Autonom kjøring: nivåer, teknologi og fremtid

Alfaguide » Juegos » Autonom kjøring: nivåer, teknologi og fremtid

Autonom kjøring har gått fra å være et science fiction-konsept til et av bilindustriens hovedmål på svært kort tid. Hvert år annonseres nye systemer, pilotprosjekter og juridiske endringer, noe som bringer oss nærmere ideen om å sette oss i en bil, bestemme et reisemål og glemme resten av reisen.

Likevel er vi fortsatt langt fra å se rattløse biler sirkulere i massevis i byene våre. Det vi allerede har på markedet er kjøretøy med varierende nivåer av automatisering og et godt utvalg av avanserte førerassistansesystemer (ADAS) som baner vei for full autonomi. La oss tydelig bryte ned hvordan alt dette fungerer, hvilke teknologier disse bilene har, hva SAE-nivåene er, hvilke reelle fremskritt som er gjort, og hvilke utfordringer som gjenstår å overvinne.

Hva er egentlig autonom kjøring?

Før vi diskuterer nivåer og merker, er det viktig å presisere at ikke alle "smarte" bilsystemer innebærer autonom kjøring . Referansen som brukes av nesten hele bransjen er J3016-standarden fra SAE International (Society of Automotive Engineers) , som definerer ganske presist hva som utgjør automatisert kjøring og hvordan det klassifiseres.

Enkelt sagt er autonom kjøring et kjøretøys evne til å bærekraftig overta noen eller alle de dynamiske oppgavene ved kjøring (akselerere, bremse, svinge, overvåke omgivelsene, reagere på uventede hendelser osv.), med varierende grad av menneskelig tilsyn. På de høyeste nivåene kan bilen kjøre uten menneskelig inngripen.

For å oppnå dette kombinerer et autonomt kjøretøy sensorer, prosessorer, aktuatorer og programvare som er i stand til å oppfatte omgivelsene, tolke hva som skjer, planlegge en manøver og utføre den ved hjelp av bilens kontroller. Alt dette skjer innenfor de forholdene det er designet for, kjent som det operative designdomenet (ODD) : veitype, vær, trafikk, belysning osv.

Hovedmotivasjonen bak dette teknologikappløpet er ikke bare bekvemmelighet. Det er anslått at over 90 % av trafikkulykkene er relatert til menneskelige feil . Å redusere denne faktoren, forbedre trafikkflyten i byer og legge til rette for mobilitet for personer med kjørevansker er noen av hovedmålene bak den autonome bilen.

Hvordan fungerer en selvkjørende bil på innsiden?

En automatisert bil er ikke bare et kjøretøy som «kjører seg selv», men en kompleks teknologisk plattform. For at den skal fungere, må den oppfatte omgivelsene, plassere seg nøyaktig, bestemme hva den skal gjøre og utføre den avgjørelsen på en sikker måte. Alt dette er avhengig av flere teknologiske komponenter.

For det første har vi miljøsensorene , som på en måte erstatter førerens øyne og ører. Disse inkluderer blant annet kameraer, radar, lidar, ultralyd, infrarøde sensorer og nattsynssystemer. Hver av dem har sine styrker og begrensninger, og det er derfor de vanligvis kombineres.

Deretter kommer posisjonerings- og navigasjonsaspektet . Et autonomt kjøretøy må vite sin plassering med mye større nøyaktighet enn en konvensjonell mobiltelefons GPS gir. For å oppnå dette bruker det satellittnavigasjonssystemer (GPS, GLONASS, Galileo osv.), treghetsnavigasjon og, på de mest avanserte nivåene, HD-kart som kontinuerlig sammenlignes med dataene som registreres av sensorene.

Alt disse enhetene fanger opp sendes til kontrollenheter med svært kraftige prosessorer . Det er her kunstig intelligens kommer inn i bildet: datasyn, maskinlæring og planleggingsalgoritmer som omdanner rådata til konkrete beslutninger om ratt, gasspedal eller bremser. Dette er det som i bransjen kalles automatiserte kjøresystemer (ADS).

Til slutt er aktuatorene (elektrisk servostyring, elektronisk styrte bremser, motorstyring osv.) ansvarlige for å utføre kommandoene. Hvis vi legger til dette kommunikasjonssystemene med andre kjøretøy eller med infrastrukturen (V2V, V2I), dukker konseptet med den tilkoblede bilen opp , nøkkelen til total autonomi i komplekse bymiljøer.

Nivåer av autonom kjøring i henhold til SAE

For å unngå forvirring etablerer SAE seks automatiseringsnivåer, fra 0 til 5 , som har blitt den globale standarden. Det som endres fra ett nivå til et annet er i hovedsak hvem som er ansvarlig for kjøreoppgavene: mennesket, det automatiserte systemet eller en kombinasjon av begge.

Nivå 0: ingen automatisering

På nivå 0 ligger alle avgjørelser og handlinger hos den menneskelige sjåføren . Det kan finnes førerassistansesystemer som blindsoneovervåking eller kollisjonsvarsling, men disse systemene kontrollerer ikke kontinuerlig styring eller hastighet. De er bare varsler; de tar ikke kontroll over kjøretøyet.

Nivå 1: Førerassistanse

Nivå 1 inkluderer de første systemene som kontrollerer enten langsgående eller sideveis bevegelse , men aldri begge deler samtidig. For eksempel styrer adaptiv cruisekontroll gasspedalen og bremsene for å holde en sikker avstand til bilen foran, eller en parkeringsassistent styrer kjøretøyet mens føreren betjener pedalene.

Hovedmålet her er å gjøre kjøringen mer komfortabel og noe tryggere , men ansvaret ligger fortsatt utelukkende hos sjåføren, som må føre tilsyn til enhver tid.

