Mik azok az önvezető autók és hogyan működnek?

Kulcs elvitelek

• Az önvezető autók érzékelők és kamerák kombinációjával 3D-s képet alkotnak a körülöttük lévő világról, lehetővé téve számukra, hogy biztonságosan közlekedjenek, különösebb vezetői beavatkozás nélkül.
• Az önvezető autók különböző automatizálási szintek alá tartoznak, kezdve azoktól az autóktól, amelyeknél minden vezetési feladat elvégzéséhez emberre van szükség, az olyan autókig, amelyek emberi beavatkozás nélkül is képesek közlekedni a közutakon.
• Az önvezető autós szoftver nagymértékben támaszkodik a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási algoritmusokra, hogy a környezet változói alapján hozzanak döntéseket, és ezek az algoritmusok javulnak az úton töltött idő növekedésével.

A tökéletes önvezető autó megalkotásának eszménye az autók korai napjai óta népszerű. Több mint egy évszázados innováció és technológiai áttörés után minden eddiginél közelebb került egy olyan autóhoz, amely képes önmagát vezetni, mivel számos vállalat már közutakon dolgozik.

De hogyan működnek az önvezető autók? És milyen közel áll a robo-sofőr álmai megvalósításához?

Mik azok az önvezető autók?

Ahogy a neve is sugallja, az önvezető (más néven autonóm) járművek olyan autók, amelyek önmagukat vezetik. A legtöbb modern önvezető autók szükség esetén egy sofőr jelenléte szükséges az átvételhez. Vészhelyzeteken vagy olyan helyzeteken kívül, amikor az autó szabálytalanul kezd viselkedni, a vezetés nagy részét a vezető beavatkozása nélkül kell megoldania.

Hogyan működnek az önvezető autók?

Az önvezető autók érzékelők és kamerák kombinációjával 3D-s képet alkotnak a körülöttük lévő világról. Fejlett szoftver segítségével észleli az autókat, embereket és akadályokat az úton, lehetővé téve a jármű számára, hogy biztonságosan vezessen, miközben betartja a közlekedési szabályokat.

Sok cég dolgozik ezen a technológián, és ez azt jelenti, hogy számos különböző megközelítés létezik az önvezető autók készítésére. Különböző szintek vannak hozzárendelve a különböző funkciókkal rendelkező önvezető autókhoz is.

Foglalás és beugrás egy Waymo önvezető taxiba az egyik legegyszerűbb módja annak, hogy kipróbáljon egy önvezető autót, de az első Waymo utazáshoz Arizonában kell lennie.

Az önvezető autók szintjei magyarázata

A világ legtöbb önvezető autója nem teljesen önvezető modell, és hat különböző automatizálási szint alá tartoznak, amelyek mindegyike jobb automatizálást kínál, mint az előző.

• A 0. szintű autók nem rendelkeznek automatizálással, és minden vezetési feladat elvégzéséhez emberre van szükség.
• Az 1. szintű autók vezetőtámogató funkciókkal rendelkeznek, mint például a sebességtartó automatika, de a jármű vezetéséhez ember szükséges.
• A 2. szintű autók részleges automatizálással rendelkeznek. Ez azt jelenti, hogy képesek irányítani az olyan dolgokat, mint a kormányzás, de a vezetéshez továbbra is emberre van szükségük.
• A 3. szintű autók feltételes automatizálással rendelkeznek, amely lehetővé teszi számukra, hogy reagáljanak a környezetre a vezetési feladatok elvégzése érdekében.
• A 4-es szintű autók magas automatizáltsággal rendelkeznek, lehetővé téve, hogy az autó teljesen magától közlekedjen a geokerített területeken.
• Az 5-ös szintű autók teljesen automatizáltak, és emberi beavatkozás nélkül is közlekedhetnek a közutakon.

Az első három szint mindegyike megköveteli, hogy egy ember irányítsa a járművet vezetés közben, míg a maradék három szinten korlátozott vagy nulla emberi interakciót igényel. A járműautomatizálás minden szintje mérföldkő, de az ötödik szint a legizgalmasabb, és ez az, amiért sok vállalat keményen dolgozik.

