D). Bezpośrednio pojazdem kieruje komputer z oprogramowaniem analizującym napływające dane i bezpiecznie sterującym pojazdem w drodze do wyznaczonego celu. T-Pod wykorzystuje platformę NVIDIA DRIVE do autonomicznego sterowania.
Jeśli ktoś musiałby awaryjnie prowadzić T-Poda w tradycyjny sposób, nie znajdzie tutaj nawet kabiny kierowcy. Brak kierowcy oznacza zmniejszenie pojazdu o kabinę kierowcy (jeden z droższych elementów wyposażenia), zwiększenie bezpieczeństwa przez zmniejszenie liczby wypadków powodowanych błędem człowieka (w tym zmniejszenie kosztów tych wypadków) oraz mniejsze koszty operacyjne użytkowania samochodu. Jest to pojazd o napędzie elektrycznym, więc dzięki zmniejszaniu emisji CO2 jest też ekologiczny. Emituje także mniejszy poziom hałasu – jest cichy. Dnia 12 czerwca 2019 roku, pierwszy raz T-Pod jechał w środowisku miejskim dostarczając towary do Lidla. Europa jednak nadal pozostaje w tyle za USA.
Pojazdy autonomiczne w stanie Nevada (USA)
Nevada była pierwszym stanem USA, w którym uchwalono przepisy określające warunki, jakie muszą spełniać automatyczne samochody i zezwolił na eksploatację autonomicznych pojazdów w 2011 r. Firmy, które chciały testować na terenie stanu takie samochody, musiały wnieść zabezpieczenie w wysokości 1-3 milionów dolarów, szczegółowo opisać plan testów, podać ich lokalizację oraz dostarczyć władzom stanowym wszystkie dane uzyskane podczas testów. Podczas prób w samochodzie musiały przebywać dwie osoby, które powinny były mieć możliwość przejęcia kontroli nad samochodem.
Pod koniec 2013 roku, cztery stany USA (Nevada, Floryda, Kalifornia i Michigan) miały już uchwalone prawo zezwalające na poruszanie się samochodów bezzałogowych po drogach publicznych.
Od czasu przyjęcia przepisów przez Nevadę wiele innych Stanów przyjęło przepisy dotyczące pojazdów autonomicznych, takie jak: Alabama, Arkansas, Kalifornia, Kolorado, Connecticut, Floryda, Gruzja, Illinois, Indiana, Luizjana, Michigan, Nowy Jork, Karolina Północna, Dakota Północna, Pensylwania, Karolina Południowa, Tennessee, Teksas, Utah, Virginia i Vermont i Waszyngton. Gubernatorzy w Arizonie, Delaware, Hawajach, Idaho, Maine, Massachusetts, Minnesota, Ohio. Waszyngton i Wisconsin wydały także zarządzenia wykonawcze dotyczące pojazdów autonomicznych.
W 2018 roku zostały uchwalone w Kalifornii bezprecedensowe przepisy, dzięki którym testy autonomicznych samochodów nie wymagały już nadzoru ze strony kierowcy człowieka.
Od grudnia 2018 roku w Phoenix (Arizona) funkcjonuje pierwsza w USA usługa taksówek Waymo One, której flota obejmuje autonomiczne samochody. Nie oznacza te jednak jazdy bez kierowcy, ponieważ ze względu bezpieczeństwa w taksówce siedzi kierowca (tzw. early reader), którego zadaniem jest zareagowanie np. na wypadek awarii samochodu.
Ponad 1400 samochodów samobieżnych, ciężarówek i innych pojazdów jest obecnie testowanych przez ponad 80 firm w 36 stanach USA, a także w Waszyngtonie.
Technologie wykorzystywane w autach autonomicznych
Radar to system wykrywania, który wykorzystuje fale radiowe do określania kierunku, odległości, rozmiarów obiektów, a także ich prędkości. Może być stosowany do wykrywania samolotów, statków, statków kosmicznych, pocisków kierowanych, pojazdów silnikowych, formacji pogodowych i terenowych.
