Kai automobilis tampa pilotuojamu orlaiviu keliuose
Prisimenu, kaip prieš kokį dešimtmetį filmuose matydavau futuristines mašinas, kurios pačios važiuoja, o vairuotojas ramiai skaito laikraštį ar snaudžia. Atrodė kaip neįtikėtina fantastika. O dabar? Dabar tokios technologijos jau čia, nors ir ne visai tokios, kokias įsivaizdavome. Automatinis vairavimas – tai ne viena technologija, o ištisa sistema, kur dirba kartu dešimtys jutiklių, procesorių ir programinės įrangos sprendimų. Pabandykime suprasti, kaip visa tai veikia realybėje.
Pirmiausia reikia suprasti, kad „automatinis vairavimas” – tai labai plati sąvoka. Yra skirtingi lygiai, nuo paprasčiausio tempomato iki visiškai autonomiškų automobilių, kuriems vairuotojas apskritai nereikalingas. Dažniausiai kalbame apie sistemas, kurios gali kontroliuoti greitį, išlaikyti eismo juostą, stabdyti pavojaus atveju ir net pakeisti eismo juostą. Bet kaip automobilis „mato” kelią ir priima sprendimus?
Jutiklių armija, kuri niekada nemirksi
Automobilis su automatiniu vairavimo sistemu primena skraidantį vabzdį – jis turi daugybę „akių”, kurios žiūri į visas puses vienu metu. Pagrindinis įrankis – tai lidaras (LIDAR). Šis įrenginys veikia kaip radaras, tik vietoj radijo bangų naudoja lazerio spindulius. Lidaras sukasi ant automobilio stogo (arba yra integruotas į dizainą) ir per sekundę išsiunčia milijonus lazerio impulsų. Kai šie impulsai atsimuša į objektus – kitus automobilius, pėsčiuosius, medžius, pastatus – jie grįžta atgal, ir sistema apskaičiuoja, kiek laiko tam prireikė. Iš to galima labai tiksliai nustatyti atstumą iki objekto.
Bet lidaras nėra vienintelis jutiklis. Radarai, kurie dažniausiai montuojami priekyje ir gale, puikiai veikia bet kokiomis oro sąlygomis – lietuje, rūke, sninge. Jie naudoja radijo bangas ir gali aptikti objektus net už kelių šimtų metrų. Radarai ypač naudingi greitkeliuose, kur reikia sekti automobilius, važiuojančius dideliu greičiu.
Kameros – dar viena svarbi dalis. Paprastai automobilis turi 8-12 kamerų, kurios filmuoja viską aplinkui 360 laipsnių kampu. Skirtingai nuo lidaro ar radaro, kameros mato spalvas, gali atpažinti kelio ženklus, šviesoforus, pėsčiųjų perėjas. Jos veikia panašiai kaip mūsų akys – analizuoja vaizdą ir bando suprasti, kas yra kas. Modernios sistemos naudoja dirbtinį intelektą, kuris buvo „išmokytas” atpažinti milijonus skirtingų situacijų kelyje.
Ultragarsiniai jutikliai paprastai naudojami parkuojantis – jie veikia trumpais atstumais ir padeda aptikti kliūtis šalia automobilio. O GPS ir inerciniai jutikliai padeda automobiliui suprasti, kur jis yra žemėlapyje ir kaip juda.
Smegenys, kurios apdoroja informacijos upę
Įsivaizduokite, kad per sekundę gaunate informaciją iš dešimčių jutiklių – milijonus duomenų taškų. Kaip visa tai apdoroti ir priimti teisingą sprendimą per akimirką? Čia į žaidimą įsijungia galingi kompiuteriai, kurie montuojami automobilyje. Tai ne paprasti nešiojamieji kompiuteriai – kalbame apie specializuotus procesorius, kurie gali atlikti trilijonus operacijų per sekundę.
Visa informacija iš jutiklių patenka į centrinį kompiuterį, kuris dirba keliuose lygiuose. Pirmiausia – suvokimas. Sistema turi suprasti, ką „mato”. Ar tai automobilis, ar pėsčiasis, ar šuo, ar plastikinis maišas, kurį vėjas pučia per kelią? Čia dirba dirbtinio intelekto algoritmai, kurie buvo treniruoti milijonais vaizdo pavyzdžių. Jie gali atpažinti objektus net sudėtingomis sąlygomis.
