Kas ir pašbraucošās automašīnas un kā tās darbojas?

Key Takeaways

• Pašbraucošās automašīnas izmanto sensoru un kameru kombināciju, lai radītu apkārtējās pasaules 3D attēlu, ļaujot tām braukt droši bez lielas vadītāja iejaukšanās.
• Pašbraucošās automašīnas ietilpst dažādos automatizācijas līmeņos, sākot no automašīnām, kuru vadīšanai nepieciešams cilvēks, līdz automašīnām, kuras var braukt pa koplietošanas ceļiem bez cilvēka iejaukšanās.
• Pašbraucošas automašīnas programmatūra lielā mērā ir atkarīga no AI un mašīnmācīšanās algoritmiem, lai pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz vides mainīgajiem lielumiem, un šie algoritmi uzlabojas, palielinoties ceļā pavadītajam laikam.

Ideāls, lai radītu perfektu pašbraucošu automašīnu, ir bijis populārs kopš automobiļu pirmsākumiem. Pēc vairāk nekā gadsimtu ilgas inovācijas un tehnoloģiskiem sasniegumiem jūs esat tuvāk nekā jebkad agrāk tam, lai iegūtu automašīnu, kas spēj vadīt pati, un vairāki uzņēmumi strādā pie projektiem, kas jau atrodas uz koplietošanas ceļiem.

Bet kā darbojas pašbraucošās automašīnas? Un cik tuvu jūs esat savu robo-šofera sapņu sasniegšanai?

Kas ir pašbraucošas automašīnas?

Kā norāda nosaukums, pašbraucošie (saukti arī par autonomiem) transportlīdzekļi ir automašīnas, kas paši brauc. Lielākā daļa modernas pašbraucošas automašīnas pieprasīt, lai vadītājs būtu klāt, lai pārņemtu vadību ārkārtas situācijās. Ārpus ārkārtas situācijām vai situācijām, kad automašīna sāk darboties neregulāri, tai ir jātiek galā ar lielāko daļu braukšanas bez jebkādas vadītāja iejaukšanās.

Kā darbojas pašbraucošās automašīnas?

Pašbraucošās automašīnas izmanto sensoru un kameru kombināciju, lai radītu apkārtējās pasaules 3D attēlu. Pēc tam tiek izmantota uzlabota programmatūra, lai atklātu automašīnas, cilvēkus un šķēršļus uz ceļa, ļaujot transportlīdzeklim pašam droši braukt, ievērojot ceļu satiksmes noteikumus.

Daudzi uzņēmumi strādā pie šīs tehnoloģijas, un tas nozīmē, ka pastāv vairākas dažādas pieejas pašbraucošas automašīnas izgatavošanai. Ir arī dažādi līmeņi, kas piešķirti pašbraucošām automašīnām ar dažādām funkcijām.

Rezervēšana un iekāpšana Waymo pašbraucošā taksometrā ir viens no vienkāršākajiem veidiem, kā pašam izmēģināt pašpiedziņas automašīnu, taču jums būs jāatrodas Arizonā pirmajam Waymo braucienam.

Paskaidroti pašpiedziņas automašīnu līmeņi

Lielākā daļa pasaules pašpiedziņas automašīnu nav pilnībā pašbraucoši modeļi, un tās ietilpst sešos dažādos automatizācijas līmeņos, un katrs piedāvā labāku automatizāciju nekā iepriekšējais.

• 0. līmeņa automašīnām nav automatizācijas, un katram braukšanas uzdevumam ir nepieciešams cilvēks.
• 1. līmeņa automašīnām ir vadītāja palīdzības funkcijas, piemēram, kruīza kontrole, taču, lai vadītu transportlīdzekli, ir nepieciešams cilvēks.
• 2. līmeņa automašīnām ir daļēja automatizācija. Tas nozīmē, ka viņi var kontrolēt tādas lietas kā stūrēšana, taču joprojām ir nepieciešams, lai brauktu cilvēks.
• 3. līmeņa automašīnām ir nosacīta automatizācija, kas ļauj reaģēt uz vidi, lai veiktu braukšanas uzdevumus.
• 4. līmeņa automašīnām ir augsta automatizācija, kas ļauj automašīnai pilnībā braukt ģeožogu zonās.
• 5. līmeņa automašīnām ir pilna automatizācija, un tās var braukt pa koplietošanas ceļiem bez cilvēka iejaukšanās.