Zaletą radaru jest większy zasięg, dochodzący do 250–300 metrów, oraz niewrażliwość na warunki atmosferyczne, takie jak: deszcz, mgła czy opady śniegu.
System radarowy składa się z nadajnika wytwarzającego fale elektromagnetyczne w zakresie radiowym lub mikrofale, anteny nadawczej, anteny odbiorczej (często ta sama antena jest wykorzystywana do nadawania i odbierania) oraz odbiornika i procesora do określania właściwości obiektu (obiektów). Fale radiowe (impulsowe lub ciągłe) z nadajnika odbijają się od obiektu i wracają do odbiornika, podając informacje o położeniu i prędkości obiektu. Zwykle w samochodzie autonomicznym stosuje się od czterech do sześciu radarów. Czujniki radarowe monitorują pozycję innych pojazdów w pobliżu. Takie czujniki są już stosowane w adaptacyjnych układach kontroli prędkości. Jednostki radarowe pozwalają samochodowi uniknąć uderzenia, wysyłając sygnał do pokładowej jednostki centralnej, aby zostały użyte hamulce, lub aby samochód zjechał z drogi, gdy istnieje taka konieczność. Technologia ta działa w połączeniu z innymi funkcjami samochodu, takimi jak inercyjne jednostki pomiarowe, żyroskopy i czujniki zamontowane w kołach w celu wysyłania dokładnych sygnałów do jednostki przetwarzania (komputera centralnego) pojazdu, aby lepiej mógł podejmować decyzje, pozwalające uniknąć potencjalnych wypadków.
GPS (Global Positioning System), pierwotnie Navstar GPS, to satelitarny system radionawigacji, należący do rządu USA i obsługiwany przez amerykańskie lotnictwo. Dostarcza on informacji o geolokalizacji i czasie do odbiorników GPS w dowolnym miejscu na Ziemi lub w jej pobliżu, gdzie jest niezakłócona łączność z czterema lub więcej satelitami GPS. Przeszkody takie jak góry i budynki, blokują stosunkowo słabe sygnały GPS.
GPS nie wymaga od użytkownika przesyłania żadnych danych i działa niezależnie od jakiegokolwiek zasięgu telefonicznego lub internetowego, chociaż technologie te mogą zwiększyć użyteczność informacji o pozycjonowaniu. GPS zapewnia możliwość pozycjonowania, użytkownikom wojskowym, cywilnym i komercyjnym na całym świecie. Rząd Stanów Zjednoczonych stworzył system, utrzymuje go i udostępnia każdemu z odbiornikiem GPS.
GPS działa w każdych warunkach pogodowych, w dowolnym miejscu na świecie, 24 godziny na dobę, bez jakichkolwiek opłat abonamentowych. Amerykański Departament Obrony (USDOD) pierwotnie wprowadził satelity na orbitę do celów wojskowych, ale w latach 80. XX wieku udostępniono je do użytku cywilnego. Satelity GPS okrążają Ziemię dwa razy dziennie. Każdy satelita przesyła unikalny sygnał i parametry orbitalne, które umożliwiają urządzeniom GPS dekodowanie i obliczanie dokładnej lokalizacji satelity. Odbiorniki GPS wykorzystują te informacje i trilaterację (wykorzystującą odległości, bądź bezwzględne pomiary czasu przelotu z trzech lub więcej lokalizacji) do obliczenia dokładnej lokalizacji użytkownika. Zasadniczo odbiornik GPS mierzy odległość do każdego satelity jako czas potrzebny na odbiór transmitowanego sygnału. Dzięki pomiarom odległości z kilku kolejnych satelitów odbiornik może określić pozycję użytkownika i określić jego trasę przemieszczania się.
Sygnał z satelitów GPS jest połączony z odczytami z tachometrów, wysokościomierzy i żyroskopów, aby zapewnić dokładniejsze pozycjonowanie, niż jest to możliwe tylko w przypadku GPS.
