Kas yra savaeigiai automobiliai ir kaip jie veikia?

Key Takeaways

• Savarankiškai važiuojantys automobiliai naudoja jutiklių ir kamerų derinį, kad sukurtų juos supančio pasaulio 3D vaizdą, leidžiantį saugiai vairuoti be didelio vairuotojo įsikišimo.
• Savarankiškai važiuojantys automobiliai patenka į skirtingus automatizavimo lygius: nuo automobilių, kuriems kiekvieną vairavimo užduotį atlikti reikia žmogaus, iki automobilių, kurie gali važiuoti viešaisiais keliais be žmogaus įsikišimo.
• Savarankiško automobilio programinė įranga labai priklauso nuo dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi algoritmų, kad galėtų priimti sprendimus pagal aplinkos kintamuosius, o šie algoritmai tobulėja praleidžiant daugiau laiko kelyje.

Idealas sukurti tobulą savarankiškai vairuojantį automobilį buvo populiarus nuo pat automobilių atsiradimo pradžios. Po daugiau nei šimtmetį trukusių naujovių ir technologinių proveržių jūs kaip niekad arčiau automobilio, kuris gali vairuoti pats, o kelios įmonės jau vykdo projektus viešuosiuose keliuose.

Tačiau kaip veikia savarankiškai važiuojantys automobiliai? O kaip arti esate savo robo vairuotojo svajonių įgyvendinimui?

Kas yra savarankiškai vairuojantys automobiliai?

Kaip rodo pavadinimas, savarankiškai važiuojančios (taip pat vadinamos autonominėmis) transporto priemonės yra automobiliai, kurie vairuoja patys. Dauguma modernūs savarankiškai važiuojantys automobiliai reikalauti, kad vairuotojas būtų šalia, kad perimtų avarinius atvejus. Išskyrus avarines situacijas ar situacijas, kai automobilis pradeda veikti netvarkingai, didžiąją dalį vairavimo jis turėtų įveikti be jokio vairuotojo įsikišimo.

Kaip veikia savarankiškai važiuojantys automobiliai?

Savarankiškai važiuojantys automobiliai naudoja jutiklių ir kamerų derinį, kad sukurtų juos supančio pasaulio 3D vaizdą. Tada pažangi programinė įranga naudojama automobiliams, žmonėms ir kliūtims kelyje aptikti, kad transporto priemonė galėtų saugiai važiuoti laikantis kelių eismo taisyklių.

Daugelis kompanijų dirba su šia technologija, o tai reiškia, kad yra keletas skirtingų požiūrių į savaeigį automobilį. Taip pat yra skirtingi lygiai, priskirti savaeigiams automobiliams su skirtingomis savybėmis.

Užsakymas ir įšokimas į Waymo savarankiškai vairuojantį taksi yra vienas iš paprasčiausių būdų išbandyti savarankiškai vairuojantį automobilį, tačiau pirmą kartą važiuodami Waymo turėsite būti Arizonoje.

Savarankiško automobilio lygiai paaiškinti

Dauguma pasaulio savarankiškai vairuojančių automobilių nėra visiškai savarankiški modeliai ir patenka į šešis skirtingus automatizavimo lygius, kurių kiekvienas siūlo geresnį automatizavimą nei ankstesnis.

• 0 lygio automobiliai neturi automatikos ir reikalauja žmogaus, kuris atliktų kiekvieną vairavimo užduotį.
• 1 lygio automobiliai turi pagalbos vairuotojui funkcijas, pvz., pastovaus greičio palaikymo sistemą, tačiau transporto priemonę vairuoti turi žmogus.
• 2 lygio automobiliai turi dalinę automatizaciją. Tai reiškia, kad jie gali valdyti tokius dalykus kaip vairavimas, tačiau vairuoti vis tiek reikia žmogaus.
• 3 lygio automobiliai turi sąlyginę automatiką, leidžiančią reaguoti į aplinką ir atlikti vairavimo užduotis.
• 4 lygio automobiliai turi aukštą automatizavimą, todėl automobilis gali visiškai važiuoti geotvoromis aptvertose vietose.
• 5 lygio automobiliai yra visiškai automatizuoti ir gali važiuoti viešaisiais keliais be žmogaus įsikišimo.

Pirmieji trys lygiai reikalauja, kad žmogus valdytų transporto priemonę, kai ji važiuoja, o likusiems trims lygiams reikia riboto žmogaus sąveikos arba visai jo. Kiekvienas transporto priemonės automatizavimo lygis yra svarbus įvykis, tačiau penktas lygis yra pats įdomiausias ir tai, ką daugelis įmonių stengiasi pasiekti.

