Samojezdny Tygiel

Wraz z nadejściem roku 2023 pojazdy autonomiczne poruszają się po korycie entuzjazmu. Ford i Volkswagen zamknęli Argo , wcześniej uważanego za prawdziwego rywala, a większość publicznych spółek audiowizualnych straciła ponad 90% na wartości w porównaniu z ich pierwszą ofertą publiczną. Tech media przewidziały, że robotaxis i autonomiczne ciężarówki są oddalone o ponad dekadę . Nawet czołowi programiści AV zwolnili znaczną część swojego personelu.

A jednak normalni ludzie mogą w tej chwili jeździć w pełni bezzałogowym robotaxi za pośrednictwem jednej z całodobowych usług działających w trzech największych miastach USA. A autonomiczne ciężarówki już przecinają amerykańskie drogi międzystanowe (choć nadal głównie z kierowcami bezpieczeństwa). Istnieje ogromny popyt — między rekordowo wysokimi cenami transportu, niedoborami kierowców, strajkami kolejowymi i utrzymującymi się obawami dotyczącymi wspólnej przestrzeni powietrznej COVID, transport bezzałogowy nigdy nie był bardziej potrzebny i może być odpowiedzialny za tworzenie wartości o wartości setek miliardów dolarów. Jak możemy nadać sens tej pozornie rozłącznej rzeczywistości, w której AV są zarówno funkcjonujące, jak i konieczne, ale pozornie wiecznie niezdolne do komercyjnej rentowności?

Powodem jest bezpieczeństwo, ale nie jest to binarne. Chociaż prawdą jest, że autonomiczne technologie były odpowiedzialne za wiele głośnych kolizji , to już teraz są one bezpieczniejsze niż ludzie kierujący pojazdami w przypadku niektórych zachowań i sytuacji. Istnieją znaczące dowody na to, że automatyczne hamowanie awaryjne zmniejsza liczbę uderzeń w tył pojazdu, a ponad 250 filmów, na których AutoPilot Tesli ratuje życie, unikając kolizji z dużą prędkością z martwego pola, jest świadectwem technologii, która prawie na pewno pozytywnie wpływa na bezpieczeństwo. Co więcej, miejscy piloci AV w San Francisco, Phoenix i Austin mają już niższą częstotliwość wypadków niż kierowcy , chociaż mogą osiągać te korzyści, jeżdżąc tak konserwatywnie (np. z pojazdami AV stale blokującymi inny ruch ) iw tak ograniczonych domenach, że poważnie ograniczają swoją użyteczność. Jeśli porównamy AV z dobrymi komercyjnymi sterownikami, zajmie to całkowicie niepraktyczną ilość czasu – dziesięciolecia i miliardy mil – aby ustalić, czy są one znacznie bezpieczniejsze przy tym samym poziomie wydajności. Ale co by było, gdybyśmy mogli uczynić AV tak bezpiecznymi, że dowody byłyby nieodwracalne?

Wierzymy , że AV mogą wyeliminować zasadniczo wszystkie wypadki na drodze. Dla nas oznacza to, że AV muszą obsłużyć 99,999999% jazdy — używając żargonu statystycznego — zdarzeń drogowych o wartości sześciu sigma. Pomiędzy zdolnością do obliczania decyzji w milisekundach a zaawansowanymi czujnikami, AV mają ogromny potencjał, aby uniknąć nawet najtrudniejszych wypadków. Brakuje tylko odpowiedniej AI. Z pewnością wciąż jest to duże wyzwanie, ale możliwe do rozwiązania, jeśli skupisz się na walce z najbardziej efemerycznymi, ale najbardziej ryzykownymi przypadkami brzegowymi .

Z grubsza mówiąc, przypadki skrajne są sytuacjami największego ryzyka i najtrudniejszymi dla pojazdu autonomicznego. Chociaż istnieje wiele przypadków skrajnych, z którymi trzeba się zmierzyć, dobrym początkowym przykładem przypadku skrajnego bardzo wysokiego ryzyka, który wciąż jest niezwykle trudny zarówno dla AV, jak i ludzi, jest kolizja poprzeczna. Poniższy film jest dobrym przykładem…

W tej strasznej kolizji zarejestrowanej w kwietniu 2022 r. w Minnesocie rozpędzony samochód na zakrzywionej rampie traci kontrolę i wpada w poślizg, by zderzyć się z ciężarówką. Kierowca ciężarówki radzi sobie z sytuacją tak dobrze, jak każdy ludzki kierowca mógłby po tak krótkim ostrzeżeniu, udaje mu się nie skręcić w sąsiedni pojazd po swojej lewej stronie. Chociaż nie był w stanie utrzymać kontroli nad ciężarówką i wybuchł straszny pożar, warto zauważyć, że wszyscy w tej sytuacji przeżyli. Niemniej jednak była to ewidentna katastrofa. Każdy, kto dorastał z konwencjonalnymi samochodami, zaakceptował fakt, że okazjonalne katastrofy są faktem. Ale co, jeśli AV mogłyby całkowicie zapobiegać wypadkom?