Az önvezető autók mögötti hardver

Meglepő módon a hardver korlátai nem jelentenek komoly problémát az önvezető autók terén. Elméletileg az egyedüli érzékelőkre van szükség az önvezető autó működéséhez, a normál kamerák, a szoftveres feldolgozás végzi a nehéz emelést. Természetesen sokkal biztonságosabb, ha különböző érzékelőket használunk, hogy a lehető legtöbb adatot adjuk a szoftvernek.

Hogyan működik a LiDAR az önvezető autókban?

A fényérzékelő és távolságmérő vagy LiDAR érzékelők mélységet mérnek, hogy pontos 3D-s modellt készítsenek az önvezető jármű környezetéről. Ezt úgy érik el, hogy másodpercenként milliónyi lézerimpulzust bocsátanak ki, és mérik az egyes impulzusok visszaverődéséhez szükséges időt. Minél hosszabb a visszaverődési idő, annál távolabb van egy tárgy az érzékelőtől.

Ez segít az önvezető autónak megérteni a környezetét és a környező tárgyakat. Ide tartoznak az épületek, az emberek és az állatok, valamint minden más, ami mellett a jármű elhalad. Tiszta időben a LiDAR az egyetlen, amire egy autónak szüksége van a nyüzsgő városi környezetben való navigáláshoz. A teljesítménye azonban esőben vagy ködben csökken, és ez az oka annak, hogy az önvezető autók nem hagyatkozhatnak a LiDAR-ra, mint egyetlen érzékelőtípusra.

Hogyan működik a radar az önvezető autókban?

A radar a LiDAR-hoz hasonló szerepet tölt be az automatizált járműveken. A lézerek kibocsátása helyett azonban rádióhullámokat bocsát ki, és méri a körülötted lévő tárgyak visszaverődését. A cél azonban továbbra is az autó körüli környezet megértése.

A LiDAR érzékelők felbontása tízszer nagyobb, mint a radar, de a radarra nincs hatással a rossz időjárás. A radarszenzorok olcsóbbak is, mint a LiDAR érzékelők.

Hogyan működnek a vizuális kamerák az önvezető autókban?

Az olyan cégek, mint a Google Waymo, LiDAR-t, radart és normál kamerákat használnak fő érzékelőrendszereikhez. A Tesla viszont úgy döntött, hogy teljes mértékben befektet a normál kamerákba és a fejlett szoftverekbe, hogy autonóm módon navigálhasson az utakon.

Az arcfelismerő technológia már régóta létezik, bár leginkább okostelefonokon és fejlett biztonsági megoldásokon használták. Az önvezető autókkal a cél az, hogy ezt a következő szintre emeljék, a gépi tanulással hajtott tárgyfelismeréssel, az épületek, autók, emberek és minden más észlelésével a jármű körül.

Egyéb önvezető autós érzékelők

A radar, a LiDAR és a normál kamerák gyakran a fő érzékelők az önvezető autókban, de néhány járműben több is van. A további hardverek, mint például az ultrahangos érzékelők, még jobban megértik az autót a környezetével. Ez lehetővé teszi az önvezető autók számára, hogy reagáljanak a nem vizuális jelzésekre, például a mentőautók szirénáinak hangjára.

Önvezető autó "Agyak"

Legyen szó Tesláról, Waymoról vagy bármely más önvezető autórendszerről, ezeknek a járműveknek központi számítógépre vagy „agyra” van szükségük az érzékelőik által szolgáltatott adatok feldolgozásához. Az Nvidia Drive AGX platformja ennek egyik vezető példája, de néhány autógyártó az ilyen típusú technológia házon belüli fejlesztése mellett dönt.

