Figura 1: Mașină cu conducere autonomă (©: Mouser)
Această serie de șase articole analizează considerentele tehnologice și sociale esențiale pe care le implică atingerea unei autonomii complete a autovehiculelor. Fiecare articol va trece în revistă componentele cheie și inovațiile în domeniul comunicațiilor necesare pentru a crea un vehicul complet autonom. Seria va investiga, de asemenea, unele preocupări etice care trebuie depășite pentru a obține acceptarea socială a vehiculelor autonome. Ce va acoperi această serie de articole?
- Cum redefinesc tehnologiile de conducere autonomă peisajul auto
- Depășirea percepțiilor și adoptarea tehnologiilor de conducere autonomă
- Autonomia vehiculelor: Care sunt etapele cheie?
- Tehnologii de senzori pentru vehiculele autonome
- V2V și V2I furnizează date critice din punct de vedere al timpului pentru vehiculele autonome
- Stabilirea unui cadru etic pentru vehiculele autonome
Producătorii mondiali de automobile se confruntă cu numeroase provocări. Implementarea variantelor electrice ale modelelor lor de succes este una dintre ele, dar un obiectiv mult mai complicat este acela de a fi lider în domeniul tehnologiilor vehiculelor autonome. Sistemele avansate de asistență a șoferului (ADAS) sunt disponibile, în prezent, în multe vehicule, detectarea unghiului mort și controlul adaptiv al vitezei de croazieră fiind cele mai populare, dar înlocuirea șoferului duce totul la un nou nivel. Replicarea procesului uman de negociere a unei intersecții aglomerate cu ajutorul algoritmilor de învățare automată este mult peste ADAS. Dincolo de considerentele tehnice, există preocupări sociale mai profunde și mai emoționale legate de conducerea autonomă.
Nu doar producătorii de automobile își doresc ca vehiculele autonome să fie un succes; organizațiile naționale și regionale de siguranță rutieră își doresc și ele acest lucru. În întreaga Uniune Europeană, cifrele actuale ale deceselor pe șosele sunt de 25.000 de morți anual și există o convingere larg răspândită că mașinile cu conducere autonomă vor reduce semnificativ ratele de mortalitate. Sistemele de conducere autonomă, echipate cu multiple metode de detecție, pot detecta riscurile potențiale mult mai rapid și mai fiabil decât oamenii. În plus, sistemele de conducere autonomă vor avea avantajul de a comunica instantaneu cu alte vehicule pentru a evita accidentele cauzate de neînțelegerile dintre șoferii umani. Deși identificarea riscului de coliziune este un aspect esențial al tehnologiilor de conducere autonomă, sistemele autonome trebuie, mai întâi, să învețe comportamentul utilizatorilor umani ai drumurilor. Algoritmii de învățare automată au multe lucruri de asimilat, iar rețelelor neurale profunde (DNN) le plac datele, foarte multe. Cu cât mai multe surse de informații sunt disponibile, cu atât mai bine pot funcționa în siguranță sistemele de conducere autonomă.
Conectivitatea va permite, de asemenea, actualizarea continuă a cunoștințelor de siguranță rutieră ale unui vehicul, învățând din experiența altor vehicule autonome. Conceptul de inteligență colectivă presupune ca vehiculele să transmită în mod constant informații către sistemele de gestionare bazate pe cloud, creând o bază fertilă de cunoștințe derivate din acțiunile mașinilor individuale, care sunt împărtășite cu vehiculele existente și viitoare prin intermediul actualizărilor de software. Tesla, de exemplu, îmbrățișează această abordare și culege date încă de la început și continuă să analizeze datele de activitate pentru a sprijini dezvoltarea continuă a sistemelor sale autonome.
Deși este clar că există multe beneficii în cazul colectării de date în acest mod pentru a îmbunătăți cunoștințele dobândite, acest lucru pune sub semnul întrebării confidențialitatea. Cum se reglementează cine are autoritatea de a colecta, analiza și distribui datele vehiculelor? Cum rămâne cu încălcarea vieții private a ocupanților vehiculului? Cine va monitoriza și se va asigura că sunt instituite mecanisme de control? O abordare este aceea de a abstractiza datele la un nivel care să elimine orice informație de identificare personală, dar care să permită accesul la activitatea practică a vehiculului pentru a analiza tendințele. Multe aspecte legate de accesul la date și de confidențialitate trebuie să fie stabilite de autoritățile juridice și de reglementare.