Sonar (czujniki ultradźwiękowe) – kolejnym systemem sensorycznym spotykanym w samochodach autonomicznych są czujniki ultradźwiękowe (sonar). Stosuje się je do rozpoznawania najbliższego otoczenia pojazdu w maksymalnej odległości do 5 metrów. Działają one jak system echolokacyjny nietoperzy i odpowiadają za wykrywanie takich przeszkód, jak: krawężniki, słupki, łańcuchy, znajdujące się blisko zwierzęta czy ludzie. System czujników ultradźwiękowych pozwala m.in. zaparkować bezbłędnie samochód, nawet na bardzo wąskim miejscu parkingowym. Sonar działa poprzez emitowanie fal ultradźwiękowych. Fale ultradźwiękowe są to fale o częstotliwości zbyt wysokiej, aby ludzie mogli je usłyszeć (powyżej zakresu ludzkiego słuchu). Gdy dźwięk natrafi na przeszkodę, odbija się i wraca do sensora. Czujnik określa odległość do celu, mierząc czas, jaki upływa między wysłaniem a odbiorem impulsu ultradźwiękowego. Możliwe jest również połączenie nadajnika i odbiornika dźwięku w jedno urządzenie, posiadające element ultradźwiękowy, na przemian emitujący i odbierający sygnały. Czujniki ultradźwiękowe stosuje się do rozpoznawania najbliższego otoczenia pojazdu, w maksymalnej odległości do 5 metrów.
Podczas gdy radary i czujniki ultradźwiękowe mogą być wykorzystywane do tych samych celów, czujniki oparte na dźwięku są łatwo dostępne i bardzo tanie, a w niektórych sytuacjach mogą wykrywać obiekty jeszcze skuteczniej niż radar. Na przykład, podczas gdy radar, a nawet czujniki oparte na świetle, mają trudności z poprawnym przetwarzaniem przezroczystego plastiku, czujniki ultradźwiękowe nie mają z tym żadnego problemu. Nie ma dla nich znaczenia kolor materiału, który wykrywają. Z drugiej strony, jeśli przedmiot jest wykonany z materiału, który pochłania dźwięk lub jest ukształtowany w taki sposób, że odbija fale dźwiękowe od odbiornika, odczyty będą zawodne. Nie sprawdzają się więc do wykrywania miękkich powierzchni, np. wełny, gdy powierzchnia pochłania falę ultradźwiękową i nie odbija dźwięku. Ultradźwięki są niezawodne w każdym środowisku oświetleniowym i mogą być używane wewnątrz lub na zewnątrz. Przykładowe zastosowania czujników ultradźwiękowych to nawigacja robotów, automatyzacja fabryki, wykrywanie poziomu wody.
W samochodach wykorzystywane są do wykrywania przeszkód i unikania kolizji, a także napinania pasów bezpieczeństwa przed uderzeniem. Mogą być używane do pomiaru położenia obiektów bardzo blisko pojazdu, takich jak krawężniki i inne pojazdy podczas parkowania. Uzyskane w ten sposób dane mogą być wyświetlone na ekranie, w formie czytelnej dla człowieka.
Odometria – to wykorzystanie danych z czujników ruchu do oszacowania zmiany pozycji w czasie. Jest ona wykorzystywany w robotyce przez niektóre roboty z nogami lub kołami, aby oszacować ich pozycję w stosunku do lokalizacji początkowej. Ta metoda jest wrażliwa na błędy z powodu integracji pomiarów prędkości w czasie w celu uzyskania oszacowań pozycji. Szybkie i dokładne zbieranie danych, kalibracja przyrządów i przetwarzanie są wymagane w większości przypadków, aby odometria mogła być skutecznie wykorzystywana.
