การแนะนำ

รถยนต์ไร้คนขับ (Self-Driving Cars) ตามชื่อคือรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองโดยไม่มีคนขับ (จะเหมาะกว่าหากพูดว่าไม่มีคนขับ)

ก่อนที่เราจะเจาะลึกหัวข้อนี้และลอกพื้นผิวของเทคโนโลยีที่น่าทึ่งซึ่งทำให้เราหลงใหลมานานหลายทศวรรษ มาอ่านคำจำกัดความที่เป็นทางการจากวิกิพีเดียกันก่อน

“ รถยนต์ไร้คนขับหรือที่รู้จักกันในชื่อautonomous car , driver-less car , หรือrobotic car ( robo-car ) คือรถยนต์ที่สามารถเดินทางได้โดยไม่ต้องอาศัยคำสั่งจากมนุษย์”

จะเหมาะสมกว่าหากใช้คำว่า autonomous และแบ่งประเภทของรถยนต์ออกเป็นสามประเภทใหญ่:

· รถยนต์ไร้คนขับ

· รถกึ่งอัตโนมัติ

· รถยนต์ไร้คนขับ/ขับเคลื่อนด้วยตัวเองเต็มรูปแบบ

งานของการขับรถต้องใช้ความฉลาด และในรถยนต์ ความฉลาดนั้นทำได้ผ่าน AI (ปัญญาประดิษฐ์) ในภาพ ความฉลาดนี้แสดงโดยหุ่นยนต์

รถยนต์ไร้คนขับ:รถยนต์แบบดั้งเดิมที่เราไม่ได้รับความช่วยเหลือเพิ่มเติมจากหุ่นยนต์/AI มนุษย์เป็นผู้ดำเนินการทั้งหมด (การเร่งความเร็ว การเบรก การขับรถ ฯลฯ) ซึ่งแสดงโดยรูปที่ ก.

รถกึ่งอัตโนมัติ:ผู้ขับขี่ที่เป็นมนุษย์ยังคงต้องอยู่บนล้อ อย่างไรก็ตาม คุณได้รับความช่วยเหลือจาก AI/หุ่นยนต์ เช่น รถสามารถเข้าใจสภาพแวดล้อมและช่วยเหลืองานต่างๆ ได้ แต่การตัดสินใจส่วนใหญ่ยังอยู่ภายใต้การควบคุมของมนุษย์ สามารถช่วยในงานต่างๆ เช่น การจอดรถ การขับรถด้วยตัวเองในบางภูมิภาค การระบุ และการเปลี่ยนเลนด้วยตัวเอง สามารถอยู่ในเลนด้วยตัวเอง การเตือนผู้ขับขี่เมื่อไม่ใส่ใจ ฯลฯ ในภาพประกอบ ฉันกำลังแสดงความช่วยเหลือนี้ ผ่านหุ่นยนต์คอยช่วยเหลือคุณ นี่แสดงโดยรูปที่ b

รถยนต์ไร้คนขับ:ที่นี่ คนขับไม่ได้อยู่ในพวงมาลัยและรถจะทำงานทั้งหมดด้วยตัวเอง รูปนี้แสดงโดยหุ่นยนต์ที่นั่งอยู่บนวงล้อ นี่แสดงโดยรูปที่ c การแสดงรถยนต์ไร้คนขับที่แท้จริงคือรูปที่ d

การเปิดใช้งานเทคโนโลยี

ไม่ว่าจะเป็นรถยนต์ที่ขับเคลื่อนได้เองหรือมนุษย์ พื้นฐานการทำงานขั้นพื้นฐานของระบบใดๆ ก็ยังคงเหมือนเดิม นั่นคือการรับอินพุตหรือการกระตุ้นจากสิ่งแวดล้อม การประมวลผลอินพุตเพื่อกำจัดความรู้/สารสนเทศ แล้วดำเนินการตามความรู้นั้น โดยดำเนินการบางอย่างในสิ่งแวดล้อม

ระบบมนุษย์

เริ่มต้นด้วยการถ่ายภาพตัวเองและดูว่าเราทำงานอย่างไรในโลกนี้

การรับอินพุต (เซ็นเซอร์):ในการรวบรวมข้อมูลจากสภาพแวดล้อม เราจำเป็นต้องมีเซ็นเซอร์บางตัวที่ส่งข้อมูลภายในระบบของเรา เซ็นเซอร์นั้นสำหรับเราคือห้าที่มีชื่อเสียงของเรา: ตา หู จมูก ลิ้น และผิวหนัง

อินพุตประมวลผล (สมอง):อินพุตจากประสาทสัมผัสต่างๆ ทั้งในรูปของการมองเห็น เสียง สัมผัส กลิ่น ความรู้สึก หรือรวมกันทั้งหมดมาถึงสมองของเราซึ่งจะประมวลผลเพิ่มเติมและให้การกระทำที่เหมาะสม

การกระทำ (ตัวกระตุ้น):ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของสมองของคุณ ให้คุณดำเนินการบางอย่างซึ่งอาจเป็นการกระทำทางกาย ทางวาจา หรือทางการแสดงออก