Antrasis lygis – prognozavimas. Nepakanka žinoti, kas yra kelyje dabar. Sistema turi nuspėti, ką tie objektai darys po sekundės, dviejų, trijų. Ar tas pėsčiasis ketina pereiti gatvę? Ar automobilis gretimoje juostoje ruošiasi persirikiuoti? Čia naudojami sudėtingi matematiniai modeliai, kurie analizuoja judėjimo trajektorijas ir praeities duomenis.
Trečiasis lygis – planavimas. Kai sistema supranta situaciją ir numato, kas gali nutikti, ji turi nuspręsti, ką daryti. Ar tęsti važiavimą tuo pačiu greičiu? Ar stabdyti? Ar keisti eismo juostą? Sistema apskaičiuoja dešimtis galimų scenarijų ir pasirenka saugiausią bei efektyviausią.
Ketvirtas lygis – veiksmas. Sprendimas priimtas, dabar reikia jį įvykdyti. Sistema siunčia komandas vairo, stabdžių ir akceleratoriaus valdymo sistemoms. Visa tai vyksta per milisekundes.
Kaip automobilis išmoksta vairuoti
Galbūt keisčiausias dalykas apie automatinius vairavimo sistemas – jos mokosi kaip vaikai. Tik vietoj to, kad mokytųsi vaikščioti ir kalbėti, jos mokosi vairuoti. Ir čia naudojamas mašininis mokymasis – dirbtinio intelekto šaka, kuri leidžia sistemoms tobulėti iš patirties.
Pirmiausia, inžinieriai sukuria pradinį algoritmą – tai kaip bazinės taisyklės. Pavyzdžiui, „jei priekyje automobilis, išlaikyk saugų atstumą”. Bet realus pasaulis daug sudėtingesnis už paprastas taisykles. Todėl sistema turi mokytis iš realių situacijų.
Kaip tai vyksta? Tesla, pavyzdžiui, renka duomenis iš milijonų savo automobilių, kurie kasdien važinėja po pasaulį. Kai vairuotojas perima valdymą iš autopiloto arba kai sistema susiduria su neįprasta situacija, tie duomenys išsiunčiami į centrinį serverį. Ten dirbtinio intelekto algoritmai analizuoja, kas nutiko ir kaip sistema galėjo elgtis geriau. Paskui atnaujinta programinė įranga išsiunčiama visiems automobiliams.
Tai reiškia, kad jūsų automobilis gali „išmokti” naują triuką per naktį, kai jis stovi garaže ir atsisiunčia atnaujinimą. Galbūt kažkur Kalifornijoje kitas automobilis susidūrė su neįprasta situacija – pavyzdžiui, kelyje gulėjo kopėčios – ir sistema išmoko, kaip su tuo elgtis. Dabar jūsų automobilis taip pat žino, ką daryti tokioje situacijoje.
Bet mokymasis vyksta ne tik iš realių situacijų. Inžinieriai naudoja simuliacijas – virtualius pasaulius, kur galima išbandyti milijonus skirtingų scenarijų. Galima sukurti situaciją, kuri realiame gyvenime nutinka kartą per milijoną kilometrų, ir pamatyti, kaip sistema reaguoja. Tai kaip treniruotis skraidymo simuliatoriuje prieš sėdant į tikrą lėktuvą.
Žemėlapiai, kurie žino viską
Paprastas GPS žemėlapis, kurį naudojame telefone, automatiniu vairavimui netinka. Reikia kur kas tikslesnių žemėlapių – tokių, kurie žino ne tik, kur yra gatvės, bet ir kur tiksliai yra kiekviena eismo juosta, kiekvienas kelio ženklas, kiekviena šviesoforo vieta. Kalbame apie tikslumą iki kelių centimetrų.
Tokie žemėlapiai kuriami specialiais automobiliais, kurie važinėja po miestus ir skenuoja viską aplinkui lidarais ir kameromis. Sukuriamas toks detalus 3D žemėlapis, kad automobilis gali „atpažinti” vietą, net jei kai kurie objektai pasikeitė. Pavyzdžiui, jei medis buvo nupjautas arba pastatytas naujas pastatas, sistema vis tiek supranta, kur yra, nes atpažįsta kitus objektus aplinkui.