IMU (inertial measurement unit) – inercyjnym układ pomiarowy, składający się z czujników, takich jak akcelerometry (czujniki mierzące przyspieszenie liniowe oraz położenie kątowe), żyroskopy (urządzenia do pomiaru lub utrzymywania położenia kątowego, działające na podstawie zasady zachowania momentu pędu), bądź innych czujników ruchu i położenia. Analizując zbierane dane i dokonując odpowiednich obliczeń można za ich pomocą wyznaczyć orientacje i położenie obiektów w przestrzeni. W samochodach są wykorzystywane, jako systemy wykrywające zmiany położenia i ruchu, a w układach czujników zderzeniowych do sterowania otwarciem poduszek powietrznych. Zastosowane tam akcelerometry wyzwalają zapłon generatora gazu, który pompuje poduszkę. Wykrywając kierunek działania oraz wartość przyspieszenia, komputer decyduje, czy poduszki powietrzne maja zostać użyte, a jeśli tak to, które z nich. Właściwa praca tego układu zapobiega także bezcelowemu otwieraniu poduszek lub otwieraniu ich w zbyt dużej ilości w porównaniu do aktualnych potrzeb ochrony użytkowników samochodu, gdy nie jest to konieczne. Pozwala to użytkownikowi uniknąć niepotrzebnych kosztów użycia poduszek.
Kamery wideo – kolejny sztuczny zmysł zautomatyzowanych lub autonomicznych samochodów to system kamer wizyjnych wysokiej rozdzielczości, rejestrujących obraz z wielu punktów jednocześnie oraz w różnych zakresach odległości. Dzięki takiemu rozmieszczeniu możliwe jest tworzenie na bieżąco trójwymiarowego obrazu otoczenia. Kamery mogą obserwować otoczenie zarówno w świetle widzialnym, jak i w podczerwieni. W samochodach autonomicznych montowanych jest zwykle 6-12 kamer. Kamery działające w podczerwieni są w stanie rozpoznawać obiekty w odległości do 120–150, a nawet 200 metrów.
System ten uzupełnia poprzednie opisane systemy oraz odpowiada za interpretację znaków drogowych, linii na jezdni, sygnalizacji świetlnej, śledzenie pozycji innych pojazdów i wykrywanie pieszych oraz innych przeszkód na drodze. Kamery na podczerwień są w stanie wykryć, na przykład, wyłaniających się nocą ludzi czy zwierzęta, czego nie potrafi dokonać kamera działająca w świetle widzialnym. Informacje ze wszystkich czujników są analizowane przez centralny komputer, który steruje układem kierowniczym, przyspieszeniem i hamulcami.
Pozycjonowanie – samochód bez kierownicy, bez hamulców i bez pedału gazu byłby zasadniczo bezużyteczny bez zaawansowanych systemów pozycjonowania do śledzenia przebiegu jego trasy, przemieszczania się i wyznaczania odpowiedniej trasy do miejsca przeznaczenia. Do tego zadania Google wykorzystuje własny system map, a także satelity GPS, inercyjne jednostki pomiarowe i enkoder do określania rzeczywistej prędkości. System współpracuje z kamerami pokładowymi w celu przetwarzania rzeczywistych informacji, a także danych GPS i prędkości jazdy, aby dokładnie określić pozycję każdego pojazdu, nawet do kilku centymetrów, jednocześnie dokonując inteligentnych korekt dla takich czynników jak ruch uliczny, ukształtowanie dróg i wypadki.
Zaawansowane oprogramowanie
Oprogramowanie przetwarza wszystkie dane w czasie rzeczywistym, a także modeluje dynamikę behawioralną innych kierowców , pieszych i obiektów wokół.
Podczas gdy niektóre dane są zapisywane na stałe w samochodzie, takie jak zatrzymywanie się na czerwonym świetle, inne sposoby reakcji są wypracowywane w procesie „uczenia się” na podstawie wcześniejszych doświadczeń z jazdy. Każdy kilometr przejechany przez każdy samochód jest rejestrowany, a dane w ten sposób uzyskane są przetwarzane w celu znalezienia rozwiązania w postaci stosownej reakcji dla każdej sytuacji.
