↓  Zobrazit pozice
30. Března 2021

4 věci, které byste měli vědět o autonomních vozech

Samořiditelnost je budoucnost, říká se. Autonomní jízda však není jen o bezpilotních vozech, vývoj běží na několika úrovních. Podívejte se, bez jakých technologií se chytrá auta neobejdou a jak daleko je jízda bez pedálů a volantů.

 

1. Bez snímačů by auta sama neujela ani metr

Aby se auto dokázalo samo pohybovat v prostoru, potřebuje propracovaný detekční systém. V něm se nachází řada snímačů, které monitorují okolí vozidla. Třeba radarové, ultrazvukové a kamerové systémy. Najdete tu ale také technologii LiDAR – senzor, který pomocí laserových paprsků skenuje okolí vozidla a vyhodnocuje vzdálenosti i rychlosti okolních objektů. Kombinace informací ze senzorů poté umožňuje přesně stanovit, o jaké objekty se jedná a jak se pohybují ve vztahu k vozidlu. Na základě těchto dat pak auto plánuje svoji trajektorii, tedy směr a rychlost tak, aby nedocházelo ke kolizím a aby byla zaručena plynulost dopravy.

i

Data, nejlepší pomocníci

Aby se auta mohla v prostoru samovolně a zároveň bezpečně i plynule pohybovat, potřebují nejenom informace z vlastních senzorů, ale také dostatek informací – tedy dat – ze svého okolí. Čím efektivněji a rychleji dokážou data získávat, tím snadněji a přesněji se v provozu orientují. Podmínkou je proto napojení na vysokorychlostní internet a okolní infrastrukturu.

Zdrojem dat můžou být třeba aktualizované mapové podklady, které se získávají ze vzdálených serverů a informují o momentální dopravní situaci, nebo ostatní vozidla a infrastruktura v okolí vozu. Mimo jiné návěstidla, semafory či pevné i přenosné dopravní značení. Vůz záchranné služby například dokáže informovat okolní vozidla o své poloze, rychlosti i směru jízdy. Okolní auta pak na situaci můžou bezprostředně zareagovat úhybnými manévry a vytvořit bezpečnou uličku dříve, než by byl vůz záchranné služby detekován a identifikován palubními senzory. Pro komunikaci auta s jeho bezprostředním okolím se vžilo označení C2X – podívejte se , jak přesně sdílení informací funguje.

Aleš Cerman

Aleš Cerman

odborník na automatizaci jízdy

„Většina lidí se domnívá, že samořídící auto musí za všech okolností řídit opravdu samo. Pravda je trochu složitější. Autonomie vozidla má hned několik stupňů, v některých je stále vyžadována součinnost řidiče.“

2. Svět autonomní jízdy je pestřejší, než si myslíte

Pod samořiditelností byste si neměli představit jen auto bez řidiče. Autonomie vozidel má totiž různé stupně, které jsou přesně definovány organizací SAE (Society of Automotive Engineers). Pokud je auto ve stupni 0, autonomie se ho vůbec netýká. Zato stupeň 1 a 2 označuje, že má vůz zabudované jednoúčelové automatizované funkce, které však řidič musí v případě potřeby korigovat. Příkladem může být adaptivní tempomat, kdy auto ovládá rychlost a řidič směr jízdy.

A co stupeň 3? Tady už auto umí samostatně zvládnout určité jízdní scénáře, jako například jízdu na dálnici nebo v dopravní zácpě. Ani v tomto případě se však vůz bez řidiče zcela neobejde, může totiž přijít nečekaná událost, se kterou si auto neporadí. Šofér musí být schopný převzít řízení do deseti sekund od okamžiku, kdy ho k tomu vozidlo vyzve.

Čtvrtý stupeň už znamená plnou automatizaci. Také zde však můžou nastat situace, kdy řidič musí převzít řízení. Třeba když auto vjede do oblasti, kde není dostatek dat. V provozu se pak přestane orientovat. Příkladem může být překročení hranice státu, který ještě dostatečně nevybavil svoji infrastrukturu pro čtvrtý stupeň. Tento stupeň obvykle naplňuje současné představy designérů o samořídícím autě. Volant zmizí kdesi v palubní desce, pedály řízení se zasunou a řidičova sedačka se otočí dozadu tak, aby si šofér mohl krátit cestu k moři hraním šachů se svými ratolestmi sedícími na zadním sedadle.

Pátý stupeň automatizace oproti tomu počítá s tím, že je automobil bezpilotní a dokáže si poradit za jakýchkoli podmínek. Pedály i volant byste tu hledali marně.

Jak se liší stupně autonomie vozidla?

Zdroj: SAE International

3. Tradiční výrobci sázejí na evoluci, další firmy na revoluci

Ze stupně 0 hned na stupeň 5? Pro tradiční výrobce příliš rychlý postup. Pro firmy poskytující přepravní služby to ale může být lukrativní byznys model. Například společnost Uber zkouší vozy osazovat systémy, které umožňují pátý stupeň automatizace, tedy bezpilotní jízdu. V současné době jsou však tyto technologie velmi drahé. Výsledná cena kompletního systému, který by umožnil zcela autonomní jízdu, tedy veškeré senzory a počítače, hravě přesáhne sto tisíc dolarů. To je asi 2,2 milionu korun.

