Az autonóm járművek nagy áttörése még mindig nem indult be, igaz, az Egyesült Államok és Kína fél tucatnyi városában már láthatók ilyenek az utakon. Elterjedésük lassan halad, incidensek lassítják a kibontakozást. Pedig a balesetek kilencven százalékát emberi hiba okozza, és minden olyan technológiai fejlesztés, mely korrigálja ezt a hiányosságot, csökkentheti a balesetek számát, mely tavaly az Egészségügyi Világszervezet szerint 1,19 millió ember életébe került világszerte. A Nature Communications című tudományos szaklapban június közepén közzétett tanulmány szerint az autonóm járművek biztonságosabbak és kisebb valószínűséggel szenvednek balesetet, mint az ember vezette autók, kivéve két esetben: kanyarodáskor vagy rossz látási viszonyok között – írja a spanyol El País .
Mohamed Abdel-Aty és Shengxuan Ding, a Közép-Floridai Egyetem közlekedési, villamos- és járműmérnöki, valamint informatikai kutatói 2100 önvezető jármű és 35 133 ember vezetett autó adatainak elemzése után jutott erre a következtetésre – hat évnyi megfigyelés után. A legfejlettebb vezetési rendszerek a tanulmány szerint 50-20 százalékkal csökkentik a hátulról, frontálisan és oldalról történő ütközések, valamint az útról való letérések esélyét.
Mindezekben az esetekben az autonóm vezetési rendszerek hatékonyabbnak bizonyultak az embernél. „Ennek oka, hogy fejlett érzékelőkkel és szoftverekkel vannak felszerelve, melyek gyorsan elemzik a környezetet és a kapott adatok alapján döntéseket hoznak. A közlekedésbiztonság terén számos potenciális előnye van, például az emberi hibák, a fáradtság és a figyelemelterelés csökkentése” – állítják a kutatók.
Ugyanakkor rossz látási viszonyok között, hajnalban vagy szürkületben, valamint kanyarodással járó manővereknél az ember két-ötszörösen is jobb hatékonyságot ér el az autonóm rendszereknél. „Ezek azok a területek, ahol az autonóm vezetési technológia további finomításra szorulhat, hogy megfeleljen az emberi vezetési képességeknek vagy meghaladja azokat” – magyarázzák a szerzők.
A tanulmány szerint tehát a technológia nem minden körülmények között múlja felül a járművezetőt, és az autonóm autóknak még kihívást jelent a veszélyek érzékelésének és észlelésének javítása, valamint a döntéshozatali programozás és a hibabiztos mechanizmusok fejlesztése. Ez utóbbiak még mindig az autonóm vezetés problémáinak 56 százalékát teszik ki.
„Az automatizált járművek biztonságának fejlesztése fejlett érzékelőket, robusztus algoritmusokat és intelligens tervezési megfontolásokat foglal magában. A kulcsfontosságú stratégiák közé tartoznak a továbbfejlesztett időjárás- és világításérzékelők, valamint a hatékony adatintegráció” – fejtik ki a szerzők. Olyan technológiai megoldásokra utalnak, mint például a kamerák és az olyan érzékelők, mint a lézer, a műholdas navigáció és a radar együttes használata, amelyek javítják az autonóm képességeket felhős, havas, esős és sötét helyzetekben, amikor a potenciális veszélyek észlelésének és a megfelelő reakciónak a késedelme halálos lehet.
„A szenzorfúzió – teszik hozzá a kutatók – lehetővé teszi az információk keresztellenőrzését, ami csökkenti a hibákat. Ezen adatok valós idejű feldolgozása azonban kihívást jelent, és fejlett számítási teljesítményt igényel, növelve az ilyen rendszerek költségeit és összetettségét.”
„Nagy kihívást jelent elegendő információ előállítása és a környezet átfogó érzékelése a korlátozott szenzortávolságok mellett. Ráadásul egyes autonóm járműveket előre meghatározott szabályok és forgatókönyvek követésére programozták, melyek nem feltétlenül fedik le az összes lehetséges vezetési helyzetet” – figyelmeztetnek a szerzők.
Ezzel kapcsolatban kiemelik, hogy az emberi járművezetők „a vezetési tapasztalataik alapján képesek előre jelezni a gyalogosok mozgását és óvatosan cselekedni, míg az autonóm járműveknek nehézséget okozhat az ember szándékának felismerése, ami vészfékezéshez vagy balesetekhez vezethet a szociális jelzések és az emberi észjárás megértésének hiánya miatt”.