Savaeigių automobilių techninė įranga

Keista, bet aparatūros apribojimai nėra pagrindinė savarankiško automobilio problema. Teoriškai vieninteliai jutikliai, kurių reikia, kad savarankiškai važiuojantis automobilis veiktų, yra įprastos kameros, kurių programinė įranga atlieka sunkų kėlimą. Žinoma, daug saugiau naudoti įvairius jutiklius, kad programinei įrangai būtų suteikta kuo daugiau duomenų.

Kaip LiDAR veikia savaeigiuose automobiliuose?

Šviesos aptikimo ir nuotolio nustatymo arba LiDAR jutikliai matuoja gylį, kad sukurtų tikslų savarankiškai važiuojančios transporto priemonės aplinkos 3D modelį. Tai pasiekiama kas sekundę išspinduliuojant milijonus lazerio impulsų ir matuojant laiką, per kurį kiekvienas impulsas atsispindi. Kuo ilgesnis atspindžio laikas, tuo toliau objektas yra nuo jutiklio.

Tai padeda savarankiškai vairuojančiam automobiliui suprasti savo aplinką ir aplinkinius objektus. Tai apima pastatus, žmones ir gyvūnus, taip pat visa kita, ką transporto priemonė pravažiuoja. Giedrą dieną LiDAR yra viskas, ko automobiliui reikia norint važiuoti judrioje miesto aplinkoje. Tačiau jo našumas krenta dėl lietaus ar rūko, todėl savarankiškai važiuojantys automobiliai negali pasikliauti LiDAR kaip vieninteliu jutiklio tipu.

Kaip radaras veikia savaeigiuose automobiliuose?

Radaras atlieka panašų vaidmenį kaip LiDAR automatizuotose transporto priemonėse. Tačiau užuot skleidžiantis lazerius, jis skleidžia radijo bangas ir matuoja aplinkinių objektų atspindžius. Vis dėlto tikslas yra suprasti aplinką aplink automobilį.

LiDAR jutiklių skiriamoji geba yra 10 kartų didesnė nei radaro, tačiau radarui įtakos neturi prastos oro sąlygos. Radaro jutikliai taip pat yra pigesni nei LiDAR jutikliai.

Kaip vaizdinės kameros veikia savarankiškai važiuojančiuose automobiliuose?

Tokios įmonės kaip „Google“ „Waymo“ pagrindinėms jutiklių matricoms naudoja LiDAR, radarą ir įprastas kameras. Kita vertus, „Tesla“ nusprendė visiškai investuoti į įprastas kameras ir pažangią programinę įrangą, kad galėtų savarankiškai keliauti.

Veido atpažinimo technologija egzistuoja jau seniai, nors dažniausiai ji buvo naudojama išmaniuosiuose telefonuose ir pažangiuose saugos sprendimuose. Naudojant savarankiškai važiuojančius automobilius, siekiama pakelti tai į kitą lygį, naudojant mašininio mokymosi funkciją atliekamą objektų atpažinimą, pastatų, automobilių, žmonių ir visa kita aplink jūsų automobilį aptikimą.

Kiti savaeigių automobilių jutikliai

Radarai, LiDAR ir įprastos kameros dažnai yra pagrindiniai savarankiškai važiuojančio automobilio jutikliai, tačiau kai kuriose transporto priemonėse jų yra daugiau. Papildoma techninė įranga, pavyzdžiui, ultragarsiniai jutikliai, leidžia automobiliui dar geriau suprasti aplinką. Tai leidžia savarankiškai važiuojantiems automobiliams reaguoti į nevaizdinius signalus, pavyzdžiui, greitosios pagalbos automobilio sirenų garsą.

Savarankiškas automobilis "Smegenys"

Nesvarbu, ar tai „Tesla“, „Waymo“, ar bet kuri kita savarankiškai važiuojančio automobilio sistema, visoms šioms transporto priemonėms reikalingas centrinis kompiuteris arba „smegenys“, kad apdorotų jutiklių pateiktus duomenis. „Nvidia“ Drive AGX platforma yra pagrindinis to pavyzdys, tačiau kai kurie automobilių gamintojai nusprendžia kurti tokio tipo technologijas savo viduje.

