Tehnološki guruji napovedujejo, da bo funkcija samodejne vožnje kot del standardne opreme vključena v osebne avtomobile po letu 2020. Nekatera vozila že imajo potrebne elemente, tehnologija torej že obstaja, morajo jo le povezati v sistem, ki bo dal avtomobilu dovolj pameti, da bo pripeljal na cilj.
In prepričati voznike, da mu bomo zaupali in ne bomo gledali na cesto in vsake toliko zgrabili volana, ker se bomo ustrašili, da ne vidi nevarnosti pred seboj. Kot šala, kakšna je idealna posadka potniškega letala. Pilot, da spremlja informacije o letu in lučke pred sabo, in pes, da pilota ugrizne v roko, če se želi dotakniti česarkoli.
Larry Page je leta 2016 prejel pismo inženirja Anthonyja Levandowskega, ki je bil takrat v Googlu odgovoren za razvoj avtonomnih vozil. »Ne potrebujemo odvečnih zavor in krmiljenja ali lepih novih avtomobilov, potrebujemo boljšo programsko opremo. Da bi jo dobili hitreje, moramo takoj poslati na ceste prvih tisoč vozil. Ne razumem, zakaj tega ne počnemo, del ekipe se očitno boji,« je zapisal. V drugem je bil še bolj nazoren. »Delo ne napreduje dovolj hitro zaradi kombinacije strahu pred tveganjem in pomanjkanja zavedanja o nujnosti.« Kmalu zatem je Levandowski zapustil Google, ustanovil svoje podjetje, ki pa ga je kupil Uber, on pa se je spet znašel na čelu projekta razvoja avtonomnega vozila. A tudi tam ni ostal dolgo, saj je bil po seriji zapletov z oblastmi prisiljen zapustiti tudi tega.
Mark Zuckerberg je ob neki priložnosti izdal pravilo, po katerem se ravnajo tehnološka podjetja. 'Premikaj se hitro in lomi vse pred seboj' pomeni, da je normalno, če podjetje pošlje na trg napol izgotovljen izdelek, potem pa zbira odzive uporabnikov ter ga počasi izboljšuje. Vendar načelo ni primerno za razvoj samovoznih vozil. Kar je logično - v nasprotnem primeru namreč samovozeči avtomobili pobijajo ljudi, kot je to storil Uberjev avto pred nekaj meseci.
Dokler ne bo tveganje v mejah sprejemljivega
Levandowski se je motil, ko je hotel delno zanemariti varnost, kajti vožnja v kaotičnem prometu je popolnoma nekaj drugega kot vožnja na obvladljivem poligonu. Prototipe samodejnih vozil morajo še naprej izpopolnjevati in preizkušati, dokler niso popolnoma prepričani, da je možnost napake izredno majhna. Nobene bližnjice niso dovoljene, to pa pomeni, da je datum, ko bodo tovrstna vozila na cestah, nemogoče natančno določiti in je lahko še zelo oddaljen. Tega se zavedata na primer Waymo in Cruise, ki imata na voljo čas ter tudi vire Googla oziroma GM-ja, ne pa tudi nekateri drugi igralci, ki bi radi čim prej vstopili na trg. Na žalost se je to na najslabši mogoč način pokazalo, ko je Uberjevo vozilo do smrti povozilo peško, kar je tehnologijo nekaj časa v javnosti prikazovalo v negativni luči. Pa vendarle z njo ni nič narobe. V nesrečo je bil vpleten Volvo XC90, ki ima serijsko vgrajen sistem samodejnega zaviranja, ki bi omenjeno nesrečo preprečil. A so ga inženirji izključili, vgradili svoje sisteme, ti pa niso bili dobro preizkušeni, prav tako niso imeli za seboj dovolj prevoženih kilometrov.