Ennek a hiányosságnak a javítására Mohamed Abdel-Aty és Shengxuan Ding „fejlett érzékelő és észlelő rendszereket, előrejelző algoritmusokat és jármű-minden (!) kommunikációt” javasol. Ez utóbbi koncepció V2X (vehicle-to-x) néven ismert, és olyan eszközökre utal, amelyek nemcsak a potenciális veszélyt észlelik, és manővert kezdeményeznek annak elhárítására, hanem meg is osztják azt más autókkal és a közlekedésbiztonsági rendszerekkel, hogy azok előre láthassák azt.
A fejlesztések haladnak a járművek emberhez hasonló érzékelőkkel felszerelésében és a válaszidő javítása érdekében. A Nature tanulmánya olyan fejlesztést is bemutat, mely minimális információ birtokában is gyorsan reagál egy eseményre, valamint egy új rendszert, mely a "mechanikus látás" pontosságának javítására szolgál alacsonyabb késleltetés mellett.
„A jelenlegi vezetőtámogató rendszerek, például a MobileEye-é – amelyeket világszerte több mint 140 millió autóba építettek be – olyan szabványos kamerákkal dolgoznak, amelyek másodpercenként 30 képkockát, azaz 33 ezredmásodpercenként egy képet készítenek. Legalább három képkockára van szükségük ahhoz, hogy megbízhatóan észleljenek egy gyalogost vagy autót. Így a fékezési manőver elindításához szükséges teljes idő 100 ezredmásodperc. A mi rendszerünk lehetővé teszi, hogy ezt az időt egy ezredmásodperc alá csökkentsük anélkül, hogy nagy sebességű kamerát használnánk, ami számításigényes lenne” – magyarázza Davide Scaramuzza, a Zürichi Egyetem (Svájc) robotika professzora és az eseménykamerák kutatója.
Bernabé Linares, a sevillai Mikroelektronikai Intézet (Imse) kutatóprofesszora olyan látórendszereket fejleszt, melyek hasonlítanak az emberi észleléshez, és elengedhetetlenek az önvezető járművekhez. „A biológiai retina nem készít képeket. Minden információ a látóidegen keresztül jut el az agyba, és az agy dolgozza fel. A hagyományos kamerában minden egyes pixel autonóm, és legfeljebb arra késztetik, hogy kölcsönhatásba lépjen a szomszédjaival a fényerő beállítása érdekében. De egy alagút kijáratánál a digitális kép lehet teljesen fehér vagy fekete, míg mi – nagyon szélsőséges körülményektől eltekintve – mindig látjuk, hogy mi van belül és mi van kívül” – magyarázza.
Egy másik megoldás a mesterséges intelligencia alkalmazása a legveszélyesebb helyek felkutatására, és ezek jellegzetességeinek beépítése az autonóm vezetési rendszerekbe. Ezen a vonalon dolgozik Quynh Nguyen, a Marylandi Egyetem Közegészségügyi Iskolájának epidemiológusa és statisztikusa, aki a British Medical Journal (BMJ) Injury Prevention című szaklapban publikált tanulmányt. „Alapvető fontosságú annak megértése, hogy a fizikai környezet hogyan növelheti vagy csökkentheti a halálos kimenetelű balesetek számát, és hogy ez mely közösségeket érinti leginkább” – érvel Nguyen.
Az Amerikai Kémiai Társaság (ACS) olyan festékek használatát javasolja, melyek a tárgyakat jobban láthatóvá teszik a járművek szemében. Kifejlesztettek egy „erősen fényvisszaverő fekete festéket, hogy segítsenek az autonóm autóknak a sötét tárgyak jobb észlelésében, ami biztonságosabbá teheti az autonóm vezetést”.
Az Iowai Egyetem kutatói annak lehetőségét vizsgálták, hogy a járműveket olyan külső fényjelzéssel szereljék fel, mely jelzi a gyalogosoknak, ha az autonóm jármű előtt biztonságos az átkelés, mert az azonosította az illetőt, és megállni készül.
Minden fejlesztés a teljes autonómia (5. szint) felé halad, ahol már nem lesz szükség emberi beavatkozásra. A Közép-Floridai Egyetem kutatói szerint „ez lehetővé válhat, bár a jelentős kihívások miatt még sok év van hátra. Ezek közé tartozik a fejlett algoritmusok és érzékelők kifejlesztése, valamint az automatizált járműtechnológia hatékony támogatásához szükséges infrastrukturális fejlesztések”.
