Kuinka miehittämätön auto?

Joidenkin analyytikkojen mukaan ihmisyyttä odottaa lähivuosina vakava liikennevallankumous: ihmisten ajamat autot ovat menneisyyttä, ja miehittämättömät autot täyttävät tiet sen sijaan. Yllättynyt?

Tässä ei ole mitään epätavallista. Loppujen lopuksi, jos tarkastelemme tarkemmin, ensimmäiset askeleet on jo suoritettu: Esimerkiksi Teslan sähköajoneuvot käyttävät erittäin tehokasta tietokoneajurin avustajaa, joka voi pitää auton liikkumassa kaistallaan nykyiseen liikennetilanteeseen sopivalla nopeudella ja jopa pystyä säätämään itseään komennolla.

Ja tämä kaikki taataan useiden elektronisten yksiköiden yhteisen työn ansiosta: ultraääni auttaa tunnistamaan muiden autojen läsnäolon tiellä, sade tai sumu eivät ole pelottavia etututkaan, ja erillinen videokamera lukee huolellisesti liikennemerkkejä. Koneen sijaintia tässä tilassa seurataan reaaliajassa ja sitä säädetään GPS: n avulla.

Kehittyneemmät automaattiset ajojärjestelmät ilmestyvät todennäköisesti lähitulevaisuudessa, koska jo nykyään useat suuret yritykset harjoittavat vakavaa kehitystä tällä alueella. Voit muistaa auton Googlelta, joka luotiin Toyota-pohjalta.

Muuten, Toyota itse aikoo lähivuosina käynnistää pienten kaksipaikkaisten droonien tuotannon, jotka voivat liikkua teillä nopeudella jopa 25 mailia tunnissa.

Ilon Musk, innovatiivisen kehityksen erinomainen amatööri, ei jää syrjään, ennustaen kardinaaleja muutoksia tulevina vuosina (vuoteen 2020 mennessä) Tesla Motorsin miehittämättömien ajoneuvojen ansiosta.

Jopa KAMAZ aikoo perustaa miehittämättömien kuorma-autojen tuotannon vuoteen 2025 mennessä. Itse asiassa käy ilmi, että miehittämättömien ajoneuvojen massiivinen käyttöönotto ympäri maailmaa on vain ajan kysymys.

Esimerkki miehittämättömän ajoneuvoteknologian onnistuneesta toteutuksesta on Googlen miehittämätön ajoneuvo, joka käyttää toiminnassaan muun muassa Google Street View -panoraamanäkymäpalvelua.

Älyjärjestelmän perusta sisältää: tutkat, videokameran, paikannusmittarin ja erityisen LIDAR-anturin, joka on asennettu auton katolle ja skannaa nopeasti sen ympärillä olevan tilan 60 metrin säteellä.

Taustapeilin lähellä oleva videokamera seuraa liikennesignaaleja ja liikkuvia esineitä. Puskuritutkat estävät ajoneuvon kosketuksen esteisiin. Ympärillä olevien esineiden nopeudet, liikesuunnat ja koot sekä etäisyys niihin - kaikki nämä tiedot kerätään tutkat.

Seurauksena on, että autolla on kyky reagoida nopeasti ja riittävästi eri tiellä oleviin esteisiin. Toiseen pyörään on kytketty erillinen anturi, se auttaa heijastamaan auton nykyisen sijainnin kartalla.

GPS-koordinaatit saadaan erittäin tarkasti ”satelliittinäkyvyys” -tilassa, ja kun geostationaarisia satelliitteja ei ole saatavana, käytetään tavallista GPS-tarkkuutta.

LIDAR-anturin käyttö Google-matkaviestimessä sallii ajoneuvotietokoneen luoda ohjelmallisesti maaston kolmiulotteisen kartan ja verrata sitä antureilta saatuihin tietoihin punnita etuja ja haittoja valittaessa tulevan liikkeen rataa ja luonnetta.

Ohjelma arvioi nykyisen liikennetilanteen, laskee muiden tienkäyttäjien erilaisten käyttäytymisten todennäköisyydet ja asettaa droonin kaikkien käytettävissä olevien tietojen perusteella tehokkaimmalle ja turvallisimmalle liikenteelle. Liikennemerkit ja jopa liikennepoliisin eleet tunnistetaan välittömästi ja otetaan huomioon.

On huomionarvoista, että kun Google-autoa oli juuri kehitteillä, insinöörit tekivät sen ensimmäiset testit tietokoneen liikemallilla.Se oli tavallinen tie, jolla oli suhteellisen vähän liikennettä.

Täällä google-auto selviytyi helposti, koska hänelle riitti kääntyä, kääntyä, kiihdyttää tai jarruttaa tarvittaessa. Mutta mallin siirron myötä suuren asutuksen olosuhteisiin - kaikki on muuttunut.

Kuinka reagoida edessä olevaan onnettomuuteen? Ohitanko koulubussin? Kuinka reagoida liikennepoliisin eleeseen, mutta entä jalankulkija? Mikä tekee merkkivalojen sisältävien poliisien ilmestymisen liikenteen osallistujien joukkoon? Ja niin edelleen ja niin edelleen. Ilmeisesti puutteet tulevat pintaan yksi kerrallaan.

Esimerkiksi, koska esineet tunnistetaan vertaamalla nykyistä maisemaa aiemmin otettuihin valokuviin, muuttuneissa sääolosuhteissa (lumi, sade), tietokoneella ei ole enää helppoa erottaa koiraa kukkapenkistä tai pylväästä henkilöstä. Siitä huolimatta, jopa tällainen epätäydellinen tulos saavutti kustannuskehittäjille merkittäviä ponnisteluja.

Yrityksen insinöörien mukaan jokaisen Google-auton reaaliajassa vastaanottamat tiedot siirretään yhteiseen tietokantaan, johon kaikki Google-autot ovat yhteydessä ja voivat vaihtaa tietoja.

Siten google-auto pystyy voittamaan kaikki vaikeat tilanteet tiellä, paitsi ehkä erittäin epätavalliset tilanteet, joissa sen on vain jarrutettava. Esimerkiksi lintuihin kohdistuvista reaktio-ongelmista tuli Google-insinöörien pelottava tehtävä, kun he tutkivat auton vuorovaikutusta tiellä olevien eri esteiden kanssa.

Alkuvaiheessa auto hidastui joka kerta, kun se "näki" linnun, pitäen sitä vakavana esteenä. Myöhemmin lintujen ongelma ratkaistiin samoin kuin jalankulkijan ongelma, koska on epäselvää, aikooko hän ylittää tien vai seisooko se vain liikeyrityksessään lähellä reunapiiriä.

Myöhemmin google-auto opetettiin hidastamaan ja antamaan signaaleja, jos hahmotellaan tilanne, joka voi johtaa jopa pienen todennäköisyyden aiheuttamaan liikenneonnettomuuteen.

Tavalla tai toisella, ei kaukana ovat päivät, jolloin miehittämättömät ajoneuvot syrjäyttävät autoja kuljettajien kanssa. Näin tapahtuu tarkalleen, kun miehittämättömät ajoneuvot 100% todistavat turvallisuutensa.

Jo nyt on tilastoja, jotka osoittavat, että Googlen miehittämättömien ajoneuvojen onnettomuudet tapahtuivat lähinnä toisen kuljettajan, joka on elävä henkilö, syystä. Näin ollen miehittämättömien ajoneuvojen näkymät ovat ainutlaatuisen kirkkaat, koska tunteet eivät vaikuta elektroniikkaan, toisin kuin ihmisiin.