Algorytm uczenia się przetwarza dane pochodzące z danego egzemplarza samochodu, ale także z innych samochodów, w celu opracowania właściwego sposobu reakcji na każdy możliwy problem. Dynamika behawioralna jest również mapowana, a dane te są wykorzystywane do rozpoznawania sytuacji, zanim się zdarzą, podobnie jak robią to ludzie. Przykładowo, samochody są wystarczająco inteligentne, aby rozpoznawać i dostosowywać się do takich sytuacji, jak pojazd wolno poruszający się po prawym pasie sugeruje większe prawdopodobieństwo, że jadący za nim samochód będzie próbował go wyprzedzić, a dziura lub obcy przedmiot na ulicy pokazuje większe prawdopodobieństwo skrętu kierowcy, aby je ominąć.
Autopilot Tesli
Przykładem takiego oprogramowania jest autopilot Tesli. Jest on oferowany już od 2014 roku w kilku kolejnych odsłonach, poczynając od wersji HW 1.0 (2014 Autopilot), przez 2.0 ( 2016 Enhanced Autopilot Hardware), 2,5 (2017 Hardware), aż do obecnej HW 3.0 (2019 Full Self Driving computer). Oferowany przez Tesla autopilot to zaawansowany system wspomagania kierowcy, który składa się z takich podsystemów jak centrowanie pasa, adaptacyjny tempomat, samoparkowanie, możliwość automatycznej zmiany pasów ruchu oraz możliwość przywoływania samochodu do i z garażu lub miejsca parkingowego.
Zaawansowane funkcje bezpieczeństwa i wygody w Autopilocie mają pomóc kierowcy w najbardziej uciążliwych elementach jazdy. Wszystkie nowe samochody Tesla standardowo wyposażone są w funkcje wspomagające kierowcę, takie jak hamowanie awaryjne, ostrzeganie przed kolizją i monitorowanie martwego pola. Autopilot jest opcją dodatkową.
Zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ADAS) to elektroniczne systemy wspomagające kierowcę pojazdu podczas jazdy, mające na celu zwiększenie bezpieczeństwa samochodów i ogólnie bezpieczeństwa drogowego. Większość wypadków drogowych ma miejsce z powodu ludzkiego błędu. Zaawansowane systemy wspomagania kierowcy to systemy opracowane w celu automatyzacji, adaptacji i ulepszenia systemów pojazdu, a co za tym idzie, zapewnienia bezpieczeństwa i lepszej jazdy. Udowodniono, że zautomatyzowany system dostarczany przez ADAS do pojazdu, zmniejsza liczbę śmiertelnych wypadków drogowych, minimalizując błąd ludzki. Funkcje bezpieczeństwa zostały zaprojektowane w celu uniknięcia kolizji i wypadków, oferując technologie, które ostrzegają kierowcę o potencjalnych problemach lub zapobiegają kolizjom poprzez wprowadzenie zabezpieczeń i przejęcie kontroli nad pojazdem. Funkcje adaptacyjne mogą zautomatyzować oświetlenie, zapewnić adaptacyjną kontrolę prędkości i unikanie kolizji, łagodzenie skutków omijania pieszych (PCAM), dostarczają informacje satelitarne i drogowe, które ostrzegają kierowcę o innych samochodach lub niebezpieczeństwach. Zawierają takie elementy, jak system ostrzegania o opuszczeniu pasa ruchu, automatyczne centrowanie pasa. Pokazują, co znajduje się w martwych punktach lub umożliwiają, po podłączeniu do smartfonów, uzyskanie instrukcji nawigacyjnych.
