Шта су самовозећи аутомобили и како раде?

Кључне Такеаваис

• Аутомобили који се сами возе користе комбинацију сензора и камера за креирање 3Д слике света око себе, омогућавајући им да возе безбедно без велике интервенције возача.
• Самовозећи аутомобили спадају у различите нивое аутоматизације, у распону од аутомобила који захтевају од човека да изврши сваки задатак вожње до аутомобила који могу да возе на јавним путевима без људске интервенције.
• Софтвер за самовозећи аутомобил се у великој мери ослања на АИ и алгоритме машинског учења за доношење одлука на основу варијабли у окружењу, а ови алгоритми се побољшавају са више времена проведеног на путу.

Идеал за стварање савршеног самовозећег аутомобила популаран је још од раних дана аутомобила. После више од једног века иновација и технолошких открића, ближи сте него икад да имате аутомобил који може сам да се вози, са неколико компанија које раде на пројектима већ на јавним путевима.

Али како функционишу самовозећи аутомобили? И колико сте близу остварењу својих робо-шоферских снова?

Шта су аутомобили који се сами возе?

Као што име говори, самовозећа возила (која се називају и аутономна) су аутомобили који се сами возе. Већина модерни самовозећи аутомобили захтевају присуство возача ради преузимања у хитним случајевима. Изван хитних случајева или ситуација када аутомобил почне да се понаша неуредно, требало би да се носи са већином вожње без икакве интервенције возача.

Како функционишу самовозећи аутомобили?

Аутомобили који се сами возе користе комбинацију сензора и камера за креирање 3Д слике света око себе. Напредни софтвер се затим користи за откривање аутомобила, људи и препрека на путу, омогућавајући возилу да се безбедно вози уз поштовање правила пута.

Многе компаније раде на овој технологији, а то значи да постоји неколико различитих приступа у прављењу самовозећег аутомобила. Такође постоје различити нивои који су додељени самовозећим аутомобилима са различитим карактеристикама.

Резервација и ускакање у Ваимо самовозећи такси је један од најлакших начина да сами испробате ауто који се самостално вози, али мораћете да будете у Аризони за своју прву вожњу Ваимоом.

Објашњени нивои самовозећих аутомобила

Већина самовозећих аутомобила у свету нису потпуно самовозећи модели и спадају у шест различитих нивоа аутоматизације, од којих сваки нуди бољу аутоматизацију од претходног.

• Аутомобили нивоа 0 немају аутоматизацију и захтевају од човека да изврши сваки задатак вожње.
• Аутомобили нивоа 1 имају функције помоћи возачу као што је темпомат, али је за управљање возилом потребан човек.
• Аутомобили 2. нивоа имају делимичну аутоматизацију. То значи да могу да контролишу ствари као што је управљање, али и даље захтевају човека за вожњу.
• Аутомобили трећег нивоа имају условну аутоматизацију, омогућавајући им да реагују на околину како би обављали задатке вожње.
• Аутомобили 4. нивоа имају високу аутоматизацију, омогућавајући аутомобилу да се у потпуности вози унутар геоограђених подручја.
• Аутомобили нивоа 5 имају потпуну аутоматизацију и могу да возе на јавним путевима без људске интервенције.

Прва три нивоа захтевају да човек контролише возило док се вози, док преостала три захтевају ограничену или нулту интеракцију људи. Сваки ниво аутоматизације возила је прекретница, али пети ниво је најузбудљивији и то је оно на чему многе компаније напорно раде да би га постигле.

Хардвер иза самовозећих аутомобила

Изненађујуће, хардверска ограничења нису велики проблем у простору аутомобила који се самостално вози. У теорији, једини сензори који су вам потребни да би самовозећи аутомобил радио су обичне камере, са софтверском обрадом која чини тежак задатак. Наравно, међутим, много је сигурније користити низ различитих сензора да бисте софтверу дали што више података.

Како ЛиДАР функционише у аутомобилима који се сами возе?

Сензори за детекцију и домет светлости, или ЛиДАР, мере дубину да би произвели тачан 3Д модел околине самовозећег возила. Ово се постиже емитовањем милиона ласерских импулса сваке секунде и мерењем времена које је потребно да се сваки импулс одрази. Што је дуже време рефлексије, објекат је удаљенији од сензора.

Ово помаже аутомобилу који се самостално вози да разуме своје окружење и околне објекте. Ово укључује зграде, људе и животиње, као и све остало поред чега возило пролази. По ведром дану, ЛиДАР је све што је аутомобилу потребно за навигацију у прометним градским срединама. Међутим, његове перформансе опадају кроз кишу или маглу, и то је разлог зашто се аутомобили који се сами возе не могу ослонити на ЛиДАР као једини тип сензора.

Како радар ради у аутомобилима који се сами возе?

Радар има сличну улогу као ЛиДАР на аутоматизованим возилима. Међутим, уместо да емитује ласере, он емитује радио таласе и мери рефлексије од објеката око вас. Ипак, циљ је да се разуме окружење око аутомобила.