Ni jasno, ali so Uberjevi inženirji sprejeli miselnost svojega nekdanjega šefa ali pa je preprosto šlo za pretirano hitenje. Gotovo pa tako ne misli John Krafcik, ki je v Google prišel iz avtomobilske industrije, danes pa je na čelu podjetja Waymo. Ker meni drugače, se je njegovo podjetje izognilo večjim varnostnim incidentom in je na dobri poti, da bo prvo doseglo cilj. Waymo nadaljujejo delo pri projektu, ki ga je Google zagnal že leta 2009. Večina tekmecev pa se je z ovirami avtonomnosti začela spopadati leta pozneje in hitijo, ob tem pa avtomobile na cesto pošiljajo premalo prizkušene v nadzorovanih razmerah.
Temelj so podatki, veliko podatkov
Od samega začetka se je Google lotil samodejne vožnje na lasten način. Vožnja ni nič drugega kot velika količina podatkov, zato 'računalnika' niso učili, kako naj vozi. Robotska vozila so zbirala podatke. Beležili so, kar so zaznala tipala na krovu, algoritmi pa so iz pridobljenih podatkov 'ugotovili' pravila, ki veljajo v cestnem prometu. Z drugimi besedami – sistem se je učil, kako vozimo ljudje, da bi znal predvideti naše odzive. V tem je tudi razlika, kako so se zadeve lotili Waymo ter peščica drugih tehnoloških podjetij in kako tradicionalni proizvajalci avtomobilov. Želijo narediti računalnik, ki vozi, ne pa vozila, ki vozi kot računalnik. Vsekakor pa samovozno vozilo potrebuje podatke okolice, ki mu jih zagotavljajo vgrajena tipal, te pa kombinira z zemljevidi visoke ločljivosti in oblikuje različne tipe podatkovnih modelov. Tako pridobljeni podatki vozilu omogočijo samostojno vožnjo, med katero se izogiba oviram in spoštuje prometna pravila. Čeprav se vozilo relativno dobro znajde v prometu, je sistem še daleč od popolne samozadostnosti. Preden ga pošljejo na 'pot', inženirji načrtovano pot prevozijo enkrat ali celo večkrat, pri tem pa zbirajo podatke. Ko gre po poti samodejno vozilo, podatke, ki mu jih sporočajo tipala na 'krovu', primerja s prej pridobljenimi podatki. Vozilo pozna vse nepremične ovire na poti, spremljati mora udeležence v prometu in morda ovire, ki so bile postavljene na pot pozneje. Sposobno je torej samodejne vožnje, vendar ne povsod in ne v prav vseh okoliščinah.
Zastavljamo si napačna vprašanja
Vprašanje, kdaj bodo samovozeča vozila prevzela ceste, ni pravo, ker ne gre za neko 'napravo', ki bo enkrat 'dokončana' in na voljo za nakup. Je sistem, zbirka inovacij, uporabljenih na nov način. Podobno je bilo tudi pred stoletjem, ko so avtomobili zavladali svetu, a šele, ko je bila postavljena infrastruktura. Tehnologijo večinoma že imamo, prav tako tipala. Kamera in radarji so postali dovolj majhni, robustni in cenovno primerni, zato so že našli mesto v avtomobilih, ki se kitijo z izpopolnjenimi sistemi pomoči med vožnjo, tipalo LIDAR je sicer še vedno relativno drago, a se že posvečajo zbijanju cene. Izdelovalci procesorjev pa tudi imajo čipe, ki bodo poganjali 'superračunalnik' na kolesih. Glavno delo je tako neprestano izboljševanje 'softvera' in načela globokega učenja, ki bo omogočilo pravilno interpretacijo podatkov tipal. Zato je Ford vložil milijarde v Argo AI, GM kupil zagonsko podjetje Cruise, Waymova samovozna vozila pa prevozila več kot šest milijonov kilometrov po javnih cestah.
Naslednje vprašanje je, ali smo jih sposobni narediti in uporabljati. Letno avtomobilska industrija izdela milijone avtomobilov, pri čemer je proces izdelave, nabavno verigo podizdelovalcev ter potrebno infrastrukturo izpilila do zadnje podrobnosti. Potrebujejo namreč prodajalce, ki avte prodajajo, bencinske postaje za polnjenje posod za goriva, servise, ki jih popravljajo, ter parkirne prostore, kjer jih lastniki puščajo. Samovozeča vozila bodo potrebovala svojo infrastrukturo. Marsikaj od obstoječe bo odveč, bo pa tudi kaj dodano. Kdo bo za robote skrbel, kdo bo iskal potnike in podobno. Tehnologija ne bo spremenila le vožnje, temveč tudi miselnost. Zelo verjetno ne bomo lastniki robotskega vozila, temveč bomo tega po potrebi najemali.