Adaptacyjną kontrolę prędkości zapewnia adaptacyjny tempomat (ACC). Ten system inaczej nazywany jest dynamicznym tempomatem. Jest to system kontroli prędkości dla pojazdów drogowych, który automatycznie dostosowuje prędkość pojazdu, w celu utrzymania bezpiecznej odległości od poprzedzających pojazdów. Sterowanie opiera się na informacjach z czujników pokładowych. Takie systemy mogą wykorzystywać radar lub czujnik laserowy, lub też system wizyjny kamery i umożliwiają hamowanie pojazdu, gdy system wykryje, że samochód zbliża się do innego pojazdu jadącego z przodu, a następnie przyspieszenie, gdy warunki na drodze na to pozwalają. System unikania kolizji, znany również jako system wstępnego zderzenia. Przedni system ostrzegania przed kolizją lub system ograniczania kolizji, jest systemem bezpieczeństwa samochodowego, zaprojektowanym w celu zapobiegania lub zmniejszania dotkliwości kolizji. Wykorzystuje radar (w każdą pogodę), a czasami laser (LIDAR) i kamerę (wykorzystując rozpoznawanie obrazu), aby wykryć zbliżającą się zagrożenie kolizją. Po wykryciu zbliżającej się kolizji systemy te ostrzegają kierowcę. Gdy kolizja staje się nieuchronna, podejmują działania autonomicznie, bez żadnego wkładu kierowcy (za pomocą hamowania, sterowania lub obu).
Systemy łagodzenia skutków wypadków dla pieszych (PCAM) (USDOT Volpe Center), znane również jako systemy ochrony pieszych lub systemy wykrywania pieszych, wykorzystują technologię komputerową i sztuczną inteligencję do rozpoznawania pieszych i rowerów na drodze samochodu w celu podjęcia działań na rzecz zapewnienia bezpieczeństwa.
W pewnych warunkach, jeśli systemy PCAM stwierdzą, że możliwość zderzenia czołowego z pieszym lub rowerzystą jest wysoka, skłania to kierowcę do podjęcia akcji wymijającej i hamowania, poprzez użycie alarmu dźwiękowego i wizualnego. Jeśli kierowca zauważy zagrożenie i zacznie hamować, system może użyć pewnego rodzaju wspomagania hamulców, aby zapewnić dodatkową siłę hamowania. Jeśli kierowca nie zareaguje w ustalonym czasie, a PCAM ustali, że ryzyko kolizji z pieszym lub rowerem jest bardzo wysokie, system może automatycznie zacząć hamować, zmniejszając prędkość, aby pomóc zmniejszyć uderzenie lub całkowicie uniknąć kolizji. Zazwyczaj jest to ustawienie, które inicjowane jest wcześniej, ale może to być też ustawienie domyślne.
Aby rozpoznać pieszego, system obliczeniowy wykorzystuje technologię rozpoznawania wzorców z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI – artificial inteligence), która zazwyczaj wykorzystuje uczenie maszynowe i głębokie splotowe sieci neuronowe, oparte na milionach obrazów. W pewnym uproszczeniu, obrazy z kamery samochodu i radaru są porównywane z prototypami przechowywanymi w komputerze. Jeśli mecz zostanie wykonany i potwierdzony, inne systemy w PCAM są wywoływane. Technologie PCAM można ulepszyć dzięki dodatkowym informacjom z połączonych pojazdów, które nawzajem powiadamiają się o pojawiającym się wykryciu pieszego lub rowerzysty.
Automatyczne parkowanie jest to autonomiczny system manewrowania samochodem podczas przemieszczania się z pasa ruchu na miejsce postojowe, automatycznie wykonując manewr parkowania (równoległego lub prostopadłego).
Automatyczny system parkowania ma na celu zwiększenie komfortu i bezpieczeństwa jazdy w trudnych warunkach, gdzie kierowanie samochodem wymaga dużej uwagi i doświadczenia. Manewr parkowania uzyskuje się dzięki skoordynowanej kontroli kąta skrętu i prędkości, która uwzględnia rzeczywistą sytuację w otoczeniu, w celu zapewnienia bezkolizyjnego ruchu w dostępnej przestrzeni. Automatyczny system parkowania pozwala wjechać w ciasne miejsce parkingowe, po zaparkowaniu na którym ciężko byłoby wysiąść.