ЛиДАР сензори имају резолуцију 10 пута већу од радара, али на радар не утичу лоши временски услови. Радарски сензори су такође јефтинији од ЛиДАР сензора.

Како функционишу визуелне камере у аутомобилима који се сами возе?

Компаније попут Гоогле-овог Ваимо-а користе комбинацију ЛиДАР-а, радара и обичних камера за своје главне сензорске низове. Тесла је, с друге стране, одлучио да у потпуности инвестира у обичне камере и напредни софтвер за аутономно кретање путевима.

Технологија препознавања лица постоји већ дуже време, иако се углавном користи на паметним телефонима и напредним безбедносним решењима. Са аутомобилима који се сами возе, циљ је да се ово подигне на следећи ниво, са препознавањем објеката заснованим на машинском учењу, откривањем зграда, аутомобила, људи и свега осталог око вашег возила.

Други сензори за самовозеће аутомобиле

Радар, ЛиДАР и обичне камере су често главни сензори у аутомобилу који се самостално вози, али нека возила имају више. Додатни хардвер, као што су ултразвучни сензори, даје аутомобилу још боље разумевање околине. Ово омогућава самовозећим аутомобилима да реагују на невизуелне сигнале, попут звука сирена хитне помоћи.

Самовозећи аутомобил "Мозак"

Било да је у питању Тесла, Ваимо или било који други систем за самовозећи аутомобил, свим овим возилима је потребан централни рачунар или „мозак“ за обраду података добијених од њихових сензора. Нвидијина Дриве АГКС платформа је водећи пример овога, али неки произвођачи аутомобила одлучују да развију ову врсту технологије у својој кући.

Софтвер иза самовозећих аутомобила

Израда функционалног софтвера за самовозеће аутомобиле један је од највећих изазова са којима се суочавају произвођачи. Релативно је лако направити програм који користи ознаке на путу и ​​податке о локацији да прати модерне путеве. Али шта се дешава ако вас други ауто пресече или животиња истрчи на пут?

Путеви нису предвидљива места. Софтвер за самовозећи аутомобил мора бити у стању да реагује на огроман низ различитих ситуација, од којих је многе немогуће унапред програмирати.

АИ и машинско учење у аутомобилима који се сами возе

АИ је у средишту индустрије аутомобила који се самостално возе. У суштини, аутономна возила попут овог имају за циљ да имитирају људски мозак током вожње, што значи да морају бити у стању да доносе одлуке на основу огромног спектра варијабли. Ово укључује раскрснице и путне знакове који су део пута, заједно са возилима, људима и другим препрекама којих би обичан возач обично био свестан.

За људе би било превише времена да креирају базе података и алгоритме који савршено препознају све на путу. Уместо тога, произвођачи попут Тесле користе машинско учење како би обучили своје алгоритме и побољшали их.

Алгоритми машинског учења који се налазе у аутомобилима који се сами возе морају почети са неким основним подацима, али велики део њиховог учења се обавља на путу. То је оно што га чини толико кључним да компаније могу тестирати своје аутомобиле на стварним путевима, али то такође значи да ће самовозећи аутомобили бити само бољи што више возе.

Пешак који излази на пут је добар тест за машинско учење аутомобила који се самостално вози. Ауто има неколико опција у овом сценарију; може да покуша да заобиђе пешака, да притисне кочницу и покуша да се заустави, или да употреби сирену да упозори пешака. Већина самовозећих аутомобила ће активно приступити оваквим препрекама, искључујући последњу опцију.

Одавде мора да одлучи да ли је најбоље скренути или кочити, узимајући у обзир ствари попут брзине, удаљености, временских услова и низа других фактора околине. Ако би скретање довело аутомобил на путању надолазећег саобраћаја, на пример, вероватно ће изабрати да користи кочнице.

Неуспех да правилно реагује и ако успете да реагујете како треба, помажу самовозећем аутомобилу да научи како да се носи са сличним проблемима у будућности. У идеалном случају, ови подаци се деле између аутомобила који се сами возе како би се осигурало да се заједно могу побољшати.

Поред вештачке интелигенције, постоји много другог софтвера иза кулиса у аутомобилу који се самостално вози. ГПС системи за мапирање помажу аутомобилу да се прецизно креће путевима, док системи за надзор возача осигуравају да је особа за воланом фокусирана, чак и у режиму самовожње.

Свака компанија која се бави самовозећим аутомобилима има другачији приступ софтверу, а то значи да је ретко да буду отворени о томе како функционишу њихови алати.

Да ли су самовозећи аутомобили безбедни?

Поштено је довести у питање безбедност модерних аутомобила који се самостално возе, посебно са све већом листом смртних случајева и повреда повезаних са аутономном вожњом. Као што можете видети из распрострањености система за праћење свести возача у многим аутомобилима који се сами возе, чак и њихови произвођачи знају да још увек нису савршени.

Али то није поента. Самовозећи аутомобили још увек имају дуг пут. То значи да љубитељи аутономних аутомобила морају да сачекају још мало да би се дочепали возила које контролише вештачка интелигенција, а које се само вози и можда чак може да се врати у своје руке.