Ako fungujú autonómne vozidlá?

6. decembra 202429. novembra 2024 Sebastián Soviar

Úvodný obrázok zdroj: Vladimir Srajber, Pexels

Autonómne vozidlo alebo samojazdiace vozidlo vníma prostredie, prijíma rozhodnutia a vykonáva ich bez ľudského zásahu. Funguje to prostredníctvom najmodernejších technológií vrátane strojového učenia a umelej inteligencie. Zahŕňa rôzne senzory: kamery, LiDAR, RADAR, GPS a odometriu.

Všetky tieto kombinované systémy umožňujú vozidlu zisťovať a vnímať. Či už objekty, chodcov, prekážky alebo iné vozidlá, aby sa mohlo bezpečne a plynulo pohybovať ďalej. Spoločnosť automobilových inžinierov klasifikovala rôzne úrovne autonómnych vozidiel od úrovne 0 po úroveň 5, ako je opísané ďalej.

Úroveň 0 (bez automatizácie): Táto úroveň zahŕňa plnú kontrolu zo strany ľudského vodiča, hoci vozidlo môže vydávať varovania alebo upozornenia.
Úroveň 1 – asistencia vodiča: Podpora riadenia základným systémom automatizácie, ako je adaptívny tempomat alebo asistent udržiavania v jazdnom pruhu. Od vodiča sa stále vyžaduje aktívna účasť na udržiavaní kontroly nad chodom vozidla.
Úroveň 2 – čiastočná automatizácia: Udržiavanie a ovládanie riadenia, zrýchľovania a brzdenia vozidla sa v určitých situáciách vykonáva automaticky.
Úroveň 3 – podmienená automatizácia: Vozidlo môže vykonávať väčšinu úloh riadenia za špecifických podmienok. Od vodiča sa ale očakáva, že bude v prípade potreby k dispozícii na ovládanie vozidla.
Úroveň 4 – vysoká automatizácia: Vozidlo je schopné vykonávať všetky jazdné úlohy v kontexte špecifickom pre dané prostredie. Napríklad ako je jazda v meste alebo na diaľnici, bez akéhokoľvek zásahu človeka pri prevádzke v týchto špecifických podmienkach.
Úroveň 5 – Úplná automatizácia: Vozidlo plne ovláda všetky aspekty v každom jazdnom prostredí. Bez potreby akéhokoľvek zásahu vodiča s výnimkou nastavenia cieľa jazdy.

Tieto úrovne predstavujú výrazný skok od nižších úrovní automatizácie k úplnej autonómii. Zahŕňajú obrovské kroky vpred v oblasti algoritmov umelej inteligencie, spracovania údajov v reálnom čase a bezpečnostných mechanizmov. Takýto pokrok skutočne predpokladá vyriešenie rôznych technických, regulačných a etických výziev spojených s touto technológiou.

Strojové učenie v autonómnych vozidlách

Strojové učenie zohráva dôležitú úlohu pri analýze údajov, učení sa z nich a predpovedaní prostredia, v ktorom autonómne vozidlá fungujú. Tieto systémy dokážu na základe spracovania informácií pochádzajúcich zo snímačov. Ako sú kamery, LiDAR a RADAR, rozpoznávať objekty, identifikovať osoby a zisťovať iné vozidlá. Budú predvídať správanie subjektov vo svojom okolí. Môže ísť či už o chodcov alebo autá, a na základe ich analýzy budú prijímať rozhodnutia.

Strojové učenie prispieva k:

Vnímanie: Interpretácia okolia rozpoznávaním objektov, zisťovaním jazdných pruhov a chápaním podmienok na ceste.
Rozhodovanie: Analýza situácie na určenie, či treba brzdiť, zrýchľovať alebo zmeniť jazdný pruh.
Ovládanie: Vykonávanie presných pohybov vozidla, ako je riadenie alebo brzdenie, s cieľom bezpečne a plynulo riadiť vozidlo.

Tieto schopnosti pomáhajú autonómnym vozidlám zlepšovať sa v priebehu času a prispôsobovať sa zložitým scenárom v reálnom svete.

Hardvér používaný v autonómnych vozidlách

Autonómne vozidlá sú závislé od rôznych hardvérových komponentov. Tieto komponenty, ktoré zbierajú údaje z prostredia a vytvárajú podrobný obraz sveta v reálnom čase. Tieto komponenty sú nevyhnutné na to, aby vozidlo mohlo zisťovať, interpretovať a reagovať na rôzne prvky na ceste.

