Jak działają samochody autonomiczne? Odpowiadamy

Autonomiczne samochody to przyszłość, co potwierdzają wzmożone wysiłki wielu producentów w tej kwestii. Warto więc wiedzieć, z czym dokładnie wiąże się ta technologia, jak się dzieli i co rzeczywiście umożliwia. Na te pytania odpowiadamy poniżej, aby rozwiać wszelkie wątpliwości co do autonomii.

Samochody bez kierowcy

Z roku na rok do coraz większej liczby osób dociera wizja przyszłości, w której to systemy zastępują kierowców. Wiemy jednak, że dla wielu ciągle może to sprawiać wrażenie wręcz czarnej magii. Jak tu bowiem wymienić człowieka na komputer w tak złożonej i wymagającej czynności, jaką jest jazda samochodem, a na dodatek sprawić, że w ogólnym rozrachunku będzie nawet bezpieczniejszy od samochodu z kierowcą za kółkiem? 

Wszystko zaczyna się od samego wyposażenia samochodu w kamery, czujniki oraz radary. To te elementy (odpowiednio zawyżające skomplikowanie i tym samym cenę samochodu) zapewniają wbudowanym systemom dane do przetwarzania. Na ich podstawie rozbudowane i przygotowane na wiele scenariuszy algorytmy są w stanie “zastąpić” nasz wzrok, mięśnie i wreszcie analityczny mózg z wiedzą o przepisach ruchu drogowego i sytuacji na drodze. Tylko cała masa sprzętu w samochodzie pozwala mu widzieć to, co my widzimy “z natury”. 

Jak samochód “widzi” otaczający świat?

Zdecydowanie najprostszym do zrozumienia kluczowym elementem systemów autonomicznych jest lokalizacja satelitarna. Oznacza to, że w samochodach znajduje się odpowiedni lokalizator, który wykorzystuje satelity (tak samo jak nasze smartfony) do zlokalizowania siebie na globie. Dzięki temu samochód “wie” gdzie znajduje się na świecie… tyle że nie zawsze wie, gdzie dokładnie, bo margines błędu w tej lokalizacji wynosi nawet kilka metrów. Ten problem można wyeliminować w prosty sposób – wykorzystując czujniki.

Te mogą przyjmować wiele rodzajów i obejmować zwyczajne kamery optyczne, radary oraz tradycyjne akcelerometry i żyroskopy. Mowa też o LiDAR, które działają tak, że rozsiewają nieustannie dookoła samochodu niewidzialne dla ludzkiego oka lasery. Te następnie odbijają się od powierzchni, na które trafiają, wracają do czujnika i tym samym zapewniają mu świetny i dokładny podgląd na otoczenie, odczytując nie tylko dystans, ale nawet kształt poszczególnych elementów. Jednak to i tak tradycyjne kamery optyczne o wysokiej rozdzielczości są dla autonomicznych samochodów najbardziej nieocenione. Postrzegają bowiem świat w kolorze, dzięki czemu mogą odróżniać poszczególne znaki i potwierdzać informacje zebrane przez radary. 

W połączeniu wszystkich tych danych samochód otrzymuje pełny obraz 3D otaczającego go świata, co pozwala mu podejmować decyzje. Na podstawie tak kompletnego obrazu danych dochodzi do wniosku, czy ten znak przed nim, to znak stopu, czy pierwszeństwa przejazdu. Czy samochód, do którego się zbliża, to niewielki hatchback, czy ogromna ciężarówka, której nie wyprzedzi tak sprawnie. Czy to sygnalizacja świetlna, przejście dla pieszych, człowiek, rower, czy motocykl. 

Poza tym w samochodach autonomicznych spotyka się też czujniki ultrasoniczne w kołach (pozwalają systemom lepiej rozeznać się w ciasnych miejscach i podczas parkowania) oraz tradycyjne mikrofony, które służą zwykle do tego, aby rozpoznać jadący uprzywilejowany pojazd “na sygnale”. Jednak informacje to nie wszystko.

Zebranie informacji to jedno. Trzeba jednak jakoś je przetworzyć i wykorzystać

Tak jak my możemy pochłonąć wszystkie książki na świecie i nic z nich nie wyciągnąć, tak samochodowi na niewiele zdadzą się wszystkie te informacje, jeśli nie zacznie ich interpretować. Jak tu jednak wymienić doświadczonego kierowcę, który filtruje i rozumie wszystkie te dane z automatu po kilkudzesięciogodzinnym kursie? To proste. Niezawodnym systemem komputerowym o ogromnej mocy obliczeniowej, który może podejmować decyzje w ułamku sekundy i wpływać równie szybko na podsystemy (układ kierowniczy, hamowania).