Zmagovalcev bo več, poražencev tudi
V zadnjih letih smo na področju tehnologije robotskih vozil prešli iz 'mogoče možno' prek 'možno' in 'neizogibno' do 'kako smo sploh kdaj mislili, da ne bo neizogibno'. V tem je tudi razlog, da veliko podjetij želi sodelovati, lončke bi poleg avtomobilske industrije radi pristavili tudi ponudniki prevozov (Uber, Lyft), Apple, IBM, ustanovljen pa bo tudi kup zagonskih podjetij. Pričakovanja so resnično veliko. Prispevek h globalnemu gospodarstvu bo v naslednjih dveh desetletjih sedem trilijonov dolarjev, pričakujejo pa tudi na stotine tisoč manj smrtnih žrtev v cestnem prometu. Priča bomo tudi zatonu nekaterih dejavnosti. Zaradi elektrifikacije vozil bo manj potreb po bencinskih postajah in servisnih mrežah, manjša pa bo tudi potreba po voznikih v prevoznih dejavnostih. Tako na žalost je. Manjšina bo obogatela, večina bo imela vsaj nekaj koristi, nekateri pa bodo ostali zadaj!
Po prelomu tisočletja
Začetki razvoja avtonomnih vozil segajo daleč v zgodovino, saj so se vzporedno z razvojem računalnikov pojavile zamisli, da bi računalnik morda znal upravljati avtomobil namesto človeka. A zamisli so eno, realni tehnološki razvoj pa nekaj drugega. Prva avtonomna vozila so se pojavila po prelomu stoletja. Prototip 'junior' univerze Stanford, predelani Volkswagnov Passat iz leta 2008, je sam vozil po praznem poligonu s hitrostjo 40 kilometrov na uro. Leta 2010 pa je Googlov prototip vozil s hitrostjo do 110 kilometrov na uro po običajni prometnici z vsemi drugimi udeleženci v prometu. Zaznaval je pešce, kolesarje in druga vozila, razumel svetlobne signale semaforjev in se držal predpisane hitrosti. Od takrat gre razvoj samovoznih vozil hitreje naprej, s tovrstnimi zmožnostmi vozil se namreč spogleduje celotna avtomobilska industrija. A ob tem slednja (in Google) sledi testiranjem, ki so jih vajeni - kar pomeni, da avta ne pošljejo v promet, dokler ni dovolj prizkušen v nadzorovanih razmerah, 'novodobni povzpetniki' tipa Uber pa tehnologijo testiraj praktično le na nič hudega slutečih udeležencih odprtega prometa. In ker zakonodaja ne zna poskrbeti, da se to ne bi dogajalo (pa so rešitve preproste), zna na račun prehlastajočega razvoje avtonomne tehnologije še prihajati do žrtev.
Tipala avtonomnega vozila
Za moški del populacije bo hudo, ko se ne bomo več hvalili z močjo in navorom motorja, temveč z dosegom radarja, hitrostjo vodila in ločljivostjo tipal. Gre za elemente, ki so poleg programske opreme pogoj, da lahko avtomobil vozi sam.
- Sistemi za preprečevanje nesreč imajo radar spredaj in zadaj ter sprožijo zaviranje v sili, ko se pred vozilom nepričakovano pojavi ovira, ali pa le opozorijo voznika na objekte v njegovem mrtvem kotu.
- Kamere na vetrobranskem steklu spremljajo vožnjo po pravem pasu, tako da 'opazujejo' kontrast med cestiščem in cestnimi oznakami. Če sistem zazna, da je vozilo nehote prevozilo črte na vozišču, voznika na to opozori z rahlim tresenjem volana.
