Hogyan gondolkodnak az önvezető autók?

Az önvezető autók jellemzően futurisztikus járművek, amik szenzorok, kamerák és radar segítségével érzékelik a környezetüket. A legmodernebb mesterséges intelligencia (MI) szoftveralgoritmusok segítségével képesek aprólékosan megtervezni az útvonalakat és valós időben önálló vezetési döntéseket hozni, mindezt a fedélzeti számítógépek hihetetlen teljesítményének köszönhetően.

Az autonóm járműveknek mindig teljes 360 fokos ismerettel kell rendelkezniük környezetükről, hogy biztonságosan helyettesíthessék az emberi vezetőket. Ezt számos érzékelő segítségével éri el egy jármű.

Kamerák

Az emberi szemhez hasonlóan a digitális kamerák lehetővé teszik, hogy az autó nagy felbontásban lássa a környezetét. A több nagy látószögű kamerából érkező videótovábbítások támogatják a következő funkciókat:

• Közlekedési lámpák és táblák felismerése

• Gyalogosok, járművek és állatok felismerése

• Sávjelzések megértése

• Vészhelyzeti járművek azonosítása

Radar

A radar a szonárhoz hasonlóan működik, rádióhullámokat bocsát ki a távoli objektumok pontos bemérésére és sebességük mérésére. Megbízhatóan működik zord időjárási és fényviszonyok között is:

• Az autó útjában lévő járművek, fák, épületek észlelése.

• Érzékeli az útviszonyokat, például az előttünk lévő jeget

Lidar

A Lidar lézerpásztázó rendszer másodpercenként több millió lézersugarat lő ki. Ezáltal gyorsan részletes 3D térképek készülnek, amelyeken a gépkocsi körüli, akár kétszáz méterre lévő tárgyak pontos körvonalai és távolságai láthatók. Hasznos alkalmazások többek között:

• Nagy felbontású lokalizációs és térképezési adatok készítése

• Az autó pontos helyzetének centiméterre pontos meghatározása az úton.

Ultrahangos érzékelők

Az autó körül elhelyezett kis ultrahangos eszközök parkolásérzékelőként működnek. Hanghullámokat használnak a közeli tárgyak megtalálására és a más érzékelők által mért távolságok megerősítésére. Segítenek a biztonság növelésében, miközben:

• Sávváltás a holtterek letapogatásával.

• Kis akadályok észlelése alacsony sebességű parkoláskor

GPS és gyorsulásmérők

A GPS műholdak pontosan meghatározzák a helykoordinátákat, míg a precíziós gyorsulásmérők a pontos gyorsulást és forgást mérik. Ezek együttesen segítenek az autó mozgásának és helymeghatározásának pontos kiszámításában.

Egy jármű döntéshozatali elvei

1. lépés: érzékelés

Ebben a kezdeti érzékelési fázisban a fedélzeti számítógépek elemzik a kamerák és lézerek vizuális adatait, hogy kialakítsák a helyzetfelismerést. A szoftver a számítógépes látás és az érzékelők fúziós algoritmusai alapján azonosítja az objektumokat.

Például - a kamera észreveheti az úttestre lépő gyalogost, míg a lidar egy 3D-s dobozt rajzol köréjük. Az észlelőrendszer mindezt kombinálja, hogy megjósolja a következő lépésüket.

2. lépés: tervezés

Ezután az önvezető autó szoftvere több lehetséges pályát vagy útvonalat számol ki. Az észlelt objektumok alapján eldönti az útvonalat (például sávváltás) és a sebességet a célállomás biztonságos eléréséhez.

Komplex matematikai modellek segítenek a lehetőségek értékelésében, hogy kiválasszák az optimális helyi útvonalat, amely a legbiztonságosabb, miközben haladást tesz lehetővé.

Természetesen az útvonalon való haladás mindig gondosan egyensúlyba kerül a biztonsági igényekkel, amelyek dominálnak a döntéshozatalban.

3. szakasz: ellenőrzés

Végül az autonóm autó átveszi a vezetési feladatokat, és a tervező algoritmusok által gondosan meghatározott útvonal alapján szakszerűen kezeli a gyorsítást, a fékezést és a kormányzást.

Az egész érzékelési-tervezési-cselekvési ciklus másodpercenként többször megismétlődik, így az önvezető autó megbízhatóan képes önmagát irányítani.

A mesterséges intelligencia fejlődése

A gépi tanulás idővel az autonóm autók jobb döntéshozatalához vezet. Az emberekhez hasonlóan ők is képzettebb vezetőkké válnak azáltal, hogy a tapasztalt közúti forgatókönyvekből származó tapasztalatokat halmoznak fel.

Nagy neurális hálózatokat képeznek ki ezeken a hatalmas adathalmazokon, hogy megtanulják a hatékony vezetési stratégiákat. Az autók számítógépei a műszerfali kamera képeit, a szenzorok méréseit, a részletes térképeket és a vezetési manővereket elemzik, hogy intuíciót fejlesszenek ki.

Ez lehetővé teszi az autonóm autók számára, hogy ésszerű lépéseket tegyenek még olyan teljesen új helyzetekben is, amelyeket a kezdeti képzés során nem láttak. Az intelligens algoritmusok a folyamatos, valós körülmények közötti gyakorlással egyre jobbá válnak.

Az önvezető rendszerek tesztelése és validálása

Mielőtt az autonóm járművek felügyelet nélkül közlekednének a közutakon, a technológiát szigorúan tesztelni kell a legkülönfélébb közlekedési helyzetekben.

Az olyan vállalatok, mint a Waymo és az Uber először realisztikus virtuális szimulációs környezeteket építenek az autók számára, hogy gyakorolhassák a biztonságos vezetést.

A szabályozó hatóságok több billió kilométernyi vezetési adatot vizsgálnak meg annak érdekében, hogy a vezető nélküli autók megfeleljenek a kivételesen szigorú biztonsági előírásoknak, és képesek legyenek megalapozott döntéseket hozni.

Az önvezető autók elterjedése

Az autonóm járműipar már eddig is óriási lépéseket tett az önvezetés alapvető technológiai képességeinek demonstrálása terén.

Az autonóm robotaxik és a fogyasztói járművek nagymértékben javíthatják az utak biztonságát, csökkenthetik az ittas vezetés eseteit, és felbecsülhetetlen értékű mobilitási segítséget nyújthatnak a fogyatékkal élők számára. A legtöbb szakértő azonban egyetért abban, hogy a teljes körű bevezetés előtt még mindig vannak kihívások és infrastrukturális akadályok a globális városokban.

Az autonóm közlekedési képességek fokozatos elterjedése ebben az évtizedben várható. A vezető nélküli technológia további 5-10 évbe telhet, amíg eléri azt az érettségi és megbízhatósági szintet, amely lehetővé teszi a gyermekek, idősek és a lakosság felügyelet nélküli utazását.

A biztonsági hitelesítési keretrendszerekkel, a biztosítási fedezettel és az infrastruktúra fejlesztésével kapcsolatos kormányzati politikák szintén befolyásolják majd a tervezett ütemtervet – írja a Medium.