Řešení navíc není moc elegantní, auto má na střeše například rotační laserový skener, který připomíná jakýsi stříbrný „hrnec“. Ten pak narušuje celkový vizuální dojem z vozidla. Přesto se firmám takový postup může vyplatit. „Robotické taxi, které jezdí bez řidiče 24 hodin denně a 7 dní v týdnu, si na sebe dříve nebo později vydělá. Zákazníkovi je navíc jedno, jak takové vozidlo vypadá,“ vysvětluje Aleš Cerman, který se profesně věnuje automatizované jízdě. Tradičním výrobcům jde oproti tomu o design i cenovou přijatelnost. „Pro ně je výhodnější postupný vývoj a senzorika, která příliš nekazí vzhled automobilu,“ doplňuje Cerman. A tak zatímco tradiční výrobci vsázejí na evoluci, jiné firmy se vidí v revoluci.

Zvládne auto převzít veškerou odpovědnost za řízení? Odpověď přinesou následující roky.

Zvládne auto převzít veškerou odpovědnost za řízení? Odpověď přinesou následující roky.

Co v sobě musí auto mít, aby se jízda automatizovala?

Stejně jako řidič, i auto kolem sebe musí dobře vidět. Technologie se proto skládají tak, aby autu umožnily 360stupňový rozhled.

Souprava senzorů: Auto díky nim získává informace o objektech ve svém okolí. Najdete tu senzory ultrazvukové, radarové, přední a boční kamery, parkovací kamery či laserové skenery.

Mapové podklady: Musí být v takzvaném vysoké rozlišení (HDM), tedy obsahovat informace o infrastruktuře zaměřené prakticky na centimetry. Tyto mapy jsou tvořeny pomocí ultra-přesné GPS a technologie laserového skenování. Mapy navíc musí být neustále aktualizovány a aktualizace být k dispozici on-line.

Informace z okolí vozidla: Permanentní datová komunikace s ostatními účastníky provozu a infrastrukturou zajistí získání dat o dopravní situaci. V určitých případech dokonce dříve a efektivněji, než by to dokázala samotná senzorika vozu.

Výpočetní systém: Kvůli bezpečnosti musí počítač obsahovat minimálně dvě vzájemně nezávislé výpočetní cesty. Řídicí algoritmy se již neprogramují takzvaně „natvrdo“, ale využívají se technologie strojového učení za pomoci hlubokých neuronových sítí (DNN). Výpočetní výkon počítače musí v reálném čase umožnit paralelní zpracování obrovského množství různých typů dat (video data z kamer, data z ostatních senzorů, data z mapových podkladů, data z C2X komunikace a veškerá data jdoucí z vozidla). Hovoříme zde o výpočetním výkonu v řádu stovek teraoperací za vteřinu (TOPS).

4. Testování je náročné – ve virtuálním i reálném světě

Současná legislativa Evropské unie (s výjimkou té německé) umožňuje pouze automatizaci prvního a druhého stupně. Není ani předepsáno, jak prokázat, že technologie vyšších stupňů fungují, jsou bezpečné a můžou se nasadit na veřejné komunikace. Firmy v současnosti pracují se dvěma možnostmi testování: buď autonomní prvky testují virtuálně za pomoci výpočetních středisek (takzvaných HiL, tedy Hardware-in-the-Loop testerů), nebo na reálných vozidlech. Využívají se testovací polygony, na kterých jsou vytvářeny přesně definované a opakovatelné testovací scénáře. Případně se auta zkouší v reálném provozu, kdy na vozidlo neustále dohlíží řidič. Data nahraná během jízdy jsou poté zpětně vyhodnocována.

Virtuální testování vyžaduje zpracování obrovského množství dat, zpravidla desítek až stovek petabytů, čemuž musí odpovídat výpočetní výkon a datová úložiště daného výpočetního střediska. Testování na reálných vozidlech je zase nákladné – vyžaduje totiž drahé technické vybavení a velké množství času i úsilí.

V případě testů na polygonu jsou mimo jiné potřeba řídicí roboti, diferenciální GPS, robotické platformy, které vozí testovací cíle, či rozsáhlá infrastruktura pokrývající nejrůznější dopravní situace. De facto se vytvářejí simulace reálných měst a dálnic. Celkově jde o investice v řádech milionů eur. Při testování v reálném provozu jsou zase nutností systémy, které dokážou zaznamenat terabyty dat v testovacích vozidlech a následně je zpracovat. I tady jsou potřeba sofistikovaná výpočetní centra. Výhodou však je, že pokud se data získají v reálném provozu, dále se využívají při HiL – tedy virtuálních – testech.

Vývoj autonomních vozidel zkrátka přináší řadu výzev. Jisté ale je, že bude čím dál tím víc měnit podobu silničního provozu.

Nastavení cookies

Uložení preferencí uživatele napříč webovými stránkami
Statistika a analýza chování uživatele
Oslovování s nabídkou produktů a propojení se sociálními sítěmi
Uložit nastavení

Tato stránka používá cookies. Více informací o zpracování Vašich osobních údajů na jejich základě a o Vašich právech naleznete v Informaci o zpracování osobních údajů prostřednictvím cookies a jiných webových technologií. Níže můžete udělit souhlas se zpracování osobních údajů rovněž pro účely uložení preferencí uživatele napříč webovými stránkami, statistiku a analýzu chování uživatele, oslovování s nabídkou produktů a propojení se sociálními sítěmi.