Az önvezető autók mögötti szoftver

A funkcionális önvezető autós szoftver kiépítése az egyik legnagyobb kihívás, amellyel a gyártók szembesülnek. Viszonylag egyszerű olyan programot készíteni, amely útburkolati jeleket és helyadatokat használ a modern utak követésére. De mi történik, ha egy másik autó elvág, vagy egy állat kirohan az útra?

Az utak nem kiszámítható helyek. Az önvezető autó szoftverének képesnek kell lennie arra, hogy különféle helyzetek széles skálájára reagáljon, amelyek közül sokat lehetetlen előre beprogramozni.

AI és gépi tanulás az önvezető autókban

Az AI az önvezető autóipar magja. Lényegében az ehhez hasonló autonóm járművek célja az emberi agy utánzása vezetés közben, ami azt jelenti, hogy számos változó alapján kell döntéseket hozniuk. Ez magában foglalja az út részét képező csomópontokat és útjelző táblákat, valamint a járműveket, embereket és egyéb olyan akadályokat, amelyekről a szokásos járművezető általában tudatában van.

Túlságosan időigényes lenne az emberek számára olyan adatbázisokat és algoritmusokat létrehozni, amelyek tökéletesen felismernek mindent az úton. Ehelyett az olyan gyártók, mint a Tesla, gépi tanulást alkalmaznak algoritmusaik betanításához és fejlesztéséhez.

Az önvezető autókban található gépi tanulási algoritmusoknak néhány alapvető adattal kell kezdődniük, de tanulásuk jelentős része az úton történik. Ez teszi rendkívül fontossá, hogy a vállalatok valódi utakon tesztelhessék autóikat, de ez azt is jelenti, hogy az önvezető autók annál jobbak lesznek, minél többet vezetnek.

Az úttestre kilépő gyalogos jó tesztpéldája az önvezető autók gépi tanulásának. Az autónak több lehetősége is van ebben a forgatókönyvben; megpróbálhatja megkerülni a gyalogost, benyomni a féket és megkísérelni a megállást, vagy a kürt használatával figyelmeztetni a gyalogost. A legtöbb önvezető autó aktívan közelíti meg az ehhez hasonló akadályokat, kizárva az utolsó lehetőséget.

Innentől kezdve el kell döntenie, hogy kanyarodni vagy fékezni a legjobb, figyelembe véve például a sebességet, a távolságot, az időjárási körülményeket és számos egyéb környezeti tényezőt. Ha például a kanyarodással az autó a szembejövő forgalom útjába kerülne, akkor valószínűleg a fékezést választja.

Ha nem megfelelően reagál, és ha sikerül megfelelően reagálni, akkor az önvezető autó megtanulja, hogyan kezelje a hasonló problémákat a jövőben. Ideális esetben ezeket az adatokat megosztják az önvezető autók között, hogy együtt fejlődhessenek.

A mesterséges intelligencia mellett sok más szoftver is van az önvezető autó kulisszái mögött. A GPS térképező rendszerek segítik az autót az utakon való pontos navigálásban, míg a vezetőt figyelő rendszerek gondoskodnak arról, hogy a volán mögött ülő személy összpontosítson, még önvezető módban is.

Minden önvezető autót gyártó cég máshogyan közelíti meg a szoftvereket, és ez azt jelenti, hogy ritka, hogy nyíltan beszéljenek eszközeik működéséről.

Biztonságosak az önvezető autók?

Igazságos megkérdőjelezni a modern önvezető autók biztonságát, különösen az autonóm vezetéssel összefüggő halálesetek és sérülések növekvő listáján. Amint az a vezetői tudatosságot figyelő rendszerek elterjedtségéből is látható számos önvezető autóban, még a gyártóik is tudják, hogy még nem tökéletesek.

De nem ez a lényeg. Az önvezető autóknak még hosszú út áll előttünk. Ez azt jelenti, hogy az autonóm autók rajongóinak csak egy kicsit tovább kell várniuk, hogy kezükbe kerüljenek egy mesterséges intelligencia által vezérelt jármű, amely önmagát hajtja, és akár vissza is tudja szerezni magát.