Prijatie autonómnych vozidiel v globálnom meradle naberá na rýchlosti. Spojené kráľovstvo nedávno prešlo Zákon o automatizovaných vozidlách s cieľom zabezpečiť bezpečnú integráciu plne a čiastočne autonómnych vozidiel do spoločnosti v priebehu niekoľkých nasledujúcich rokov. Viac autonómnych vozidiel sa práve teraz testujú v Číne ako kdekoľvek inde na svete. A v Spojených štátoch veľké metropolitné oblasti zaviedli používanie „robotaxí“ vo svojich možnostiach verejnej dopravy. Spoločnosti ako Plavba, Waymo a samozrejme, Tesla všetci investovali miliardy dolárov do svojich veľkých ambícií hostiť autonómne autá a služby od pobrežia po pobrežie a po celom svete. V tomto bode už vývoj a implementácia technológie autonómnych vozidiel nie je otázkou „či“ alebo skutočne „kedy“, ale jednoducho otázkou „do akej miery“? Čo môže prijatie autonómnych vozidiel poháňaných AI v masívnom meradle urobiť pre zlepšenie nielen našich ciest, ale aj našej spoločnosti?
Automatizácia bezpečnosti na cestách
Tlak na autonómne vozidlá a veľké množstvo kapitálu investovaného do týchto technológií svedčí o všeobecne uznávanom verejnom blahu, ktoré môže mať nasadenie samoriadiacich áut. Pre začiatok sú tu bezpečnostné štandardy samoriadiacich vozidiel nad štandardmi ľudských vodičov. Nedávna štúdia publikovaná v Prírodné komunikácie a postrehy od Tesly Správa o vplyve za rok 2022 zdôrazniť transformačný potenciál implementácie autonómnych vozidiel na zvýšenie bezpečnosti na cestách. Zistilo sa, že AV redukujú nárazy zozadu, čelné a bočné kolízie, ako aj prípady vybehnutia z cesty, o 20 % až 50 %. Vzhľadom na to, že to odhaduje Svetová zdravotnícka organizácia zranenia v cestnej premávke sú zodpovedné za smrť 1,35 milióna ľudí ročne na celom svete, toto dramatické zlepšenie bezpečnosti automobilov by malo seizmický dopad. Kým autonómne vozidlá za každých okolností prekonajú výkon ľudských vodičov, stále sú potrebné ďalšie technologické vylepšenia (ľudmi poháňané autá sú stále bezpečnejšie v podmienkach nízkej viditeľnosti a počas zákrut), ďalší pokrok v senzorových technológiách, prediktívnych algoritmoch a komunikácii V2X sa bude naďalej zlepšovať. reakcie v týchto zložitých jazdných scenároch a umožňujú im vytvárať bezpečnejšie vozovky.
AV blokujúca premávka
Okrem toho bude mať nasadenie autonómnych vozidiel výrazný vplyv aj na problematiku dopravných zápch. V štúdium vedené Asociáciou pre prímestskú dopravu (ACT) a Ministerstvom dopravy Spojených štátov amerických (USDOT), „špička“ – kedysi vhodný názov – teraz predstavuje šesť hodín denne a cestovanie počas týchto zvýšených časov trvá o 40 % dlhšie . Jediné jednotlivé brzdenie môže ovplyvniť premávku v meste a spôsobiť spomalenie alebo dokonca úplné zablokovanie. S pomocou senzorov a kamier poháňaných špičkovým softvérom však autonómne vozidlá brzdiť oveľa menej často ako ich ľudské náprotivky a v dôsledku toho je oveľa menej pravdepodobné, že spôsobia tieto dopravné poruchy. Dokonca aj nasadenie niekoľkých autonómnych vozidiel môže mať pozitívny vplyv na dopravné zápchy tým, že pomáha zmierniť rýchlosť ľudských vodičov zdieľajú cestu s.
Úspora paliva a udržateľnosť
Autonómne vozidlá môžu tiež zlepšiť spotrebu paliva v porovnaní s ľudskými vodičmi riadením ich rýchlosti a zrýchlenia a tým, že budú cestovať bližšie k sebe, aby sa zlepšil odpor vzduchu a znížila spotreba paliva. Podľa MIT News, ak každé vozidlo na ceste bolo autonómnenielenže by sa zvýšila cestovná rýchlosť o 20 %, ale spotreba paliva by sa znížila o 18 % a emisie oxidu uhličitého o 25 %. Tento vývoj by bol kľúčový v našom pokračujúcom úsilí priniesť udržateľnosť do nespočetného množstva priemyselných odvetví a podnikov. Štúdia od TuSimple zistili, že ich autonómne nákladné vozidlá boli o 11 % úspornejšie ako tie, ktoré riadili ľudskí vodiči. Táto zvýšená spotreba paliva umožní, aby tovary a služby boli pre spotrebiteľov menej nákladné, a zároveň pomôže týmto spoločnostiam v ich úsilí o ekologickejšie a udržateľnejšie prevádzky.