System ostrzegania o opuszczaniu pasa ruchu to mechanizm zaprojektowany, aby ostrzec kierowcę, gdy samochód zaczyna przemieszczać się poza obręb jego pasa (chyba, że kierunkowskaz jest włączony w tym kierunku) na autostradach i drogach głównych. Systemy te zostały zaprojektowane tak, aby zminimalizować liczbę wypadków, eliminując główne przyczyny kolizji: błąd kierowcy, rozproszenie uwagi i senność. Istnieją trzy typy systemów:
Centrowanie pasa ruchu, znane również jako auto-kierowanie. Jest to mechanizm przeznaczony do utrzymania samochodu na środku pasa, odciążając kierowcę od zadania kierowania. Centrowanie pasa ruchu jest podobne do ostrzeżenia o opuszczeniu pasa ruchu, ale zamiast ostrzegać kierowcę lub odbijać samochód od krawędzi pasa, utrzymuje samochód na środku pasa ruchu.
Wraz z adaptacyjnym tempomatem (ACC) ta funkcja może pozwolić na samodzielną jazdę przez kilka sekund.
Cechy, które odróżniają te systemy, to przede wszystkim skuteczność działania na zakrętach, przy ograniczeniach prędkości i możliwość wznowienia pracę po zatrzymaniu.
Obecne systemy centrowania pasów polegają na widocznych oznaczeniach pasów ruchu. Zazwyczaj nie mogą rozszyfrować wyblakłych, brakujących, nieprawidłowych lub nakładających się oznaczeń pasów ruchu. Oznaczenia pokryte śniegiem lub pozostawione widoczne stare oznaczenia pasa, mogą utrudniać działanie systemu.
System wykrywania pasa używany przez system ostrzegania o opuszczeniu pasa ruchu. Wykorzystuje on techniki przetwarzania obrazu do wykrywania linii pasa ruchu z obrazów z kamery, w czasie rzeczywistym podawanych z kamer zamontowanych na samochodzie.
Pierwsze dostępne na rynku systemy centrowania pasów oparte były na gotowych systemach stworzonych przez Mobileye, takich jak Tesla Autopilot i Nissan Propilot. Potem Tesla przełączyła się na system wewnętrzny, gdy Mobileye zakończył współpracę. Kilka firm, takich jak Bosch, Delphi i Mobileye, zapewnia producentom samochodów czujniki, jednostki sterujące, a nawet algorytmy, które następnie integrują i udoskonalają te systemy. Chociaż nie można tego bezpośrednio przypisać systemowi utrzymania pasa ruchu, częstości zderzeń w Tesli (Model S i model X), wyposażonych w system Mobileye, została zredukowana prawie o 40%, podczas gdy Tesla Autopilot był włączony.
Modele Tesli do autopilota od wersji HW 2.0 są wyposażone w kamery przednie o zasięgu 60, 150, i 250 metrów, kamery boczne przednie o zasięgu 80 metrów, boczne tylne o zasięgu 100 metrów, kamerę tylną o zasięgu 50 metrów, 12 sonarów z zasięgiem 5 metrów oraz radar z przodu pojazdu z zasięgiem dla autopilotów do HW 2.0 – 160, a od HW 2.5 – 170 metrów. Kamery i sonary są tak rozmieszczone, że obejmują pełen kąt widzenia, czyli 360 stopni dookoła samochodu.
Czasami czujniki zamontowane w autonomicznych samochodach są doskonalsze od ludzkich możliwości postrzegania otoczenia, np. są w stanie widzieć jednocześnie okolicę w 360 stopniach, bez martwych pól, gdy człowiek widzi tylko tyle, na ile pozwala mu pole widzenia w danym ustawieniu głowy, wspomagane przez lusterka (minimum przednie i boczne). Szczególnie przewaga sztucznych zmysłów istotna jest w poruszaniu się nocą, kiedy ludzkie zmysły działają słabiej. Pojawia się wtedy np. ryzyko chwilowego „oślepienia” kierowcy przez zbyt mocno świecące lub źle ustawione światła pojazdu nadjeżdżającego z naprzeciwka. O zmierzchu lub w ciemności także trudniej jest nam ludziom, dostrzec pieszych idących poboczem lub zwierzęta, które wtargnęły na jezdnię, czy też zbliżają się do niej. Dlatego często dochodzi wtedy do wypadków z udziałem niewidocznych lub zbyt późno zauważonych przez kierowcę pieszych, rowerzystów lub zwierząt.