Ludzie nie mogą reagować szybciej niż około jednej piątej sekundy (200 ms) na bodziec wzrokowy . Przy ograniczonej widoczności i potencjalnie zmniejszonej koncentracji czas reakcji człowieka na potencjalnie śmiertelną kolizję będzie co najmniej dwukrotnie dłuższy . Komputery natomiast mogą reagować na bodźce o rząd wielkości szybciej — w milisekundach — i mogą jednocześnie utrzymać pełną uwagę w całej przestrzeni wzrokowej. Niedrogie kamery CMOS są teraz zdolne do reakcji w skali milisekund , a niektóre wyspecjalizowane kamery mogą być jeszcze szybsze . Szybkość reakcji innych metod wykrywania (radar mikrofalowy i LIDAR) jest ograniczona jedynie prędkością światła, nie wspominając o innych korzyściach, takich jak widzenie w całkowitej ciemności.

Chociaż czujniki mogą pozwolić na nadludzkie reakcje, AV nie zawsze są w stanie dostrzec to, co mogą wyczuć. Aby naprawdę przewidzieć zderzenia czołowe i poprzeczne z dużą prędkością, pojazdy AV będą prawdopodobnie potrzebować bardziej niezawodnego wykrywania ruchu. AV, który chce uniknąć zderzenia poprzecznego z dużą prędkością, musi być w stanie wyczuć szybki skorelowany ruch, nawet jeśli nie może rozpoznać, jakiego rodzaju obiekt stanowi zagrożenie . Prawie wszystkie poruszające się zwierzęta, od ludzi po ryby i owady, mają szybkie obwody neuronowe, które wykrywają inne poruszające się rzeczy wokół nich i nawigują po bezpiecznej ścieżce. U ludzi te szybkie ścieżki rozpoczynają się już w specjalizacjach w oku. Jeśli kiedykolwiek złapałeś się na unikaniu obiektu, zanim nawet wiedziałeś, co to jest, doświadczasz tej szybkiej ścieżki unikania obiektu działającej niezależnie od twojego świadomego umysłu. Te ścieżki ruchu leżą u podstaw szybkiej nawigacji człowieka w złożonych środowiskach, ale ich prędkość jest ograniczona przez ich sieć neuronową. Wyobraź sobie, jak skuteczne byłyby w AV, z korzyścią dla szybkich czujników i obliczeń w skali milisekundy.

Ale nawet przy konwencjonalnych ścieżkach percepcji AV, klatka po klatce / opartych na lokalizacji, wciąż możemy mieć bezpieczniejsze AV niż mamy teraz , po prostu koncentrując rozwój przede wszystkim na unikaniu kolizji. Wśród dziesiątek popularnych testów porównawczych wydajności AV ani jeden nie ocenia unikania kolizji — to musi się zmienić, a zorientowane na przyszłość rządy zaczęły finansować badania nad testami porównawczymi skrajnych przypadków (np. brytyjski CCAV wraz z projektem D - RISK ) . . Rozwiązując najpierw przypadki skrajne, programiści AV nadal mogli otrzymać środkowe przypadki za darmo. Oznacza to, że zestaw umiejętności potrzebnych do uniknięcia każdej możliwej kolizji jest również wystarczający do prowadzenia normalnej jazdy, ale nie odwrotnie. Niektórzy z klientów dRISK, twórcy autonomicznych pojazdów nowej generacji, osiągają właśnie tego rodzaju ulepszenia wydajności.

W międzyczasie, zanim wdrożone zostaną technologie autonomiczne nowej generacji, muszą one również przejść kompleksowe oceny bezpieczeństwa przeprowadzane przez stronę trzecią ( np . domeny, w której są wdrażane.

Wierzymy, że gdyby cele dotyczące autonomii zmieniły się od stopniowych ulepszeń normalnej jazdy do zademonstrowania całkowicie odpornego na bomby unikania kolizji, zauważylibyśmy, że technologie autonomiczne szybciej się zwrócą i szybciej się rozpowszechnią. Zamiast czekać, aż strony trzecie zademonstrują zagrożenia związane z już wdrożonymi systemami, a następnie NHTSA wyda wycofanie, programiści AV, producenci OEM i Tier 1 powinni wykazać kompleksowe bezpieczeństwo przed udostępnieniem nowych technologii.Konsument, a także władze transportowe, powinny oczekiwać, że twórcy AV wykażą się niezwykłą wydajnością w unikaniu setek tysięcy śmiertelnych kolizji w ramach wysoce realistycznych symulacji z wszystkimi możliwymi agentami w pełni reprezentowanymi, po których nastąpią setki testów na torze. Dzięki tej zmianie w filozofii rozwoju, dRISK wierzy, że tuż za rogiem pojawi się bezawaryjny AV.