Katere 3 izboljšave se morajo zgoditi, če želimo omogočiti prihodnost avtonomnih vozil?

Leta 1953 je nastala prav posebna zgodba “Sally”, katere avtor, Isaac Asimov, je že takrat uvidel svet prihodnost, svet avtonomnih avtomobilov. Predstavil je neke vrste kmetijo, kjer avtonomni avtomobili po tem, ko jih ljudje prenehajo uporabljati, gredo po svoje. V Asimovi zgodbi avtomobili nikoli ne umrejo, imejo svoje možgane, s tem tudi lastno osebnost in sami odločajo o svoji prihodnosti. Glede na vsebino zgodbe bi naj datum, ko bi avtonomni avtomobili zares zaživeli, bilo leto 2015: “Imamo celo ime modela – Mat-O-Mot – ki predstavlja enega od originalnih avtomatikov. Mat-O-Mot je nasploh prvi avtomobil, ki sovpada v kategorijo avtonomnih vozil”, pravi zgodba. Leto 2015 je bilo pred dvema letoma in kot vse kaže ni ravno prineslo revolucionarnih premikov iz zgodbe.

Ko govorimo o avtonomnih avtomobilih, se vedno znova poraja vprašanje: “Smo že tam?”. Najkrajši odgovor na to sicer kompleksno vprašanje je NE. Kljub temu, da tehnološka podjetja intenzivno delajo na tem področju, še vedno menimo, da imamo pred seboj veliko dela, preden bomo lahko poročali o prvih masovnih avtonomnih vozilih. Za primer lahko vzamemo Googlovo vozilo Wymo, ki je avtonomno, vendar še vedno potrebuje človeškega voznika 20% vožnje. Po pisanju portala The Next Web obstajajo trije aspekti razvoja avtonomnih vozil, ki še niso razviti do te stopnje, da bi lahko samozavestno sedeli v avtomobilu in prepustili vožnjo računalniku: senzorji, procesiranje in cena.

Senzorji

Najbolj pomemben faktor vozila so voznikove oči kajne? Ko odvzamemo voznika, potrebujemo nekaj, da te oči nadomesti. Trenutno obstajajo tri tehnologije, ki delajo ravno to: kamere, LIDAR in radar. Na priv pogled bi rekli, da so kamere najbolj ekonomična izbira, ki pa vseeno ima vsaj dve pomanjkljivosti: najprej se moramo zavedati, da je doseg kamere omejen, drugi pa je to, da na učinkovitost kamere močno vpliva svetloba, sence in slabi vremenski pogoji.

Druga možnost je torej LIDAR tehnologija. LIDAR oz. “Light Detection and Ranging” uporablja svetlobo in laserje za merjenje razdalje okrog vozil. Gre v bistvu za oddajanje svetlobnih žarkov, ki se potem od zunanjih ovir odbijajo kot pulzi, katere sistem meri. Glavna pomanjkljivost dotične tehnologije je cena in ponovno majhen doseg. Določen podjetja sicer ponujajo cenovno ugodnejše sisteme, vendar še vedno ostaja problem vreme.

Ostane nam še radar, ki je cenovno ugodna in učinkovita izbira, vendar ima dve večji pomanjkljivosti: resolucija in zanesljivost. Naslednja generacija radarjev, ki prihaja, 4D slikovni radar, je najverjetneje način, kako odpraviti te probleme in ponuditi visoko resolucijo v vseh vremenskih pogojih. Gre sicer za kompliciran izziv, vendar se ga podjetja morajo lotiti čim prej, kajti brez tega prave avtonomne izkušnje ne bo mogoče izpeljati.

Procesiranje

Če so senzorji avtomobila njegove oči, potem lahko za procesne enote povemo, da so njegovi možgani. Procesorji spreminjajo podatke v dejansko vožnjo. Morda bi si kdo mislil, da so stroji in računalniki veliko boljši vozniki od ljudi, saj imajo hitrejše reflekse, lažje se odločijo, imajo neskončno kapaciteto pozornosti in nikoli ne postanejo utrujeni. Pa je temu res tako? Nikakor! Avtonomna vozila se morajo še marsikaj naučiti.

Glavno vprašanje je, kako nadgraditi senzorje in senzorsko fuzijo. To pomeni, da vsi senzorji pošiljajo podatke do procesorjev, ki integrirajo podatke v nek skupen, fuzijski sistem. Običajna fuzija danes potrebuje visoko razvite senzorje, ki jih lahko uporabimo v masovni proizvodnji avtomobilov. Pametna fuzije naj bi ta problem olajšala, saj bo zmanjšala količino podatkov na ravni detekcije.

Standard je pri procesorjih veliko višji, ko govorimo o avtonomnih vozilih – če recimo vaš telefon ali prenosnik iz nekega razloga ugasneta, obstaja velika verjetnost, da lahko napravo popravimo in jo ponovno spravimo v delujoče stanje. Če se sesuje procesor avtonomnega vozila, to lahko pomeni nesrečo in fatalne posledice. Postaviti sistem, ki je odporen na nesreče in ki hkrati obvlada vse kar znamo o vožnji v vsakem možnem scenariju, zahteva določen prostor. Strokovnjaki napovedujejo, da naj bi tovrstni sistemi bili postavljeni v zadek vozila, ki bo potemtakem deloval kot možgani vozila.

Cena

V primeru, da se cene komponent potrebnih za avtonomna vozila, ne zmanjšajo, ne moremo pričakovati avtonomna vozila na cestah. Dokler bodo stroški povezani s senzorji in kamerami tako zelo visoki, težko verjamemo, da bomo kmalu priča mestom, kjer prevladujejo avtonomni avtomobili. Dobra novica je, da se podjetja močno trudijo, da bi zmanjšala te stroške in cene. Brez dvoma jim bo uspelo, vendar je vprašanje kdaj.

Cene posameznih komponent – od senzorjev, kamer, radarjev, procesorjev, do sistemov, LIDAR tehnologije – se za zdaj gibljejo okrog 1000 ameriških dolarjev za posamezno komponento. To je zagotovo še vedno previsoka številka, ki ne bo zadovoljila potencialnih kupcev.

Torej, kje se nahajamo?

Smo zelo blizu, pa vendar še precej daleč. Prihodnost prihaja s svetlobno hitrostjo in avtonomna vozila bodo počasi prihajala v masovno uporabo (recimo primer Teslin avtopilot). Še vedno pa je pred nami nekaj dela in predvsem časa, ko bomo predstavljeno tehnologijo srečali v našem naslednjem avtomobilu.