Mis on isejuhtivad autod ja kuidas need töötavad?

Võtmed kaasavõtmiseks

• Isejuhtivad autod kasutavad andurite ja kaamerate kombinatsiooni, et luua ümbritsevast maailmast 3D-pilt, mis võimaldab neil ohutult sõita ilma juhi suurema sekkumiseta.
• Isejuhtivad autod kuuluvad erinevate automatiseerimistasemete alla, alates autodest, mis nõuavad iga sõiduülesande täitmiseks inimest, kuni autodeni, mis võivad sõita avalikel teedel ilma inimese sekkumiseta.
• Isejuhtivate autode tarkvara toetub keskkonna muutujatel põhinevate otsuste tegemiseks suuresti AI-le ja masinõppe algoritmidele ning need algoritmid paranevad, kui rohkem aega veedetakse teel.

Ideaal täiusliku isejuhtiva auto loomiseks on olnud populaarne juba autode algusaegadest peale. Pärast üle sajandi kestnud uuendusi ja tehnoloogilisi läbimurdeid olete lähemal kui kunagi varem autole, mis suudab ise juhtida, kuna mitmed ettevõtted töötavad juba avalikel teedel olevate projektidega.

Aga kuidas isejuhtivad autod töötavad? Ja kui lähedal olete oma robo-autojuhi unistuste saavutamisele?

Mis on isejuhtivad autod?

Nagu nimigi ütleb, on isejuhtivad (nimetatakse ka autonoomseks) sõidukiteks autod, mis sõidavad ise. Enamik kaasaegsed isejuhtivad autod nõuda juhi kohalolekut, et hädaolukorras juhtimine üle võtta. Väljaspool hädaolukordi või olukordi, mil auto hakkab ebakorrektselt käituma, peaks see suurema osa sõidust hakkama saama ilma juhi sekkumiseta.

Kuidas isejuhtivad autod töötavad?

Isejuhtivad autod kasutavad andurite ja kaamerate kombinatsiooni, et luua ümbritsevast maailmast 3D-pilt. Seejärel kasutatakse täiustatud tarkvara teel autode, inimeste ja takistuste tuvastamiseks, mis võimaldab sõidukil liikluseeskirju järgides ise ohutult sõita.

Paljud ettevõtted töötavad selle tehnoloogia kallal ja see tähendab, et isejuhtiva auto valmistamisel on mitu erinevat lähenemist. Samuti on erinevate funktsioonidega isejuhtivatele autodele määratud erinevad tasemed.

Broneerimine ja Waymo isejuhtivasse taksosse hüppamine on üks lihtsamaid viise isejuhtiva auto proovimiseks, kuid esimese Waymo-sõidu jaoks peate olema Arizonas.

Selgitatud isejuhtivate autode tasemed

Enamik maailma isejuhtivaid autosid ei ole täielikult isejuhtivad mudelid ja need kuuluvad kuue erineva automatiseerimistaseme alla, millest igaüks pakub paremat automatiseerimist kui eelmine.

• 0. taseme autodel puudub automaatika ja iga sõiduülesande täitmiseks on vaja inimest.
• 1. taseme autodel on juhiabifunktsioonid, näiteks püsikiiruse hoidja, kuid sõiduki juhtimiseks on vaja inimest.
• 2. taseme autodel on osaline automaatika. See tähendab, et nad saavad juhtida selliseid asju nagu juhtimine, kuid siiski vajavad nad juhtimiseks inimest.
• 3. taseme autodel on tingimuslik automaatika, mis võimaldab neil keskkonnale reageerida, et sõiduülesandeid täita.
• 4. taseme autodel on kõrge automaatika, mis võimaldab autol geotaraga piiratud aladel täielikult sõita.
• 5. taseme autodel on täisautomaatika ja nad saavad sõita avalikel teedel ilma inimese sekkumiseta.