Savaeigių automobilių programinė įranga

Funkcionalios savarankiškai važiuojančių automobilių programinės įrangos kūrimas yra vienas didžiausių iššūkių, su kuriuo susiduria gamintojai. Gana lengva sukurti programą, kuri naudoja kelių ženklinimą ir vietos duomenis, kad galėtų sekti šiuolaikinius kelius. Bet kas atsitiks, jei kitas automobilis jus nukirs ar į kelią išbėgs gyvūnas?

Keliai nėra nuspėjamos vietos. Savarankiško automobilio programinė įranga turi sugebėti reaguoti į daugybę skirtingų situacijų, kurių daugelio neįmanoma iš anksto užprogramuoti.

Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis savarankiškai vairuojamuose automobiliuose

AI yra savarankiškų automobilių pramonės pagrindas. Iš esmės tokiomis autonominėmis transporto priemonėmis kaip ši siekiama imituoti žmogaus smegenis vairuojant, o tai reiškia, kad jos turi turėti galimybę priimti sprendimus, pagrįstus daugybe kintamųjų. Tai apima sankryžas ir kelio ženklus, kurie yra kelio dalis, taip pat transporto priemones, žmones ir kitas kliūtis, apie kurias įprastas vairuotojas paprastai žinotų.

Žmonėms sukurti duomenų bazes ir algoritmus, kurie puikiai atpažintų viską, kas vyksta, būtų per daug laiko. Vietoj to, gamintojai, tokie kaip Tesla, naudoja mašininį mokymąsi, kad mokytų savo algoritmus ir juos patobulintų.

Mašininio mokymosi algoritmai, randami savarankiškai važiuojančiuose automobiliuose, turi prasidėti nuo kai kurių pagrindinių duomenų, tačiau didžioji jų mokymosi dalis vyksta kelyje. Dėl šios priežasties labai svarbu, kad įmonės galėtų išbandyti savo automobilius tikruose keliuose, tačiau tai taip pat reiškia, kad savarankiškai važiuojantys automobiliai tik gerės, kuo daugiau važiuos.

Pėsčiasis, išeinantis į kelią, yra geras savarankiško automobilio mokymosi pavyzdys. Šiame scenarijuje automobilis turi keletą variantų; jis gali bandyti aplenkti pėsčiąjį, spausti stabdžius ir bandyti sustoti arba naudoti garso signalą, kad įspėtų pėsčiąjį. Dauguma savarankiškai važiuojančių automobilių aktyviai reaguos į tokias kliūtis, kaip ši, atmesdami paskutinę galimybę.

Iš čia jis turi nuspręsti, ar geriausia lenkti ar stabdyti, atsižvelgiant į tokius dalykus kaip greitis, atstumas, oro sąlygos ir įvairūs kiti aplinkos veiksniai. Jei, pavyzdžiui, lenkiant automobilis atsidurtų priešpriešinio eismo kelyje, greičiausiai jis pasirinks naudoti stabdžius.

Nesugebėjimas tinkamai reaguoti ir tinkamai reaguoti padeda savarankiškai vairuojančiam automobiliui išmokti spręsti panašias problemas ateityje. Idealiu atveju šiais duomenimis dalijasi savarankiškai važiuojantys automobiliai, kad jie galėtų tobulėti kartu.

Be AI, savaeigio automobilio užkulisiuose yra daug kitos programinės įrangos. GPS žemėlapių sistemos padeda automobiliui tiksliai orientuotis keliuose, o vairuotojo stebėjimo sistemos užtikrina, kad už vairo sėdintis žmogus būtų susikaupęs net ir savarankiško vairavimo režimu.

Kiekviena savarankiškai vairuojančių automobilių įmonė taiko skirtingą požiūrį į programinę įrangą, o tai reiškia, kad retai kada atvirai apie tai, kaip veikia jų įrankiai.

Ar savarankiškai vairuoti automobiliai yra saugūs?

Teisinga abejoti šiuolaikinių savarankiškai važiuojančių automobilių saugumu, ypač augant mirčių ir sužalojimų, susijusių su autonominiu vairavimu, sąrašui. Kaip matote iš vairuotojų informuotumo stebėjimo sistemų paplitimo daugelyje savarankiškai važiuojančių automobilių, net jų gamintojai žino, kad jos dar nėra tobulos.

Bet tai ne esmė. Savaeigiai automobiliai dar turi nuveikti ilgą kelią. Tai reiškia, kad autonominių automobilių gerbėjai turi šiek tiek ilgiau palaukti, kol jie galės įsigyti dirbtinio intelekto valdomą transporto priemonę, kuri pati vairuoja ir gali net susigrąžinti.