Pirmajos trīs līmeņos ir nepieciešams, lai cilvēks vadītu transportlīdzekli, kamēr tas brauc, bet pārējiem trim ir nepieciešama ierobežota vai nulle cilvēka mijiedarbība. Katrs transportlīdzekļa automatizācijas līmenis ir pagrieziena punkts, bet piektais līmenis ir pats aizraujošākais, un tā sasniegšanai daudzi uzņēmumi smagi strādā.

Aparatūra aiz pašbraucošām automašīnām

Pārsteidzoši, ka aparatūras ierobežojumi nav liela problēma pašpiedziņas automašīnu telpā. Teorētiski vienīgie sensori, kas nepieciešami pašbraucošai automašīnai, ir parastas kameras, un programmatūras apstrāde veic smago celšanu. Tomēr, protams, daudz drošāk ir izmantot dažādu sensoru klāstu, lai programmatūra nodrošinātu pēc iespējas vairāk datu.

Kā LiDAR darbojas pašbraucošās automašīnās?

Gaismas noteikšanas un diapazona jeb LiDAR sensori mēra dziļumu, lai izveidotu precīzu pašbraucoša transportlīdzekļa apkārtnes 3D modeli. Tas tiek panākts, katru sekundi izstarojot miljoniem lāzera impulsu un mērot laiku, kas nepieciešams katra impulsa atspoguļošanai. Jo ilgāks atstarošanas laiks, jo tālāk objekts atrodas no sensora.

Tas palīdz pašbraucošai automašīnai izprast savu vidi un apkārtējos objektus. Tas ietver ēkas, cilvēkus un dzīvniekus, kā arī visu pārējo, kam transportlīdzeklis brauc garām. Skaidrā dienā LiDAR ir viss, kas automašīnai nepieciešams, lai pārvietotos rosīgā pilsētas vidē. Tomēr tā veiktspēja samazinās lietus vai miglas laikā, un tāpēc pašbraucošās automašīnas nevar paļauties uz LiDAR kā vienīgo sensora veidu.

Kā radars darbojas pašbraucošās automašīnās?

Radars automatizētos transportlīdzekļos veic līdzīgu lomu kā LiDAR. Tomēr tā vietā, lai izstarotu lāzerus, tas izstaro radioviļņus un mēra atstarojumus no apkārtējiem objektiem. Tomēr mērķis joprojām ir izprast vidi ap automašīnu.

LiDAR sensoru izšķirtspēja ir 10 reizes lielāka nekā radaram, taču radaru neietekmē slikti laika apstākļi. Radara sensori ir arī lētāki nekā LiDAR sensori.

Kā vizuālās kameras darbojas pašbraucošās automašīnās?

Uzņēmumi, piemēram, Google Waymo, saviem galvenajiem sensoru blokiem izmanto LiDAR, radaru un parasto kameru kombināciju. No otras puses, Tesla ir izvēlējusies pilnībā ieguldīt parastās kamerās un uzlabotā programmatūrā, lai autonomi pārvietotos pa ceļiem.

Sejas atpazīšanas tehnoloģija pastāv jau ilgu laiku, lai gan tā galvenokārt ir izmantota viedtālruņos un uzlabotos drošības risinājumos. Ar pašbraucošām automašīnām mērķis ir pacelt to uz nākamo līmeni, izmantojot ar mašīnmācīšanos darbināmu objektu atpazīšanu, atklājot ēkas, automašīnas, cilvēkus un visu pārējo ap jūsu transportlīdzekli.

Citi pašbraucošo automašīnu sensori

Radars, LiDAR un parastās kameras bieži vien ir galvenie sensori pašbraucošā automašīnā, taču dažiem transportlīdzekļiem ir vairāk. Papildu aparatūra, piemēram, ultraskaņas sensori, sniedz automašīnai vēl labāku izpratni par apkārtni. Tas ļauj pašbraucošām automašīnām reaģēt uz nevizuāliem signāliem, piemēram, ātrās palīdzības sirēnu skaņu.

Pašbraucošā automašīna "Brains"

Neatkarīgi no tā, vai tā ir Tesla, Waymo vai jebkura cita pašbraucoša automašīnas sistēma, visiem šiem transportlīdzekļiem ir nepieciešams centrālais dators jeb “smadzenes”, lai apstrādātu to sensoru sniegtos datus. Nvidia Drive AGX platforma ir vadošais piemērs tam, taču daži autoražotāji izvēlas izstrādāt šāda veida tehnoloģiju iekšēji.

