Droga do przyjęcia pojazdów autonomicznych

Wdrażanie pojazdów autonomicznych w skali globalnej nabiera tempa. Wielka Brytania niedawno przyjęła tzw Ustawa o pojazdach zautomatyzowanych w celu zapewnienia bezpiecznej integracji w pełni i częściowo autonomicznych pojazdów ze społeczeństwem w ciągu najbliższych kilku lat. Więcej pojazdów autonomicznych są obecnie testowane w Chinach niż gdziekolwiek indziej na świecie. W Stanach Zjednoczonych główne obszary metropolitalne zdecydowały się na wykorzystanie „robotaksji” w transporcie publicznym. Firmy takie jak Rejs, Waymo i oczywiście, Tesla wszyscy zainwestowali miliardy dolarów w swoje wielkie ambicje udostępniania samochodów autonomicznych i usług na całym świecie od wybrzeża do wybrzeża. W tym momencie rozwój i wdrażanie technologii pojazdów autonomicznych nie jest już kwestią „czy” ani nawet „kiedy”, ale po prostu kwestią „w jakim stopniu”? Co wprowadzenie na masową skalę pojazdów autonomicznych napędzanych sztuczną inteligencją może poprawić nie tylko nasze drogi, ale także nasze społeczeństwo?

Automatyzacja bezpieczeństwa drogowego

Nacisk na pojazdy autonomiczne i góry kapitału zainwestowane w te technologie wskazują na powszechnie uznawane dobro publiczne, jakie może przynieść wprowadzenie samochodów autonomicznych. Zacznijmy od tego, że standardy bezpieczeństwa pojazdów autonomicznych przewyższają standardy bezpieczeństwa ludzkich kierowców. Niedawne badanie opublikowane w Nature Communications i spostrzeżeniami Tesli Raport wpływu 2022 podkreślają transformacyjny potencjał wdrożenia pojazdów autonomicznych w zakresie poprawy bezpieczeństwa drogowego. Stwierdzono, że pojazdy AV zmniejszają liczbę uderzeń w tył, czołowych i bocznych, a także wypadnięć z drogi o 20–50%. Biorąc pod uwagę, że Światowa Organizacja Zdrowia szacuje, że urazy w ruchu drogowym są odpowiedzialne za śmierć 1.35 miliona ludzi rocznie na całym świecie, ta radykalna poprawa bezpieczeństwa samochodów miałaby skutki sejsmiczne. Choć zanim pojazdy autonomiczne osiągną lepsze wyniki od ludzkich kierowców w każdych okolicznościach, potrzebne są dalsze udoskonalenia technologiczne (samochody kierowane przez ludzi nadal pozostają bezpieczniejsze w warunkach słabej widoczności i podczas zakrętów), dalszy rozwój technologii czujników, algorytmów predykcyjnych i komunikacji V2X będzie w dalszym ciągu udoskonalany reakcji w tych złożonych scenariuszach jazdy i umożliwić im tworzenie bezpieczniejszych dróg.

Ruch blokujący AV

Ponadto wdrożenie pojazdów autonomicznych będzie miało również istotny wpływ na kwestię zatorów komunikacyjnych. W „The Puzzle of Monogamous Marriage” przeprowadzone przez Association for Commuter Transportation (ACT) i Departament Transportu Stanów Zjednoczonych (USDOT) dojazdy do pracy w godzinach szczytu – niegdyś trafny tytuł – obecnie zajmują sześć godzin dziennie, a podróż w tych wzmożonych godzinach trwa o 40% dłużej . Pojedyncze hamowanie może mieć wpływ na ruch w całym mieście, powodując spowolnienie, a nawet całkowity zator. Za pomocą czujników i kamer zasilanych najnowocześniejszym oprogramowaniem powstają jednak pojazdy autonomiczne hamuj znacznie rzadziej niż ich ludzkie odpowiedniki, w związku z czym znacznie rzadziej powodują zakłócenia w ruchu drogowym. Nawet wdrożenie kilku pojazdów autonomicznych może mieć pozytywny wpływ na natężenie ruchu, pomagając Umiarkować prędkość ludzkich kierowców z którymi dzielą drogę.

Efektywność paliwowa i zrównoważony rozwój

Pojazdy autonomiczne mogą również zmniejszyć zużycie paliwa w porównaniu z ludzkimi kierowcami, kontrolując ich prędkość i przyspieszenie oraz zbliżając się do siebie, aby zmniejszyć opór powietrza i zmniejszyć zużycie paliwa. Według MIT News, jeśli każdy pojazd na drodze był autonomiczny, nie tylko prędkość podróży wzrosłaby o 20%, ale zobaczylibyśmy zmniejszenie zużycia paliwa o 18% i obniżenie emisji dwutlenku węgla o 25%. Ten rozwój byłby kluczowy w naszych ciągłych wysiłkach na rzecz zapewnienia zrównoważonego rozwoju niezliczonej liczbie branż i przedsiębiorstw. Badanie przeprowadzone przez TuSimple wykazało, że ich autonomiczne ciężarówki były o 11% bardziej oszczędne pod względem zużycia paliwa niż te pilotowane przez kierowców. Ta zwiększona oszczędność paliwa sprawi, że towary i usługi staną się mniej kosztowne dla konsumentów, a jednocześnie pomoże tym firmom w ich wysiłkach na rzecz uczynienia ich działalności bardziej ekologicznymi i zrównoważonymi.