ลองนึกภาพการขับรถ คุณกำลังเห็นภาพผ่านตาของคุณ (เซ็นเซอร์รับข้อมูลจากสภาพแวดล้อม) และเมื่อสัญญาณไฟจราจรเปลี่ยนเป็นสีแดง สมองของคุณจะประมวลผลข้อมูลซึ่งจะสั่งให้คุณหยุด สิ่งนี้ทำได้อย่างช้าๆโดยการกดเบรกผ่านขาของคุณ (การดำเนินการในสภาพแวดล้อม)

ลองใช้คำอธิบายนี้และเปรียบเทียบกับรถที่ขับเอง

รถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเอง

อินพุต (เซ็นเซอร์)

เซ็นเซอร์จำนวนมากในรถช่วยในการรับอินพุตทางฟิสิกส์จากสภาพแวดล้อม แผนผังแสดงเซ็นเซอร์ต่างๆ แสดงอยู่ด้านล่าง อย่างไรก็ตาม ตำแหน่ง ประเภท และปริมาณของเซนเซอร์นี้อาจแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับการออกแบบของผู้ผลิตรถยนต์

เซ็นเซอร์ที่สำคัญที่สุดสามตัวที่เปิดใช้งานการขับรถอัตโนมัติ ได้แก่กล้อง Lidar และเรดาร์

1. กล้อง:เซ็นเซอร์กล้องจับภาพและวิดีโอในแสงที่มองเห็นได้ หรือแม้แต่ในโดเมนอินฟราเรด ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับกล้องที่คุณใช้ เซ็นเซอร์กล้องทำหน้าที่เป็นดวงตาของรถและช่วยให้ได้รับข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม เช่น วัตถุที่อยู่ในฉากและตำแหน่งที่ตั้งของวัตถุเหล่านั้น เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม
2. LiDAR: Light Detection and Ranging ใช้กันอย่างแพร่หลายในรถยนต์ไร้คนขับเนื่องจากให้ภาพ 3 มิติแบบ 360 องศาของสภาพแวดล้อม ทำงานโดยการรวบรวมลำแสงเลเซอร์ที่สะท้อนกลับจากวัตถุ ลำแสงเลเซอร์ที่ปล่อยออกมานั้นปลอดภัยและไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยตาเปล่า ข้อได้เปรียบของ LiDAR เหนือกล้องคือสามารถทำงานได้ในทุกสภาพอากาศ เนื่องจากมีแหล่งกำเนิดแสงและไม่ขึ้นอยู่กับแสงที่มองเห็นได้
3. เรดาร์:เซ็นเซอร์ตรวจจับและตรวจจับคลื่นวิทยุทำงานโดยปล่อยสัญญาณคลื่นความถี่วิทยุที่สะท้อนกลับจากวัตถุกลับไปยังเซ็นเซอร์ ความแตกต่างของเวลาระหว่างสัญญาณที่ปล่อยออกมาและรับสัญญาณช่วยในการประมาณระยะทางและตำแหน่งของวัตถุที่สัมพันธ์กับยานพาหนะคันอื่น สิ่งนี้ช่วยเสริมเซ็นเซอร์การมองเห็นในสถานการณ์ที่ทัศนวิสัยต่ำ เช่น การขับรถตอนกลางคืนหรือสภาพอากาศเลวร้าย มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นสำหรับการวัดระยะทางและความเร็วและช่วงแม้ในสภาพอากาศเลวร้าย

ฉากตัวอย่างที่ถ่ายโดยกล้องและ Lidar จะแสดงพร้อมกับวัตถุที่ตรวจพบโดยอัลกอริทึม AI

การประมวลผล (AI & ฮาร์ดแวร์):

AI (ปัญญาประดิษฐ์)

เมื่อได้รับข้อมูลแล้ว จะมีการประมวลผลโดยอัลกอริทึม AI บนส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพต่างๆ แม้ว่าจะมีอัลกอริทึม AI ที่หลากหลาย แต่อัลกอริทึม AI ที่ได้รับความนิยมสูงสุดในช่วงเวลาที่ผ่านมาซึ่งเร่งความเร็วฟิลด์นี้คืออัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก

อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกเป็นเครือข่ายประสาทเทียมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากเซลล์ประสาททางชีวภาพและสามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้โดยตรง (งานนี้เหมือนกับวิธีที่คุณสอนลูกน้อยว่าแมวและสุนัขเป็นอย่างไร โดยการแสดงให้พวกเขาเห็นแมวและสุนัขหรือรูปภาพของพวกมัน) . อัลกอริทึมเหล่านี้ทำงานโดยใช้แนวคิดทางคณิตศาสตร์ต่างๆ อย่างชาญฉลาดในโดเมนของพีชคณิตเชิงเส้น ความน่าจะเป็น สถิติ และแคลคูลัส

ตัวอย่างหนึ่งของโครงข่ายประสาทเทียมและสิ่งที่เรียนรู้แสดงไว้ด้านล่าง

อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่เป็นที่นิยมใช้คือ

· Perceptron หลายชั้น (เครือข่ายประสาทที่เชื่อมต่ออย่างเต็มที่)