Programmatūra aiz pašbraucošām automašīnām

Funkcionālas pašbraucošas automašīnas programmatūras izveide ir viens no lielākajiem izaicinājumiem, ar ko saskaras ražotāji. Ir salīdzinoši vienkārši izveidot programmu, kas izmanto ceļa marķējumus un atrašanās vietas datus, lai sekotu mūsdienu ceļiem. Bet kas notiek, ja jums nogriež cita automašīna vai uz ceļa izskrien dzīvnieks?

Ceļi nav paredzamas vietas. Pašpiedziņas automašīnas programmatūrai ir jāspēj reaģēt uz ļoti daudzām dažādām situācijām, no kurām daudzas nav iespējams iepriekš ieprogrammēt.

AI un mašīnmācīšanās pašbraucošās automašīnās

AI ir pašpiedziņas automašīnu nozares pamatā. Būtībā šādu autonomo transportlīdzekļu mērķis ir atdarināt cilvēka smadzenes braukšanas laikā, kas nozīmē, ka tiem ir jāspēj pieņemt lēmumus, pamatojoties uz milzīgu mainīgo lielumu klāstu. Tas ietver krustojumus un ceļa zīmes, kas ir daļa no ceļa, kā arī transportlīdzekļus, cilvēkus un citus šķēršļus, par kuriem parasts autovadītājs parasti ir informēts.

Cilvēkiem būtu pārāk laikietilpīgi izveidot datu bāzes un algoritmus, kas lieliski atpazīst visu, kas atrodas ceļā. Tā vietā ražotāji, piemēram, Tesla, izmanto mašīnmācīšanos, lai apmācītu savus algoritmus un uzlabotu tos.

Mašīnmācīšanās algoritmiem, kas atrodami pašpiedziņas automašīnās, ir jāsākas ar dažiem pamatdatiem, taču liela daļa to mācīšanās notiek uz ceļa. Tāpēc ir tik svarīgi, lai uzņēmumi varētu pārbaudīt savas automašīnas uz reāliem ceļiem, taču tas nozīmē arī to, ka pašbraucošās automašīnas kļūs labākas, jo vairāk tās brauks.

Gājējs, kas izkāpj uz ceļa, ir labs pašpiedziņas automobiļa mašīnu apguves tests. Šajā scenārijā automašīnai ir vairākas iespējas; tas var mēģināt apgriezties gājējam, nospiest bremzes un mēģināt apstāties vai izmantot skaņas signālu, lai brīdinātu gājēju. Lielākā daļa pašbraucošo automašīnu aktīvi izturēsies pret šādiem šķēršļiem, izslēdzot pēdējo iespēju.

No šejienes tai ir jāizlemj, vai vislabāk ir griezties vai bremzēt, ņemot vērā tādas lietas kā ātrums, attālums, laika apstākļi un dažādi citi vides faktori. Ja, piemēram, apgriezienu dēļ automašīna nonāktu pretimbraucošās satiksmes ceļā, tā, visticamāk, izvēlētos izmantot bremzes.

Nespēja pareizi reaģēt un pareizi reaģēt palīdz pašbraucošai automašīnai iemācīties risināt līdzīgas problēmas nākotnē. Ideālā gadījumā šie dati tiek koplietoti starp pašbraucošām automašīnām, lai nodrošinātu, ka tās var uzlaboties kopā.

Līdzās AI pašbraucošajai automašīnai aizkulisēs ir daudz citas programmatūras. GPS kartēšanas sistēmas palīdz automašīnai precīzi orientēties pa ceļiem, savukārt vadītāja uzraudzības sistēmas nodrošina, ka pie stūres sēdošais cilvēks ir fokusēts pat pašbraukšanas režīmā.

Katrs pašbraucošo automašīnu uzņēmums izmanto atšķirīgu pieeju programmatūrai, un tas nozīmē, ka reti kurš ir atklāts par savu rīku darbību.

Vai pašbraucošas automašīnas ir drošas?

Ir godīgi apšaubīt mūsdienu pašbraucošo automašīnu drošību, jo īpaši pieaugot ar autonomo braukšanu saistīto nāves gadījumu un ievainojumu skaitam. Kā redzams no vadītāju informētības uzraudzības sistēmu izplatības daudzās pašbraucošās automašīnās, pat to ražotāji zina, ka tās vēl nav ideālas.

Bet tas nav galvenais. Pašpiedziņas automašīnām vēl tāls ceļš ejams. Tas nozīmē, ka autonomo automašīnu cienītājiem ir jāpagaida tikai nedaudz ilgāk, lai dabūtu rokās mākslīgā intelekta vadītu transportlīdzekli, kas pats brauc un, iespējams, var pat atgūt sevi.