Esimesed kolm taset nõuavad, et inimene juhiks sõidukit selle juhtimise ajal, ülejäänud kolm aga nõuavad inimestevahelist suhtlemist piiratud või üldse mitte. Iga sõiduki automatiseerimise tase on verstapost, kuid viies tase on kõige põnevam ja selle saavutamiseks teevad paljud ettevõtted kõvasti tööd.

Riistvara isejuhtivate autode taga

Üllataval kombel pole riistvarapiirangud isejuhtivate autode ruumis suur probleem. Teoreetiliselt on ainsad andurid, mida isejuhtiva auto töötamiseks vajate, tavalised kaamerad, mille raskuste tõstmist teeb tarkvaratöötlus. Muidugi on palju turvalisem kasutada erinevaid andureid, et anda tarkvarale võimalikult palju andmeid.

Kuidas LiDAR isejuhtivates autodes töötab?

Valgustuvastuse ja kauguse mõõtmise andurid ehk LiDAR mõõdavad sügavust, et luua isejuhtiva sõiduki ümbrusest täpne 3D-mudel. See saavutatakse, kiirgades miljoneid laserimpulsse igas sekundis ja mõõtes aega, mis kulub iga impulsi peegeldumiseks. Mida pikem on peegeldusaeg, seda kaugemal on objekt sensorist.

See aitab isejuhtival autol mõista oma keskkonda ja ümbritsevaid objekte. See hõlmab hooneid, inimesi ja loomi, aga ka kõike muud, millest sõiduk mööda sõidab. Selge päeva korral on LiDAR kõik, mida auto kiires linnakeskkonnas navigeerimiseks vajab. Selle jõudlus langeb aga vihma või udu tõttu ja seepärast ei saa isejuhtivad autod tugineda LiDAR-ile kui ainsale anduritüübile.

Kuidas radar isejuhtivates autodes töötab?

Radar täidab automatiseeritud sõidukitel LiDAR-iga sarnast rolli. Laserite kiirgamise asemel kiirgab see aga raadiolaineid ja mõõdab teid ümbritsevate objektide peegeldusi. Eesmärk on siiski mõista autot ümbritsevat keskkonda.

LiDAR-anduritel on 10 korda suurem eraldusvõime kui radaril, kuid radarit ei mõjuta kehvad ilmastikutingimused. Radariandurid on ka odavamad kui LiDAR andurid.

Kuidas visuaalkaamerad isejuhtivates autodes töötavad?

Sellised ettevõtted nagu Google'i Waymo kasutavad oma peamiste andurimassiivide jaoks LiDAR-i, radari ja tavalisi kaameraid. Tesla seevastu on otsustanud täielikult investeerida tavalistesse kaameratesse ja täiustatud tarkvarasse, et autonoomselt teedel navigeerida.

Näotuvastustehnoloogia on olnud kasutusel juba pikka aega, kuigi seda on enamasti kasutatud nutitelefonides ja täiustatud turvalahendustes. Isejuhtivate autode eesmärk on viia see järgmisele tasemele, kasutades masinõppel põhinevat objektituvastust, tuvastades hooneid, autosid, inimesi ja kõike muud teie sõiduki ümber.

Muud isejuhtivate autode andurid

Isejuhtivas autos on sageli peamised andurid radar, LiDAR ja tavalised kaamerad, kuid mõnel sõidukil on neid rohkemgi. Täiendav riistvara, näiteks ultraheliandurid, annab autole veelgi parema arusaamise ümbritsevast. See võimaldab isesõitvatel autodel reageerida mittevisuaalsetele märguannetele, nagu kiirabiauto sireenide heli.

Isejuhtiv auto "Ajud"

Olenemata sellest, kas tegemist on Tesla, Waymo või mõne muu isejuhtiva autosüsteemiga, vajavad kõik need sõidukid andurite edastatud andmete töötlemiseks keskarvutit ehk "aju". Nvidia Drive AGX platvorm on selle juhtiv näide, kuid mõned autotootjad otsustavad seda tüüpi tehnoloogiat ettevõttesiseselt arendada.