LiDAR – Senzor založený na laseri, ktorý využíva svetelné impulzy na vytváranie 3D máp prostredia s vysokým rozlíšením. LiDAR veľmi dobre zisťuje presnú vzdialenosť k objektom a je potrebný pri určovaní polohy. Taktiež detekcii prekážok a vnímaní hĺbky aj v podmienkach so slabým osvetlením.
Kamery založené na videní – Tieto kamery snímajú vizuálne údaje, ktoré umožňujú identifikáciu objektov, rozpoznávanie dopravných značiek a monitorovanie značenia jazdných pruhov. Budú poskytovať informácie o farbe a textúre na podporu LiDAR a zabezpečovať interpretáciu svetelnej signalizácie, chodcov a iných vozidiel vozidlom. Systémy aktívneho videnia umožňujú aj predvídanie pohybu okolia a predvídanie správania účastníkov cestnej premávky.

Tieto snímače spolupracujú s RADAR systémami, ktoré merajú rýchlosť a vzdialenosť objektov. Taktež ultrazvukovými snímačmi na detekciu blízkych prekážok, napríklad pri parkovaní. Ich kombinácia zabezpečuje komplexné povedomie o okolí, čo umožňuje autonómnym vozidlám bezpečný a efektívny pohyb.

Výzvy a obmedzenia

Hoci technológia autonómnych vozidiel urobila veľký pokrok, stále je potrebné prekonať niekoľko výziev, aby sa autonómne vozidlá stali realitou pre všetkých. Medzi hlavné oblasti problémov patrí bezpečnosť, ochrana, dizajn, výkon a presnosť. Zabezpečenie spoľahlivého fungovania týchto vozidiel v rôznych a nepredvídateľných prostrediach predstavuje náročnú úlohu, ktorú treba riešiť nielen z technického, ale aj zo spoločenského hľadiska.

Kľúčovou súčasťou vývoja autonómnych vozidiel je vizuálne snímanie a spracovanie, ktoré zahŕňa tvorbu presných máp, nepretržité snímanie okolia a spracovanie vizuálnych údajov v reálnom čase v dynamických prostrediach, ako sú rušné mestské oblasti. Na tieto úlohy sú potrebné vysoko výkonné systémy, ktoré dokážu zistiť a interpretovať rôzne faktory, od pohybujúcich sa objektov až po meniace sa dopravné vzory a podmienky prostredia, ako napríklad dážď alebo hmla.

Okrem toho je potrebné implementovať spoľahlivé bezpečnostné opatrenia na ochranu autonómnych vozidiel pred kybernetickými hrozbami, hackerskými útokmi alebo manipuláciou so systémom. Bezpečnosť zostáva prvoradou prioritou, ktorá si vyžaduje prísne testovanie, aby sa zabezpečilo, že vozidlo zvládne nečakané situácie a dokáže prijímať rozhodnutia minimalizujúce riziká pre cestujúcich, chodcov a ostatných účastníkov cestnej premávky.

Splnenie týchto výziev bude rozhodujúce pre dlhodobý úspech autonómnych vozidiel, budovanie dôvery a zabezpečenie ich bezproblémovej integrácie do každodenných dopravných systémov.

Budúce trendy a úvahy

Vývoj autonómnych vozidiel je poháňaný ich potenciálom riešiť kritické výzvy v modernej doprave. Medzi hlavné výhody autonómnych vozidiel patrí zníženie znečistenia, keďže sú často navrhované na bezproblémovú integráciu s elektrickými pohonnými jednotkami. Ďalším prínosom je zmiernenie dopravných zápch vďaka optimalizácii dopravného toku pomocou pokročilých algoritmov. Presné riadenie zrýchľovania a brzdenia prispieva k minimalizácii spotreby energie, zatiaľ čo výrazné zníženie počtu ľudských chýb, hlavnej príčiny nehôd, vedie k zvýšeniu bezpečnosti na cestách.

Plne autonómne vozidlá však vyvolávajú diskusie o časovom pláne ich praktickej realizácie a širších dôsledkoch pre mestské prostredie a spoločnosť. Vynárajú sa otázky, ako by tieto vozidlá spolupracovali s už existujúcou infraštruktúrou, aký by bol ich vplyv na zamestnanosť v odvetviach súvisiacich s riadením a aké všetky etické dilemy by sa týkali rozhodovania počas kritických scenárov.

Samojazdiace vozidlá využívajú kombináciu najmodernejších technológií, ako je strojové učenie, umelá inteligencia a súbor senzorov, na vnímanie okolia, rozhodovanie o trase a riadenie jazdy. Napriek významným pokrokom zostáva niekoľko veľkých výziev, najmä v oblasti regulačných rámcov, kybernetickej bezpečnosti, kompatibility s existujúcou infraštruktúrou a akceptácie verejnosťou. Ich vyriešenie by bolo kľúčové pre vytvorenie autonómneho riadenia v širokom rozsahu v priebehu niekoľkých nasledujúcich rokov.