- Izjemno pomemben del samodejnega vozila je tipalo LIDAR, sistem za zaznavo svetlobe in merjenje razdalj. Uporablja več laserskih žarkov in sprejemnikov, ki merijo razdaljo do objektov v prostoru v 360-stopinjskem kotu okrog vozila. Starejši sistemi so imel laser v vrtljivi glavi, sodobni (in na srečo tudi cenejši) uporabljajo več fiksnih laserjev. - Vsak pokriva določen kot 360-stopinjskega polja okrog avtomobila.
- Del nekaterih avtomobilov so sistemi za nočno gledanje. Voznik nekoliko spremenjeno sliko vidi na zaslonu, potencialno nevarni objekti na cesti pred njim pa so prikazani poudarjeno.
- Sistem globinskega vida (stereovid) ima dve kameri, ki pogled pred vozilom v realnem času spremenita v 3D-podobo. Vizualni sistem zazna potencialno nevarne objekte, na primer pešce, in oceni, v katero smer se gibljejo.
- Samodejna vozila morajo vedeti, kje so in kam gredo, zato imajo GPS-navigacijo, podprto z zemljevidi visoke ločljivosti.
- V vozilih bo še vrsta drugih tipal, med drugim tipalo za natančno merjenje hitrosti s štetjem števila obratov koles v času.
Ravni avtonomne vožnje
Združenje SAO (Society of Automotive Engineers) je pred leti uvedlo lestvico oziroma ravni, s katerimi ocenjujejo, kolikšno sposobnost avtonomnosti ima neko vozilo. Trenutno so nekatera vozila dosegla raven 4 (ali pa so blizu), nobeno pa ravni 5.
Raven 0: Voznik nima nobenega sistema, ki bi mu pomagal med vožnjo. Vse je v njegovih rokah in nogah, ga pa v vozilu vgrajeni sistemi lahko opozarjajo.
Raven 1: Voznik opravi večino dela, nekatere funkcije pa vozilo izvede samodejno. Tipičen primer je bočno parkiranje, ko vozilo prevzame sukanje volana, voznik pa poskrbi za 'hitrost'.
Raven 2: Avtonomni sistem lahko v zelo omejenih okoliščinah prevzame nadzor nad vozilom. Voznik je ves čas odgovoren za to, kar se dogaja z avtomobilom. Ob uravnavanju hitrosti in zaviranju zna avto v določenih okoliščinah tudi skrbeti za krmiljenje.
Raven 3: Voznik lahko varno prepusti vožnjo vozilu in počne kaj drugega, a le v točno določenih razmerah (omejitev je lahko hitrostna, geografska ...). Avtonomno vozilo je kos razmeram, ki zahtevajo takojšen odziv (zaviranje zaradi predmeta na cestišču). Čeprav vozniku ni treba več neprestano nadzirati poti vozila, mora vseeno ostati pozoren in prevzeti nadzor, če je to treba. Na primer, samodejno vozilo po avtocesti, po mestu pa človek.
Raven 4: Podobno kot raven 3, vendar s to razliko, da vozniku, ko nadzor prevzame avto, ni več treba spremljati dogajanja. Ta bo lahko med vožnjo celo spal. Ko vozilo zapusti razmere, v katerih je mogoča avtonomna vožnja, na to vnaprej opozori voznika, da ta lahko spet prevzame nadzor. Če tega ne stori, se vozilo varno ustavi.
Raven 5: Vozilo ne potrebuje človeške intervencije. Postane robot, ki samodejno vozi vedno in povsod.
Mimogrede: v resnici bi bilo bolje, če bi tem ravnem rekli drugače: ravni 0 do 3 bi morali poimenovati vožnja z asistenco nivojev 1-4, ravni 4 delno avtonomna vožnja, ravni 5 pa enostavno avtonomna. Tako bi bilo možnosti za napačno razumevanje pojmov mnogo manj, in tudi proizvajalcem bi morali takšno poimenovanje predpisati in prepovedati zavajajoča imena (kot je Teslin Autopilot).
besedilo: Marjan Kodelja · foto: Audi, Mercedes, Renault, Volvo, Profimedia