Bet pasaulis nuolat keičiasi. Todėl šie žemėlapiai turi būti nuolat atnaujinami. Kai automobilis su automatinio vairavimo sistema važiuoja, jis palygina tai, ką „mato” dabar, su tuo, kas yra žemėlapyje. Jei pastebi skirtumų – pavyzdžiui, naujas kelio ženklas arba pasikeitė kelio danga – ta informacija išsiunčiama į centrinį serverį. Ten ji apdorojama ir, jei patvirtinama, atnaujinamas žemėlapis visiems.
Kai kurios sistemos, kaip Tesla, naudoja kitokį požiūrį. Jos mažiau pasitiki iš anksto sukurtais žemėlapiais ir labiau remiasi tuo, ką mato realiu laiku. Tai turi privalumų – sistema gali veikti net ten, kur nėra detalių žemėlapių. Bet turi ir trūkumų – sunkiau prognozuoti, kas bus už posūkio, jei to nemato.
Kada sistema perduoda vairą žmogui
Viena sudėtingiausių problemų – tai perėjimas tarp automatinio ir rankinio vairavimo. Dabartinės sistemos nėra visiškai autonomiškos. Jos reikalauja, kad vairuotojas būtų pasirengęs bet kada perimti valdymą. Bet čia slypi psichologinė problema – žmonės linkę pernelyg pasitikėti technologija.
Sistema paprastai įspėja vairuotoją keliais būdais. Pirmiausia – vizualinis signalas ekrane. Jei vairuotojas nereaguoja, pradeda skambėti garsinis signalas. Kai kurios sistemos stebi vairuotoją kamera – ar jo akys žiūri į kelią, ar jis atrodo budrus. Jei sistema nusprendžia, kad vairuotojas nepasiruošęs perimti valdymo, ji gali pradėti lėtai stabdyti automobilį ir įjungti avarinius žibintus.
Bet kada sistema nusprendžia perduoti valdymą? Yra kelios situacijos. Pirma – kai ji susiduria su situacija, kurios nesupranta. Pavyzdžiui, kelyje stovi policininkas ir rodo ženklus rankomis. Sistema gali neatpažinti, ką tie ženklai reiškia. Antra – kai oro sąlygos tampa per sudėtingos. Stiprus lietus ar sniegas gali sutrikdyti jutiklius. Trečia – kai baigiasi žemėlapio duomenys arba sistema patenka į vietą, kur niekada nebuvo.
Yra ir filosofinė problema – moraliniai sprendimai. Įsivaizduokite situaciją: automobilis negali išvengti avarijos. Jis gali trenkti į sieną ir sužeisti keleivius, arba išsisukti ir galbūt sužeisti pėsčiuosius. Ką jis turėtų pasirinkti? Šie klausimai vis dar diskutuojami tarp inžinierių, filosofų ir teisininkų. Kol kas sistemos suprogramuotos pirmiausiai stengtis išvengti bet kokios avarijos, bet jei tai neįmanoma – mažinti žalą.
Kodėl tai vis dar neveikia visur
Jei technologija tokia nuostabi, kodėl mes visi dar nevažinėjame automobiliais be vairo? Atsakymas sudėtingas ir susideda iš kelių dalių.
Pirma – technologiniai iššūkiai. Nors sistema puikiai veikia idealiais atvejais, realus pasaulis pilnas netikėtumų. Automobilis gali gerai važiuoti saulėtą dieną gražiu greitkeliu, bet kas nutinka, kai pradeda snigti? Kai kelyje yra duobė? Kai važiuoji siaura kaimo gatve, kur nėra žymėjimo? Kiekviena tokia situacija – atskiras iššūkis.
Antra – teisiniai klausimai. Kas atsakingas, jei automobilis su automatinio vairavimo sistema patenka į avariją? Vairuotojas? Gamintoja? Programinės įrangos kūrėjai? Skirtingose šalyse skirtingi įstatymai, ir daugelyje vietų teisinis reguliavimas dar tik kuriamas.
