Autonomiczne samochody mają radzić sobie z nieprzewidzianymi sytuacjami na drodze
Na targach elektroniki użytkowej CES 2017 w Las Vegas Nissan zaprezentował system Seamless Autonomous Mobility. Ma on sprawić, że samochody z autopilotem będą w stanie zareagować na nieprzewidziane sytuacje na drodze.
Postęp w rozwoju sztucznej inteligencji pozwolił, by pojazdy odczytywały intencje kierowcy oraz podejmowały trafne decyzje podczas spokojnej jazdy. Inżynierom sen z powiek spędza jednak kwestia nieprzewidzianych sytuacji na drodze - w tym aspekcie technika nie potrafi jeszcze zagwarantować pełnego bezpieczeństwa. Receptą na to ma być wspomniany układ Seamless Autonomous Mobility, czyli system "płynnej, autonomicznej mobilności", nad którym pracują specjaliści z Japonii.
SAM ma umożliwić bezpieczne poruszanie się milionów samochodów autonomicznych, również jeśli napotkają na swojej drodze wypadki, roboty drogowe czy policjanta kierującego ruchem. Ostatni przypadek jest szczególnym dla układów autonomicznych - samochód musi jechać niejednokrotnie wbrew oznakowaniu poziomemu czy sygnalizacji świetlnej. Na podstawie danych z czujników auto wie, gdzie znajdują się przeszkody i jakie są wskazania sygnalizacji świetlnej, a nawet może zinterpretować niektóre gesty kierującego ruchem — ale do oceny i zrozumienia zamiarów innych kierowców i pieszych wciąż potrzebny jest człowiek, który musi zdecydować o dalszym toku działania.
Dzięki systemowi Nissana pojazd autonomiczny rozumie, kiedy nie powinien podejmować samodzielnej próby rozwiązania problemu, tak jak w tym przypadku. Zatrzymuje się wtedy i wysyła żądanie pomocy do centrum dowodzenia. Jest ono kierowane do pierwszego dostępnego menedżera mobilności — osoby, która na podstawie obrazu i danych z czujników (przesyłanych siecią bezprzewodową) dokonuje oceny sytuacji, a następnie podejmuje właściwą decyzję i wytycza bezpieczną drogę wokół przeszkody. Menedżer mobilności wytycza wirtualny pas ruchu dla autonomicznego pojazdu. Kiedy policjant da sygnał do przejazdu, kontroler z centrum dowodzenia zezwala na dalszą autonomiczną jazdę wyznaczoną trasą. Po opuszczeniu problematycznego obszaru pojazd znów porusza się w trybie w pełni autonomicznym, a menedżer mobilności może odpowiedzieć na wezwania z innych pojazdów.
W trakcie rozwiązywania problemu inne pojazdy autonomiczne w okolicy również komunikują się z systemem SAM. System uczy się i udostępnia nowe informacje pochodzące od menedżera mobilności. Ustalone rozwiązanie jest przesyłane do innych pojazdów. W miarę zdobywania doświadczenia przez system i doskonalenia technologii autonomicznej pojazdy będą wymagały coraz mniej pomocy, a każdy menedżer mobilności będzie mógł jednocześnie zajmować się problemami zgłaszanymi przez większą liczbę pojazdów. O liczbie niezbędnych menedżerów decyduje kilka czynników, takich jak natężenie ruchu, zakres usług realizowanych przez pojazd, oraz przeznaczenie zrobotyzowanego pojazdu — czy jest to taksówka, pojazd wykonujący przewozy wahadłowe czy pojazd dostawczy.
Punktem wyjścia dla opracowania platformy SAM była technologia VERVE (środowisko wizualne do zdalnej wirtualnej eksploracji), którą NASA wykorzystywała do wizualizacji i nadzorowania ruchu łazików. W robotach NASA zastosowano technologię autonomiczną, aby mogły one omijać przeszkody i obliczać bezpieczną trasę przemieszczania się w nieprzewidywalnym i niepewnym otoczeniu. W sytuacji, kiedy podjęcie autonomicznej decyzji w danym otoczeniu jest zbyt trudne operatorzy NASA wytyczają właściwą trasę i wysyłają ją do łazika.
- Naszym celem jest zmiana infrastruktury transportowej. Chcemy zmniejszyć liczbę wypadków śmiertelnych i rozładować zagęszczenie ruchu. Potrzebujemy do tego bardzo wielu pojazdów w ruchu. Poszukujemy sposobów na zbudowanie takiego systemu transportowego nie za 20 lat czy w bliżej nieokreślonej przyszłości, ale już teraz — powiedział Maarten Sierhuis, były pracownik naukowy NASA, a obecnie dyrektor Centrum Badawczego Nissana w Dolinie Krzemowej. Istotą SAM jest zespołowa praca człowieka i maszyny. Nie chodzi o to, by wyeliminować ludzi z systemu, ale raczej by bardziej strategicznie wykorzystywać ludzką inteligencję jako wsparcie dla większego systemu autonomicznej mobilności — aby wspomagać sztuczną inteligencję pojazdów w czasie rzeczywistym.
Źródło: Nissan
ll/Wirtualna Polska