Składają się na niego zazwyczaj liczne rdzenie ogólnego przeznaczenia (CPU i GPGPU), pracujące nad danymi równocześnie, które obsługują zwykle systemy maszynowego uczenia. To jeden z odłamów sztucznej inteligencji, dzięki któremu producenci mogą “nauczyć” system określonych reakcji na podstawie ogromnych zbiorów danych wielu kluczowych informacji. Mowa o dokładnym wyglądzie pieszych, samochodów, infrastruktury drogowej czy samych dróg, a jako że to czynniki, które zależnie od kraju mogą się różnić, dlatego producenci muszą przygotowywać odmienne systemy dla różnych państw. 

Pieśnią przyszłości jest z kolei połączenie samochodów oraz infrastruktury drogowej. Dzięki temu sama autonomiczność wejdzie na zupełnie nowy poziom, pozwalając dostosowywać zachowanie samochodów na ulicy idealnie do pozostałych pojazdów oraz infrastruktury. Jest to jednak wręcz idylliczna wizja zarezerwowana w ciągu następnych dekad dla miast przyszłości projektowanych właśnie z myślą o takiej technologii.

Dlaczego? Bo z jednej strony obecna łączność na to nie pozwoli (rozpowszechnienie 5G nadal jest dalekie od ideału), a z drugiej wymagałoby to wyłącznie nowoczesnych samochodów na ulicy przebudowanej specjalnie z myślą o inteligentnej infrastrukturze. Najmniej problematycznym w tej wizji wydaje się (obecnie) zapewnienie centra danych, które obsługiwałoby to całkowite zatrzęsienie danych. Uznajmy jednak, że dożyjemy czasów, w których 5G stanie się powszechne wśród samochodów, a np. łączność satelitarna (Starlinki) będzie ją w pewnym stopniu wspomagać. Co wtedy?

Jeśli połączymy infrastrukturę i samochody bezpośrednio ze sobą, dzięki temu zamiast bazować wyłącznie na własnych danych, dany samochód wcześniej będzie z góry wiedział o całym swoim otoczeniu na danej drodze. Dlaczego tak kluczowa jest w tył łączność 5G? Bo to nic innego, jak superszybki protokół komunikacyjny, który może odegrać kluczową rolę m.in. w przypadku trybu autonomicznego i systemów bezpieczeństwa w samochodach. Jedną z największych zalet 5G jest niewielkie opóźnienie. 

Aby lepiej to zrozumieć, musicie wiedzieć, że reakcję człowieka szacuje się na około 200 milisekund (0,2 sekundy), a mrugnięcie na 0,3 sekundy i to wydaje się dobrym czasem. Co jednak w momencie, gdy spojrzymy na “reakcję”, czyli opóźnienie 4G? Wtedy nasze ludzkie możliwości wydadzą się arcywolne, bo opóźnienie 5G wynosi zaledwie 1-5 milisekund (0,001-0,005 sekundy). Nawet wliczając w to opóźnienie systemu głównego i zautomatyzowanego układu hamulcowego czy kierowniczego, zagwarantuje to jeszcze szybszą reakcję samochodu na otoczenie i w rezultacie albo zniwelowanie szansy na wypadek, albo znaczne zmniejszenie jego złych skutków. 

Jak zastąpić kierowcę? To możliwe, ale bardzo trudne

Chociaż komputery i maszyny skonstruowane przez ludzi wchodzą na nowe poziomy zaawansowania z miesiąca na miesiąc, to nadanie im naszych możliwości zbierania, analizowania i wykorzystywania danych w czasie rzeczywistym i środowisku dynamicznym, to ciągle twardy orzech do zgryzienia. Obecnie jeżdżą już wprawdzie po niektórych obszarach samochody w pełni autonomiczne, a na naszych ulicach samochody z autonomicznymi funkcjami, ale jeszcze dużo wody w Wiśle upłynie, nim ich niezawodność sięgnie blisko 100%, a cena spadnie na tyle, że staną się dostępne dla mas. 

Wymagają bowiem niebywale zaawansowanego sprzętu i systemu, czyli połączenia, które obecnie podbija cenę o przynajmniej kilkadziesiąt procent. Z czasem jednak to się zmieni dokładnie tak samo, jak było z powszechnością elektrycznych samochodów. Im więcej firm się tym interesuje, tym ceny (z czasem) będą coraz niższe i… dobrze, bo w następnych dekadach czeka nas istna rewolucja transportowa. 

Tagi:

Podziel się postem :)

Najnowsze:

Oprogramowanie

Nowości w Google Maps. Są też zmiany w wyszukiwarce

Google zaprezentował kilka nowych funkcji, które w najbliższym czasie trafią do wyszukiwarki oraz Map. Nowości pomogą łatwiej i szybciej docierać do wyszukiwanych informacji, a w przypadku Google Maps – analizować sytuację, jaką można zastać w miejscu docelowym podróży.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.