Spojrzenie pod maskę

Prace nad poziomem zaawansowania technologicznego, który umożliwia działanie systemów pojazdów autonomicznych, trwały dziesięciolecia. Układy czujników, w tym kamery, radary i LiDAR, dostarczają dane do sieci neuronowych zaprojektowanych w celu naśladowania ludzkiego mózgu oraz wykrywania obiektów i segmentacji obrazu. Te sieci neuronowe przetwarzają następnie dane sensoryczne, w tym obecność innych pojazdów, znaków drogowych i przeszkód, w celu stworzenia kompleksowej mapy przestrzennej otoczenia pojazdu. Kolejnym krokiem jest planowanie ruchu, podczas którego wyliczane są szczegółowe trasy i trajektorie na podstawie kompleksowej analizy wszystkich zebranych wcześniej danych. Nawet wtedy wszystkie te procesy nadal muszą uwzględniać niewidziane sytuacje i móc dostosowywać się do tych okoliczności w czasie rzeczywistym. Ze względu na ogromną liczbę skomplikowanych i szczegółowych procesów związanych z rozwojem tych systemów i oprogramowania, nie ma dwóch identycznych, a każdy z tych systemów AV ma swoje zalety i wady.

Widelce Na Drodze

Dwa główne podejścia do rozwoju pojazdów autonomicznych to mapy HD i systemy bez map HD. Zaletą korzystania z map jest uproszczone wykrywanie obiektów i planowanie ruchu, ale systemy te są zależne od ciągłej komunikacji w celu aktualizacji danych i są podatne na dezaktualizację. Systemy pozbawione map HD, takie jak ten opracowany przez firmę zajmującą się oprogramowaniem do jazdy autonomicznej Wyobraźnia, opierają się niemal całkowicie na danych w czasie rzeczywistym i są w większym stopniu zgodne ze sposobem działania ludzkich kierowców. Są również bardziej samowystarczalne i mniej podatne na zagrożenia cybernetyczne, ale wymagają zaawansowanych pokładowych możliwości postrzegania i złożonego przetwarzania w czasie rzeczywistym. Po tym początkowym rozłamie filozoficznym istnieje kilka innych, które znalazły się w czołówce debat w branży. Planowanie ruchu w oparciu o reguły a planowanie ruchu w oparciu o sieć neuronową to jeden z takich punktów spornych, w przypadku którego organy ds. bezpieczeństwa i regulacyjne preferują bardziej dające się zdefiniować podejście „jeśli-to”, które jest cechą charakterystyczną systemów opartych na regułach. Chociaż konstruowanie predefiniowanych scenariuszy zapewnia dużą łatwość wyjaśnienia, systemy te mają trudności z przystosowaniem się do nowych, nieprzewidzianych sytuacji, a w tym obszarze przodują systemy oparte na sieciach neuronowych.

Droga przed nami

Nadal trwają prace nad umożliwieniem powszechnego przyjęcia pojazdów autonomicznych na całym świecie. Z pewnością nie brakuje producentów samochodów i firm chcących zainwestować miliardy dolarów w rozwój pojazdów autonomicznych i usług wokół nich skupionych. Chociaż istnieje wiele różnych systemów i procesów związanych z tworzeniem pojazdów autonomicznych, wszyscy eksperci w pewnym stopniu zgadzają się co do ogromnej liczby praktycznych korzyści, jakie pojazdy autonomiczne i ich wdrożenie mogą przynieść społeczeństwu. Kolejną i być może najważniejszą przeszkodą do usunięcia jest budowanie zaufania ogółu społeczeństwa do tych technologii. Rozwój sztucznej inteligencji również rozpoczął się pod chmurą sceptycyzmu i nieufności, którą należało pokonać. Obecnie nie ma na świecie dużej branży ani firmy, która nie korzystałaby z tych technologii w takim czy innym zakresie. Pojazdy autonomiczne będą miały przed sobą podobne wzniesienie, ale w miarę rozwoju tych systemów i ich coraz częstszego występowania na naszych drogach, nasz komfort i znajomość ich również będzie się zwiększać. Ponieważ technologie te rozwijają się w szybkim tempie, branża AV jest dalej na drodze do globalnego przyjęcia, niż niektórzy mogą sądzić.