Trečia – infrastruktūra. Automatiniam vairavimui reikia gerų kelių su aiškiu žymėjimu, veikiančių šviesoforų, standartizuotų kelio ženklų. Daugelyje pasaulio vietų tokios infrastruktūros nėra. Net išsivysčiusiose šalyse ne visi keliai atitinka reikalavimus.
Ketvirta – kaina. Visi tie lidarai, radarai, kameros ir galingi kompiuteriai kainuoja. Nors kainos mažėja, automatinio vairavimo sistema vis dar gali pridėti dešimtis tūkstančių eurų prie automobilio kainos. Ne visi gali sau tai leisti.
Penkta – visuomenės pasitikėjimas. Žmonės bijo naujų technologijų, ypač kai kalbama apie saugumą. Kiekviena avarija su automatiniu vairavimo sistemu sulaukia didelio medijų dėmesio, nors statistiškai tokios sistemos jau dabar saugesnės už žmogų. Bet psichologiškai mes labiau pasitikime savimi nei mašina.
Ateitis, kuri jau beldžiasi į duris
Nepaisant visų iššūkių, automatinis vairavimas neišvengiamai artėja. Technologija tobulėja eksponentiškai – kas metai sistemos tampa dvigubai geresnės. Jau dabar kai kuriose JAV vietose galite užsisakyti taksi be vairuotojo. Kinijoje veikia automatiniai autobusai tam tikruose maršrutuose. Europa irgi aktyviai testuoja tokias sistemas.
Įdomu tai, kad automatinis vairavimas keičia ne tik tai, kaip važiuojame, bet ir visą transporto sistemą. Kai automobiliams nebereikės vairuotojų, taksi paslaugos taps daug pigesnės. Galbūt ateityje žmonės apskritai nenorės turėti savo automobilio – tiesiog užsisakys automatinį automobilį, kai reikia. Miestai galės sumažinti parkavimo vietas ir jas paversti parkais ar pastatais.
Keisis ir automobilių dizainas. Jei nebereikia vairuoti, kodėl sėdynės turėtų būti nukreiptos į priekį? Galbūt jos bus išdėstytos ratu, kad keleiviai galėtų bendrauti. Arba automobilis taps judančiu biuru ar miegamuoju. Galimybės beveik begalinės.
Saugumas irgi turėtų žymiai pagerėti. Dauguma avarijų įvyksta dėl žmogiškų klaidų – dėmesio stokos, nuovargio, girtumo, per didelio greičio. Automatinė sistema niekada nebus pavargusi, niekada nevažiuos girta, visada laikysis greičio ribų. Ekspertai prognozuoja, kad plačiai paplitus automatiniam vairavimui, avarijų skaičius galėtų sumažėti 90 procentų.
Bet yra ir iššūkių. Pavyzdžiui, kibernetinis saugumas. Jei automobilis valdo kompiuteris, ar galima jį nulaužti? Ar kas nors galėtų perimti automobilio valdymą nuotoliniu būdu? Gamintojai investuoja daug į saugumo sistemas, bet tai nuolatinė kova – kaip tik atsiranda nauja apsauga, atsiranda ir naujų būdų ją apgauti.
Kelionė, kuri tik prasideda
Automatinis vairavimas – tai ne viena technologija, o ištisa ekosistema, kur susijungia mechanika, elektronika, dirbtinis intelektas, duomenų mokslas ir dar daugybė kitų sričių. Tai viena ambicingiausių technologinių užduočių, kurią žmonija kada nors bandė įgyvendinti. Ir nors dar ne viskas tobula, pažanga įspūdinga.
Galbūt po dešimties metų žmonės žiūrės į mus ir stebėsis, kaip mes patys vairavome automobilius. Kaip mes galėjome pasitikėti savimi, kai buvome pavargę ar išsiblaškę? Automatinis vairavimas gali tapti tokia pat savaime suprantama dalimi mūsų gyvenimo kaip šaldytuvai ar išmanieji telefonai. Technologija, kuri kadaise atrodė kaip mokslinė fantastika, tampa kasdienybe. Ir nors kelias dar ilgas, kryptis aiški – ateitis, kur kelionės bus saugesnės, patogesnės ir efektyvesnės, jau čia pat.