Tarkvara isejuhtivate autode taga

Funktsionaalse isejuhtiva auto tarkvara loomine on üks suurimaid väljakutseid, millega tootjad silmitsi seisavad. Tänapäevaste teede jälgimiseks teemärgistust ja asukohaandmeid kasutava programmi loomine on suhteliselt lihtne. Mis saab aga siis, kui teine ​​auto su otsast maha lõikab või teele jookseb loom välja?

Teed ei ole etteaimatavad kohad. Isejuhtiva auto tarkvara peab suutma reageerida suurele hulgale erinevatele olukordadele, millest paljusid on võimatu ette programmeerida.

AI ja masinõpe isejuhtivates autodes

AI on isejuhtivate autode tööstuse keskmes. Sisuliselt on selliste autonoomsete sõidukite eesmärk sõidu ajal inimese aju jäljendamine, mis tähendab, et nad peavad suutma teha otsuseid suure hulga muutujate põhjal. See hõlmab tee osaks olevaid ristmikke ja liiklusmärke, samuti sõidukeid, inimesi ja muid takistusi, millest tavajuht tavaliselt teadlik on.

Inimeste jaoks oleks liiga aeganõudev luua andmebaase ja algoritme, mis tunnevad täiuslikult ära kõik teel olevad asjad. Selle asemel kasutavad sellised tootjad nagu Tesla masinõpet oma algoritmide koolitamiseks ja täiustamiseks.

Isejuhtivates autodes leiduvad masinõppe algoritmid peavad algama mõne põhiandmetega, kuid suur osa nende õppimisest toimub teel. Seetõttu on nii oluline, et ettevõtted saaksid oma autosid päris teedel testida, kuid see tähendab ka seda, et isejuhtivad autod lähevad seda paremaks, mida rohkem nad sõidavad.

Teele välja astuv jalakäija on hea proovikivi isejuhtiva auto masinõppeks. Selle stsenaariumi korral on autol mitu võimalust; see võib üritada jalakäija ümber põigata, pidurit vajutada ja peatuda või jalakäija hoiatamiseks kasutada helisignaali. Enamik isejuhtivaid autosid läheneb sellistele takistustele aktiivselt, välistades viimase võimaluse.

Siit edasi peab ta otsustama, kas kõige parem on kalduda või pidurdada, võttes arvesse selliseid asju nagu kiirus, vahemaa, ilmastikutingimused ja mitmed muud keskkonnategurid. Kui kaldumine tooks auto näiteks vastutuleva liikluse teele, valib see tõenäoliselt pidurite kasutamise.

Õigesti reageerimata jätmine ja õige reageerimine aitavad isejuhtival autol õppida, kuidas tulevikus sarnaste probleemidega toime tulla. Ideaalis jagatakse neid andmeid isejuhtivate autode vahel, et tagada nende koos täiustamine.

Lisaks tehisintellektile on isejuhtivas autos kulisside taga palju muud tarkvara. GPS-kaardisüsteemid aitavad autol teedel täpselt navigeerida, juhi jälgimissüsteemid aga tagavad roolis istuja keskendumise isegi isejuhtivas režiimis.

Iga isejuhtiva autoga tegelev ettevõte läheneb tarkvarale erinevalt ja see tähendab, et harva on nad oma tööriistade toimimise osas avatud.

Kas isejuhtivad autod on ohutud?

On õiglane seada kahtluse alla kaasaegsete isejuhtivate autode ohutus, eriti autonoomse juhtimisega seotud surmajuhtumite ja vigastuste arvu suurenemise tõttu. Nagu näete paljude isejuhtivate autode juhiteadlikkuse jälgimissüsteemidest, teavad isegi nende tootjad, et need pole veel täiuslikud.

Kuid see pole asja mõte. Isejuhtivate autodeni on veel pikk tee minna. See tähendab, et autonoomsete autode fännid peavad veidi kauem ootama, et saada kätte tehisintellektiga juhitav sõiduk, mis ise juhib ja võib isegi end tagasi võtta.