5 powodów, dla których samochody autonomiczne nie są jeszcze powszechnie stosowane

Być może stopniowo wchodzimy w erę samochodów autonomicznych, kiedy szereg „szefów” w świecie technologii, takich jak Apple, Google, a zwłaszcza Tesla, trzyma w rękach projekty rozwoju technologii. Technologia samochodów bez kierowcy jest niezwykle ambitna. Jednak pomimo ogromnych inwestycji i niestrudzonych wysiłków firm, w pełni zautomatyzowane samochody nadal nie są powszechnie stosowane.

W rzeczywistości istnieje nadal wiele podstawowych wyzwań, które producenci muszą rozwiązać, zanim pomyślą o wprowadzeniu na rynek naprawdę bezpiecznego, w pełni zautomatyzowanego samochodu, który przejdzie skomplikowane testy, a zwłaszcza zdobędzie zaufanie użytkowników w rzeczywistych sytuacjach. Poniżej 5 powodów wyjaśniających obecną sytuację, dla której samochody autonomiczne wciąż nie są powszechnie używane na świecie, mimo że w ostatnim czasie sporo w nie inwestuje się i promuje.

Czujnik

Samochody autonomiczne wykorzystują szereg podstawowych i zaawansowanych czujników do obserwacji i postrzegania otoczenia w czasie rzeczywistym, pomagając im wykrywać obiekty, takie jak piesi, inne pojazdy i znaki drogowe. Na przykład czujniki obrazu (kamery) pomagają samochodowi obserwować obiekty. Czujniki Lidar wykorzystują lasery do pomiaru odległości między obiektami i pojazdami. Czujniki radarowe odpowiadają za wykrywanie obiektów, śledzenie ich prędkości i kierunku.

Samochody autonomiczne wykorzystują złożone systemy czujników

Wszystkie te czujniki zbierają dane i przesyłają je z powrotem do systemu sterującego samochodu (zwykle komputera AI). Tutaj dane zostaną dokładnie przeanalizowane, aby pomóc samochodowi w podjęciu najtrafniejszych decyzji, na przykład gdzie kierować lub kiedy hamować, siła hamowania... W pełni zautomatyzowany samochód będzie potrzebował systemu czujników, który działa bezbłędnie w każdych warunkach i środowisku bez interwencji człowieka.

Jednak rzeczywiste testy wykazały, że czynniki takie jak trudne warunki pogodowe, duży ruch, znaki drogowe ze skomplikowanymi rysunkami... mogą negatywnie wpłynąć na dokładność czujnika. Radar używany w samochodach Tesli jest mniej wrażliwy na niekorzystne warunki pogodowe, wyzwaniem pozostaje jednak zapewnienie, aby czujnik mógł wykryć wszystkie obiekty z poziomem pewności niezbędnym do zapewnienia całkowitego bezpieczeństwa osobom siedzącym w samochodzie.

Aby pojazd autonomiczny działał naprawdę bezpiecznie, ten system czujników musi dobrze działać w każdych warunkach pogodowych w dowolnym miejscu na świecie, od Alaski po Zanzibar. Oraz w zatłoczonych miastach o skomplikowanych sytuacjach drogowych, takich jak Kair czy Hanoi. To wciąż duże wyzwanie dla firm, w tym Tesli.

Sztuczna inteligencja

Jak wspomniano, większość pojazdów autonomicznych będzie wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do przetwarzania danych uzyskanych z systemów czujników i podejmowania konkretnych decyzji w każdej sytuacji. Można to porównać do mózgu samochodu.

Algorytmy AI są szkolone tak, aby identyfikować obiekty wykryte przez czujnik, a następnie dokładnie je klasyfikować. Następnie komputer wykorzystuje te informacje, aby zdecydować, czy samochód musi podjąć działania, takie jak hamowanie lub skręcanie, aby ominąć obiekt.

Sztuczną inteligencję można uznać za mózg pojazdów autonomicznych

W przyszłości maszyny będą w stanie wykrywać i klasyfikować skuteczniej niż sami ludzie. Jednak obecnie nie ma gwarancji, że algorytmy uczenia maszynowego stosowane w samochodach są całkowicie bezpieczne. Istnieje potrzeba standaryzacji sposobu szkolenia, testowania i walidacji systemów uczenia maszynowego w pojazdach autonomicznych. To tylko kwestia czasu.

Stabilizacja

Gdy samochód autonomiczny toczy się po drodze, nieustannie się uczy, przemierza nowe drogi, wykrywa obiekty, których nie napotkał podczas szkolenia i zmuszony jest okresowo aktualizować swoje oprogramowanie.

Jak możemy zapewnić, że system będzie nadal tak samo bezpieczny jak poprzednia wersja? Lub czy po aktualizacji oprogramowania pojawiają się błędy lub luki, które wpływają na działanie pojazdu. Każdy błąd, niezależnie od tego, jak mały, w tej sytuacji może prowadzić do katastrofalnych wypadków.

Standardy

Nadal nie ma systemu międzynarodowych, ujednoliconych standardów i przepisów dotyczących technologii pojazdów autonomicznych. W przypadku tego nowego typu pojazdów potrzebne są nowe przepisy dotyczące poszczególnych funkcji, np. systemów automatycznego utrzymywania pasa ruchu. Od tego momentu producenci samochodów są zmuszeni do przestrzegania zasad licencjonowania nowych produktów.

Jest to kwestia nie tylko związana z bezpieczeństwem, ale także z szeregiem innych aspektów, takich jak środowisko, gospodarka i społeczeństwo.

Akceptacja społeczna

Doszło do wielu wypadków z udziałem samochodów autonomicznych, a zwłaszcza Tesli. Akceptacja społeczna to problem nie tylko tych, którzy chcą kupować samochody autonomiczne, ale także tych, którzy dzielą z nimi drogę.

Każdy obywatel musi być zaangażowany w decyzje dotyczące wprowadzenia i przyjęcia pojazdów autonomicznych. Samo uczestnictwo w ruchu drogowym za pomocą systemów sztucznej inteligencji jest bezprecedensowe, a ludzie mają prawo kwestionować bezpieczeństwo społeczności.

Aby pokonać dwa ostatnie, należy stawić czoła pierwszym trzem wyzwaniom. Oczywiście wyścigi w zakresie pojazdów autonomicznych nie ostygną. Jednak bez spotkania producentów, konsumentów, agencji kontrolnych i organów regulacyjnych samochody autonomiczne będą prawdopodobnie poruszać się po drogach testowych przez wiele lat.

• Rozwiązuj zagadki dotyczące autonomicznych samochodów Tesli i oglądaj filmy przedstawiające samochody Tesli poruszające się po prawdziwych drogach