Avtonomna vožnja tudi na podeželju

Nedavna nesreča Uberjevega vozila s smrtnim izidom poudarja dejstvo, da avtonomna tehnologija očitno še vedno ni pripravljena na splošno uveljavitev. Eden izmed razlogov je tudi ta, da ne obstaja ravno veliko krajev, kjer bi avtonomni avtomobili lahko dejansko vozili. Podjetja kot je Google svoj vozni park preizkušajo samo v velikih mestih, kjer preživljajo neskončne ure s skrbnim označevanjem točnih položajev voznih pasov, robnikov, dovoznih cest in znakov »stop«. Če pa ste eden izmed tistih, ki živijo ob milijone milj dolgih neasfaltiranih ameriških cestah, razsvetljave ali nezadostnih označb, potem v tem primeru res nimate sreče. Takšne ceste so za kartiranje precej bolj zapletene in manj prometne, zato podjetja zanje kaj kmalu ne nameravajo izdelati 3D kart. V ZDA, vse od kalifornijske puščave Mojave do gozdov White Mountains v Vermontu, obstajajo velika območja, za katera ta vozila preprosto še niso pripravljena. Eden od načinov je oblikovati dovolj napredne sisteme, ki bodo lahko upravljali tudi brez teh kart. Skupina strokovnjakov raziskovalnega inštituta iz Massachusettsa CSAIL je razvila nov sistem MapLite, ki samovozečim vozilom omogoča vožnjo po cestah, ki niso pokrite s 3D zemljevidi. Vozilo se zanaša zgolj na kombinacijo GPS podatkov iz aplikacije Google Maps in vrste senzorjev, ki nadzirajo stanje na cesti. Povezava teh dveh elementov je skupini omogočila avtonomno vožnjo na številnih neasfaltiranih državnih cestah v mestu Devens (Massachusetts) in zanesljivo zaznavanje stanja na cesti več kot 30 metrov pred vozilom. V sodelovanju s Toyotinim raziskovalnim inštitutom so raziskovalci za testiranje uporabili vozilo Toyota Prius, ki so ga opremili z vrsto senzorjev LIDAR in IMU.

Bi vi popolnoma zaupali avtonomnemu vozilu? Več…


Razlog, da se podobnega pristopa brez uporabe zemljevidov niso lotili že prej, se skriva v tem, da je v primerjavi s podrobnimi zemljevidi na ta način v splošnem težje doseči enako natančnost in zanesljivost. Sistem, ki samovozeče vozilo usmerja samo s pomočjo senzorjev v vozilu, kaže na potencialno sposobnost obvladovanja tistih cest, ki jih tehnološka podjetja še niso ustrezno kartirala.

Vas zanima več o našem portalu?


Kljub napredku, ki smo mu v zadnjem času priča na področju avtonomnih vozil, pa so njihove navigacijske sposobnosti v primerjavi s človeškimi še vedno neprimerljivo slabše. Če pomislite, kako se sami znajdete pri iskanju določene lokacije, vam verjetno večjih težav ne dela iskanje naslova v pametnem telefonu in občasno preverjanje na križiščih ali avtocestnih izhodih. Svet avtonomnih vozil pa je bolj ali ne podoben takšnemu, kot če bi morali med hojo ves čas zreti v telefonski zaslon. Obstoječi sistemi se še vedno preveč zanašajo na zemljevide, senzorje in algoritme vida pa uporabljajo zgolj, da se izognejo premikajočim objektom na cesti, kot so pešci in ostala vozila.

triglav_vreme

Sistem MapLite uporablja senzorje za vse vidike navigacije, GPS podatki pa služijo zgolj za grobo oceno lokacije vozila. Najprej določi tako končni cilj in čemur strokovnjaki pravijo »lokalni navigacijski cilj«, ki ga vidimo v vozilu. Senzorji s pomočjo LIDAR podatkov, ki preračunajo lokacijo cestnih robov, nato generirajo pot do te točke. To lahko sistem izvede brez cestnih označb in samo na podlagi predpostavke, da bo cesta v primerjavi z okoliško površino bolj ploska. S tem minimalističnim pristopom pri kartiranju je s prepoznavanjem lokalnih pokrajinskih in drugih kontekstualnih značilnosti, kot je prisotnost parkirnega mesta ali stranske ceste, možna tudi avtonomna vožnja na podeželskih cestah. Skupina je razvila sistem različnih modelov, ki opisujejo vrsto med seboj podobnih situacij, npr. vožnja skozi križišče ali po določenih cestah. Ostali pristopi brez zemljevidov se, za razliko od tega po mnenju njegovih ustvarjalcev, bolj zanašajo na princip strojnega učenja, kjer na osnovi že pridobljenih podatkov s testiranj na določeni vrsti cest vozilo nato testirajo na drugih cestah.

a1

Njihov cilj je, da je vozilo tako rekoč sposobno odgovoriti na vprašanje, koliko cest se v določenem križišču združuje. Z uporabo tehnik oblikovanja modelov tako lahko lažje razumemo okoliščine, ki pripeljejo do bodisi njegovega napačnega delovanja ali vpletenosti v prometno nesrečo. Sicer pa je sistem MapLite v mnogih pogledih še vedno pomanjkljiv, saj zaradi velikih sprememb v nadmorski višini, na gorskih cestah ne deluje dovolj zanesljivo. V naslednjih korakih si bo skupina raziskovalcev prizadevala za boljše obvladovanje različnih cest, nenazadnje pa si njihov sistem želijo pripeljati do takšne stopnje, ki bo primerljiva z delovanjem in zanesljivostjo sistemov s kartami, vendar s še širšo paleto. V prihodnosti bodo samovozeča vozila v urbanem območju nedvomno uporabljala 3D zemljevide, vendar bodo morala enako dobro kot ljudje delovati tudi na neznanih območjih, zato upajo, da njihovo delo pomeni pomemben korak v to smer.

Gradivo: http://news.mit.edu

Slikovno gradivo: Pexels