Pohľad pod kapotu
Úroveň technologického pokroku, ktorá umožňuje fungovanie týchto systémov autonómnych vozidiel, sa pripravovala desaťročia. Súbory senzorov, vrátane kamier, radarov a LiDAR, dodávajú dáta do neurónových sietí navrhnutých tak, aby napodobňovali ľudský mozog a vykonávali detekciu objektov a segmentáciu obrazu. Tieto neurónové siete potom spracujú tento zmyslový vstup, vrátane prítomnosti iných vozidiel, dopravných značiek a prekážok, aby vytvorili komplexnú mapu okolia vozidla. Ďalším krokom je plánovanie pohybu, kde sa pomocou komplexnej analýzy všetkých predtým zozbieraných údajov vypočítajú podrobné trasy a trajektórie. Aj potom musia všetky tieto procesy počítať s neviditeľnými situáciami a musia byť schopné prispôsobiť sa týmto okolnostiam v reálnom čase. Vzhľadom na enormné množstvo zložitých a detailných procesov, ktoré sú súčasťou vývoja týchto systémov a softvéru, neexistujú dva rovnaké a každý z týchto AV systémov má svoje klady a zápory.
Vidlice na ceste
Dva primárne prístupy k rozvoju autonómneho riadenia sú HD mapy verzus HD bezmapové systémy. Výhoda používania máp je v ich jednoduchšej detekcii objektov a plánovaní pohybu, ale tieto systémy sú závislé na nepretržitej komunikácii pri aktualizácii údajov a sú náchylné na zastaranie. Systémy HD bez máp, ako napríklad ten, ktorý vyvinula softvérová spoločnosť pre autonómne riadenie Imagry, spoliehajú sa takmer výlučne na údaje v reálnom čase a sú viac v súlade s tým, ako fungujú ľudskí vodiči. Sú tiež sebestačné a menej zraniteľné voči kybernetickým hrozbám, vyžadujú si však pokročilé schopnosti vnímania a komplexné spracovanie v reálnom čase. Po tomto počiatočnom rozdelení filozofie existuje niekoľko ďalších, ktoré boli v popredí diskusií v tomto odvetví. Plánovanie pohybu založené na pravidlách vs. plánovanie pohybu založené na neurónovej sieti je jedným z takýchto problémov s bezpečnostnými a regulačnými orgánmi, ktoré uprednostňujú lepšie definovateľný prístup „ak-potom“, ktorý je charakteristickým znakom systémov založených na pravidlách. Zatiaľ čo konštrukcia preddefinovaných scenárov ponúka vysokú vysvetliteľnosť, tieto systémy sa snažia prispôsobiť novým, nepredvídaným situáciám, čo je oblasť, v ktorej systémy založené na neurónových sieťach vynikajú.
Cesta vpred
Pokračuje sa v budovaní základov, ktoré umožnia široké prijatie autonómnych vozidiel po celom svete. O automobilky a spoločnosti, ktoré sú ochotné investovať miliardy dolárov do vývoja autonómnych vozidiel a okolo nich sústredených služieb, rozhodne nie je núdza. Zatiaľ čo pri vytváraní samoriadiacich vozidiel zostáva veľa rôznych systémov a procesov, všetci odborníci sa do určitej miery zhodujú na obrovskom množstve praktických výhod, ktoré môžu mať autonómne vozidlá a ich implementácia pre spoločnosť. Ďalšou a možno najdôležitejšou prekážkou, ktorú treba odstrániť, je budovanie dôvery širokej verejnosti v tieto technológie. Pokrok umelej inteligencie sa tiež začal pod mrakom skepticizmu a nedôvery, ktorý bolo potrebné prekonať. Teraz na svete neexistuje veľké odvetvie alebo spoločnosť, ktorá by tieto technológie v tej či onej miere nevyužívala. Autonómne vozidlá budú mať podobné stúpanie do kopca, ale keďže tieto systémy napredujú a na našich cestách čoraz viac prevládajú, náš komfort a oboznámenie sa s nimi sa tiež len zvýši. Keďže tieto technológie napredujú rýchlym tempom, priemysel AV je na ceste ku globálnemu prijatiu ďalej, než by si niektorí mysleli.