Komputer centralny musi w odpowiednim tempie, dostosowanym do prędkości poruszania się, zdążyć z analizą otoczenia i podjęciem decyzji o reakcji na zmieniające się warunki otoczenia, aby bezpiecznie dotrzeć do celu. Dlatego też, wydajność komputera pokładowego w tych systemach ma duże znaczenie. Niemniej ważne są odpowiednie algorytmy (w tym sztucznej inteligencji) wspomagające proces podejmowania decyzji odnośnie kierowania samochodem i reagowania na zmieniające się warunki otoczenia lub identyfikujące i odpowiednio reagujące na pojawiające się na drodze zagrożenia. Dodatkową pomocą mogą tu być systemy komunikacji pomiędzy pojazdami lub pojazdami, a okoliczną infrastrukturą (np. systemem sygnalizacji świetlnej).
PODSUMOWANIE
Czy i w jakim stopniu oraz tempie tego rodzaju transport, z użyciem autonomicznych pojazdów analizujących otoczenie i komunikujących się między sobą (np. powiadamiających się o zamiarze wyprzedzania) będzie się rozwijał w przyszłości na naszych drogach? Tego dzisiaj nie wiemy. Oprócz ewentualnych błędów oprogramowania istnieje też zagrożenie terrorystyczne związane z potencjalną możliwością przejęcia sterowania taką wielotonową ciężarówką i użycia jej do ataku terrorystycznego. Dlatego, nawet jeśli możliwości technologiczne na to pozwolą, pozostają jeszcze kwestie prawne związane z odpowiedzialnością za ewentualnie wyrządzone szkody – kto będzie za to odpowiadał? Właściciel, programista, producent? Co z ubezpieczeniami odpowiedzialności cywilnej, autocasco i innymi? Jak je dostosować do nowej zbliżającej się ery samochodów autonomicznych? Czy krajobraz na naszych drogach zmieni się wkrótce? Czy zawód kierowcy odejdzie do lamusa, a dotychczasowi kierowcy stracą pracę? Czy zmieni się tylko charakter i miejsce pracy kierowców – zostaną oni zdalnymi pilotami zarządzającymi wieloma pojazdami jednocześnie? Jakie będą jeszcze inne konsekwencje takich zmian? Odpowiedź na to pytanie możemy poznać dopiero w przyszłości.
Na ten moment z pewnością można powiedzieć, że możliwości powszechnego wprowadzenia na drogi publiczne pojazdów autonomicznych, poruszających się bez udziału kierowcy są duże. Choć w pierwszej kolejności, autonomicznej jazdy doświadczą raczej właściciele bardziej luksusowych modeli aut, to w późniejszym okresie skorzystałoby na tym wiele osób, które np. ze względu na wiek lub niepełnosprawność mają ograniczenia w samodzielnym prowadzeniu pojazdów. Ponieważ większość wypadków (nawet ponad 90 %) spowodowanych jest błędem człowieka, jest duża szansa na ograniczenie ich występowania i zmniejszenie ich skutków poprzez wprowadzenie na szeroką skalę w ruchu publicznym pojazdów autonomicznych. I to właśnie jest najważniejszym celem całej tej robotyzacji transportu – ochrona ludzkiego zdrowia i życia. Miejmy nadzieję, że w przyszłości rzeczywiście uda się tego dokonać. Wtedy wszyscy na tym skorzystamy.
1 Comment
A gdzie zginął poziom 3?