· โครงข่ายประสาทเทียม

· เครือข่ายประสาทกำเริบ

·การเรียนรู้การเสริมแรง

ฮาร์ดแวร์ (GPU)

เราไม่สามารถนำผลิตภัณฑ์ใด ๆ ออกมาได้เว้นแต่เราจะมีฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสม การพัฒนา GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) อันทรงพลังสำหรับ AI ทำให้เกิดการเพิ่มขึ้นของอัลกอริธึมที่ซับซ้อนดังกล่าว

ก่อนหน้านี้มีการใช้ GPU ในการเล่นเกมเพื่อประมวลผลภาพ ตรงกันข้ามกับ CPU (หน่วยประมวลผลกลาง) พวกมันมีความสามารถในการประมวลผลแบบขนานซึ่งช่วยตอบสนองความต้องการในการประมวลผลของอัลกอริธึม AI ที่ซับซ้อน

ดูการสาธิตที่น่าทึ่งของCPU กับ GPU

หนึ่งใน GPU จาก Nvidia แสดงอยู่ด้านล่าง

แอคชูเอเตอร์

ก่อนที่จะดำเนินการควบคุมต่างๆ ได้ ยังมีอีกองค์ประกอบหนึ่งที่เรียกว่าการวางแผนเส้นทาง (Route Planning) ซึ่งจะวางแผนเส้นทางและเส้นทางการเคลื่อนที่ของรถ เราไม่ได้คุยกันที่นี่

เมื่อได้รับความรู้จากข้อมูลเซ็นเซอร์แล้ว อัลกอริธึม AI จะเรียนรู้เกี่ยวกับสภาพแวดล้อมและกำหนดการกระทำที่ถูกต้อง ซึ่งอาจเป็นการเร่งความเร็ว เบรก หรือทิศทางพวงมาลัยที่ถูกต้อง

ประโยชน์ของรถยนต์ไร้คนขับ

ประโยชน์บางประการที่รถยนต์ไร้คนขับสามารถให้ได้

· อุบัติเหตุที่เกิดขึ้นเนื่องจากความผิดพลาดของมนุษย์ (การขับรถเสียสมาธิ การเมาแล้วขับ ฯลฯ) จะลดลง

· สามารถให้การเดินทางที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้สำหรับผู้สูงอายุ ผู้ป่วย หรือผู้พิการ

· จะช่วยให้กฎจราจรดีขึ้น

· จะเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและลดการปล่อยมลพิษ

· จะช่วยประหยัดเวลาในการขับขี่ได้มาก

ความท้าทาย

ประโยชน์ของรถยนต์ไร้คนขับนี้มีแนวโน้มที่ดีและน่าตื่นเต้น แต่ก็มีความท้าทายมากมายที่ต้องเอาชนะก่อนที่เราจะได้เห็นรถยนต์ไร้คนขับเต็มรูปแบบบนท้องถนน ความท้าทายบางอย่างแสดงไว้ด้านล่าง

· เนื่องจากเทคโนโลยีจะถูกขับเคลื่อนด้วยอัลกอริธึมที่ซับซ้อน จึงต้องมีซอฟต์แวร์จำนวนมากและรหัสนับล้านที่ก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยจากแฮ็กเกอร์

· ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่อีกอย่างหนึ่งคือจริยธรรมและปรัชญา เช่น ในกรณีเกิดอุบัติเหตุ (ถึงมันจะน้อยก็ตัดความเป็นไปได้ไม่ได้) จะโทษใครดี?

· มีการตัดสินใจและการสื่อสารเชิงพฤติกรรมที่หลากหลายผ่านการแสดงออกของมนุษย์ขณะขับรถ รถยนต์ไร้คนขับจะพิจารณาประเด็นเหล่านั้นหรือไม่?

· นอกจากนี้ ต้นทุนของเทคโนโลยีนี้ยังคงสูง

· พื้นที่ประชากรต่างๆ จะมีความท้าทายที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น สถานการณ์การขับขี่ของอินเดียและอเมริกานั้นแตกต่างกัน

· การพัฒนาระบบนิเวศที่รถยนต์ไร้คนขับจำนวนมากกำลังวิ่งและสื่อสารกัน และสภาพแวดล้อมก็เป็นสิ่งที่ท้าทายเช่นกัน

บทสรุป

นี่เป็นเพียงภาพรวมโดยย่อของเทคโนโลยีมหัศจรรย์นี้ซึ่งวางอยู่บนไหล่ของวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมที่น่าทึ่งและน่าสนใจ มีการทดสอบในชีวิตจริงมากมายสำหรับยานยนต์กึ่งอัตโนมัติและไร้คนขับเต็มรูปแบบซึ่งดำเนินการโดยหลายบริษัทที่มุ่งมั่นที่จะนำรถเหล่านี้ไปใช้บนท้องถนน

หากคุณพบว่าบทความของฉันมีประโยชน์และต้องการสนับสนุน — ซื้อกาแฟให้ฉัน