Prijetne ceste in skrbni pešci so zapora za avtonomne avtomobile

Da bi ustvarili najboljše avtonomne avtomobile, jih bomo morali poučevati. kako krmariti v najslabših možnih razmerah. Zato se lahko najbolj drzne inovacije na tem področju končajo daleč od kalifornijskih ulic, ki jih je prepojila sonce, in namesto tega v okolju, v katerem manj živijo.

»Nihče ne bo kupil avtomobila, ki se vozi samo v Kaliforniji. Gre za industrijske sisteme naslednje ravni, «je povedala Olga Uskova, predsednica ruske kognitivne tehnologije in ustanoviteljica avtonomnega sistema C-Pilot. Inverse. »V našem sistemu na primer uporabljamo tehnologijo, imenovano„ virtualni tunel “. Vozilo se ne premika samo po oznaki na cesti, temveč določa dogajanje na cesti na enak način kot človeški možgani, tako da analizira stranske razmere - lokacijo dreves, zgradb, linijo obzorja itd.

Uskova ugotavlja, da 70 odstotkov svetovnih cest ni nič podobnega tistim v Kaliforniji. Toda namesto, da bi se iz praznih preskusnih stez premaknila v bolj realne situacije, se je ekipa Uskove odločila, da bo uporabila te težke pogoje kot izhodišče. Ugotovili so, da je vožnja v slabem vremenu vsekakor uporabljala približno 35 do 40 odstotkov časa testiranja.

„Podnebje v večini delov Rusije predstavlja veliko število dni na leto, ko morajo vozniki potovati v slabih vremenskih razmerah - na cestah s snegom, blatom, pomanjkanjem cestnih oznak in slabo vidljivostjo,“ pravi Uskova.

Ta globok pristop, ki je značilen za velik del avtonomnega razvoja avtomobilov na mednarodni ravni. V Združenem kraljestvu, na primer, ni zakonov proti prehodu z jay. Nekateri startupi so trdili, da je to idealno mesto za poučevanje avtomobilske vožnje A.I. kako ravnati z nadležnimi pešci. Ena, s sedežem na Imperial College London, je že razvila sistem, ki je sposoben razumeti več kot 150 načinov vedenja, da bi presodil, ali bo pešec stopil na cesto.

»Zelo smo prepričani, da lahko predvidimo, ali bo nekdo prestopil ali ne,« je Leslie Noteboom, soustanoviteljica organizacije Humanising Autonomy, povedala: Večerni standard. »Avtomobili morajo razumeti celotno širino človeškega vedenja, preden se bodo udejanjali v urbanih okoljih. Sedanja tehnologija je zmožna razumeti, ali je nekaj pešec in ne svetlobni steber, in kje se ta pešec premika, jih uokvirja kot škatlo. Pogledamo v to škatlo, da vidimo, kaj počne oseba, kje iščejo, ali se zavedajo avtomobila, ali so na telefonu ali tečejo - ali to pomeni, da so moteni ali tvegani?"

London naj bi leta 2021 gostil svoj prvi avtonomni taksi, ki ga je dal Oxfordski razvijalec Oxbotica in taksijsko podjetje Addison Lee. Oxbotica je v okviru svojih testov zaključila vrsto omejenih dostavnih trgovin, medtem ko se je v drugi polovici leta 2019 pripravljala na avtonomno vožnjo od Londona do Oxforda. Potovanje z 60 miljami ima neenotno mobilno storitev, ki bo otežila komunikacijo v avtomobilu. Država kot celota ima približno 75-odstotno geografsko pokritost 3G in 4G. Ekipa bo morala ugotoviti, kako naj se avto odzove, ko izgubi internetno povezljivost.

V primeru Kognitivnega pilota je moral razviti nove senzorje, ki so sposobni obvladovati cesto, kar lahko. Razvila je radar, ki je sposoben ustvariti 3D projekcijo objektov od 300 metrov. Medtem ko se Silicijska dolina večinoma osredotoča na lidarske rešitve, ki se borijo z grobimi vremenskimi razmerami, je radar bolje opremljen za vse letne čase. V slabih vremenskih razmerah se razpon radarjev ekipe spusti za samo 50 do 100 metrov in doseže med 200 in 250 metri. Lidar, ki z vrtečim se laserjem odbija predmete in bere njihovo razdaljo, lahko v snegu propade, ko se njihovi laserji odbijejo od padajočih kosmičev.

Silicijska dolina ni slepa za ta vprašanja. Waymo je preizkusil svoj avtonomni sistem vožnje, ki se je sprehajal po snegu v južnem jezeru Tahoe marca 2017. Tesla, ki meni, da ima lidar preveč napak, se je že odločil za kombinacijo kamer in radarja za svoj paket »Strojna oprema 2«, zasnovan za podporo kasneje. Tudi CEO Elon Musk ugotavlja, da je »izjemno težko« razviti vsestransko avtonomno rešitev za vožnjo.

Tehnološka podjetja so pred kratkim morala zmanjšati svoja pričakovanja, saj se Waymove preiskave v Arizoni spopadajo s kompleksnimi križišči. Drive.AI je celo predlagal preoblikovanje cest za podporo teh novih avtomobilov. Medtem ko je Musk še vedno prepričan, da bi Tesla lahko dosegel rešitev od točke do točke v naslednjem letu, izzivi, s katerimi se soočajo mednarodni razvijalci, kažejo, da ni jasno, kako bodo ti sistemi delovali drugje.