Extragerea de informații din datele dobândite
Din fericire, accidentele rutiere sunt relativ rare în comparație cu numeroasele ore pe care vehiculele le petrec pe rețelele rutiere. Acest lucru reprezintă o provocare pentru oamenii de știință din domeniul datelor însărcinați cu crearea de rețele neurale de autoconducere. Pentru a fi eficienți, acești algoritmi au nevoie de cantități uriașe de date pentru a învăța cum se produc accidentele, astfel încât, odată implementați, să poată identifica și răspunde instantaneu la un eveniment potențial fatal care se desfășoară în timp ce se deplasează pe șosea. Simularea are un rol semnificativ în antrenarea sistemelor de învățare automată, iar cercetătorii de la Universitatea Saarland din Germania au dezvoltat o soluție care nu presupune crearea unor accidente reale. Aceștia deschid calea în ceea ce privește instruirea complexă a rețelelor neurale bazată pe simulări, prezentând posibile scenarii de accidente și evenimente provocatoare pe care sistemele autonome trebuie să le identifice și să le rezolve.
Cu toate acestea, una dintre provocările verificării bazate pe simulare, chiar și cu acces la baze de date de cunoștințe detaliate, este de a decide cât de probabil este fiecare scenariu. Există, de asemenea, necesitatea de a simula situații care rezultă din defectarea unei părți a sistemului sau a unui senzor. În cazul în care un senzor cedează, acesta ar putea face ca sistemul să creadă că este pe cale să se producă o coliziune, când, în realitate, nu se află nimic în cale. Concordanța datelor provenite de la mai mulți senzori poate ajuta rețeaua neurală să se autodiagnosticheze pentru a-i alerta pe ocupanții vehiculului și pentru a plasa vehiculul într-o stare de siguranță.
Înregistrarea experiențelor vehiculului va contribui la acest proces de învățare, astfel încât vehiculele autonome să poată învăța din greșelile lor și ale altora. Încărcarea frecventă a datelor, astfel încât producătorii să poată reeduca rețelele neurale, eventual în fiecare noapte, oferă o abordare viabilă pentru a menține vehiculele cu conducere autonomă cât mai sigure posibil. După cum s-a subliniat deja, confidențialitatea datelor este un aspect crucial, protejând ocupanții vehiculelor de încălcarea intimității lor. Abstractizarea datelor până la un nivel la care acestea devin anonime va atinge acest obiectiv, dar este nevoie de orientări juridice clare și de un acord între proprietarii și producătorii de vehicule.
Un alt aspect al dezvoltării și actualizării unor sisteme de vehicule autonome sigure și fiabile este posibilitatea ca producătorii de vehicule să colaboreze mai degrabă decât să creeze sisteme proprietare. Prin punerea în comun a scenariilor de instruire, producătorii de vehicule și clienții beneficiază de probabilitatea că toate situațiile posibile au fost identificate. S-ar putea ca, pentru a atinge cel mai înalt nivel de identificare a incidentelor, organismele naționale de siguranță rutieră și grupurile din industria auto să se reunească pentru a stabili pachete standard de instruire.
Sistemele de conducere autonomă se bazează pe intrările provenite de la o multitudine de senzori pentru a naviga în siguranță, dar trebuie să existe un cadru de protocoale de nivel superior care să stipuleze ce trebuie făcut în cazul în care un accident nu poate fi evitat. Acest concept de arbore de decizie în materie de siguranță este deja un subiect controversat, în care se acordă prioritate siguranței ocupanților vehiculului și a pietonilor. Pregătirea unui cadru de siguranță subiacent este o dilemă juridică și socială complexă și extrem de sensibilă, pe care o vom analiza în continuare în această serie de articole.
Nu pierdeți următorul articol despre conducerea autonomă oferit de Mouser Electronics.
Autor:
Mark Patrick
Mouser Electronics
Authorised Distributor
www.mouser.com
Urmărește-ne pe Twitter