Nivå 2: Delvis automatisering

På nivå 2, som allerede er ganske utbredt på markedet, kan kjøretøyet samtidig styre styring og hastighet innenfor et spesifikt scenario (vanligvis en motorvei eller trafikkork). Dette lar bilen holde kjørefeltet sitt, justere avstanden til kjøretøyet foran og bevege seg i tett trafikk nesten «på egenhånd».

Typiske eksempler inkluderer filskifteassistent som fungerer sammen med adaptiv cruisekontroll , trafikkorkassistent og avanserte parkeringssystemer som styrer både ratt og pedaler. Likevel er ikke en bil på nivå 2 designet for å reagere autonomt på enhver uventet situasjon , og føreren må være konstant årvåken og klar til å gripe inn.

Nivå 3: Betinget automatisering

Nivå 3 representerer et betydelig sprang fremover, ettersom kjøretøyet nå har et automatisert kjøresystem som er i stand til å håndtere alle dynamiske oppgaver under visse forhold. Føreren kan «avgi» kontrollen til bilen, som deretter kjører seg selv uten kontinuerlig tilsyn, men med viktige nyanser.

Systemet har et veldefinert driftsmiljø (for eksempel trafikkerte motorveier med lave hastigheter) og er i stand til å styre kjøringen inntil det oppdager at det er i ferd med å forlate miljøet eller støter på en situasjon det ikke kan løse. På det tidspunktet krever det at den menneskelige sjåføren tar tilbake kontrollen, noe som gir en begrenset tid for overleveringen.

Hvis sjåføren ikke reagerer i tide, eller det oppstår en feil i en nøkkelkomponent, må systemet kunne bringe kjøretøyet til en situasjon med minimal risiko , for eksempel å stoppe det på en kontrollert måte på et trygt sted.

Nivå 4: Høy automatisering

På nivå 4 kan bilen operere uten menneskelig inngripen innenfor et spesifikt operasjonelt designdomene . Føreren forventes ikke lenger å reagere på en forespørsel om assistanse fra systemet; faktisk kan det hende at det ikke er noen i førersetet mens kjøretøyet opererer innenfor sitt tiltenkte miljø.

Det automatiserte kjøresystemet er i stand til å håndtere uventede situasjoner og nødsituasjoner for å komme seg til et trygt sted på egenhånd, selv uten førerinngripen. Det har imidlertid fortsatt geografiske og veitypemessige begrensninger: det kan for eksempel være utformet kun for bestemte byområder, stengte campuser eller bestemte motorveier.

Brukeren kan fortsatt be om å ta kontroll eller deaktivere autonom modus, men i motsetning til nivå 3 kan kjøretøyet utsette deaktivering hvis det anser det som tryggere . Og hvis ingen reagerer, er det forpliktet til å stoppe trygt på egenhånd.

Nivå 5: Full automatisering

Nivå 5 er den «hellige gral»: en bil som er i stand til å bevege seg i ethvert miljø og under alle forhold et menneske kan kjøre i . Det er ingen restriksjoner på veitype, vær eller spesifikt område, i hvert fall ikke i teorien.

I dette scenariet kan kjøretøyet klare seg uten elementer som ratt eller pedaler , fordi det ikke er noen sjåfør. En person angir ganske enkelt destinasjonen, og bilen tar seg av alt, enten det er en komplisert bytur eller en sekundær fjellvei midt i tåken.

Selv om noen selskaper jobber med prototyper som ligner på dette konseptet – spesielt i form av autonome drosjer – er realiteten at det fortsatt ikke finnes nivå 5-kjøretøy tilgjengelig for allmennheten , og det forventes heller ikke at de vil være det på kort sikt.

Autonome biler og ADAS: hvor er vi nå?

Det er viktig å presisere at det for øyeblikket ikke finnes biler på nivå 5 , eller engang biler på nivå 4, tilgjengelig for individuelle forbrukere hos forhandlere. Det vi har er biler med flere avanserte førerassistansesystemer (ADAS) og noen spesifikke systemer som når avansert nivå 2 og til og med nivå 3 i svært kontrollerte situasjoner.

Avanserte førerassistansesystemer (ADAS) omfatter alle de førerassistansefunksjonene som allerede er kjente: automatisk nødbremsing, filskifteassistent, adaptiv cruisekontroll, trafikkskiltgjenkjenning, 360-graders kameraer, automatisk parkering, tretthetsdeteksjon for føreren osv. Funksjonen deres er å redusere risikoen for ulykker og lette førerens arbeidsmengde , men i de fleste tilfeller erstatter de ikke føreren fullstendig.

I Spania er gjeldende regelverk svært klare: føreren har ikke lov til å slippe rattet under kjøring , selv om bilens teknologi kan håndtere det. Dette begrenser effektivt bruken av systemer som i andre land regnes som nivå 3-automatisering, så her brukes de fortsatt som avanserte førerassistansesystemer som krever førerens konstante oppmerksomhet.

Andre steder, som i noen amerikanske stater eller visse europeiske og asiatiske land, har autonome kjøretester blitt godkjent i åpen trafikk , spesielt med flåter av robottakser eller delte mobilitetstjenester. Dette er strengt overvåkede miljøer med ganske kontrollerte forhold, men de viser at teknologien modnes.

Nåværende eksempler på automatiserte kjøresystemer

For å sette alt det ovennevnte i perspektiv, er det verdt å se på noen av de mest omtalte systemene som allerede blir tatt i bruk i forskjellige markeder, og som tydelig illustrerer de ulike tilnærmingene.

BYD Guds øye

God's Eye er BYDs avanserte førerassistansesystem , som opprinnelig ble lansert utenfor Europa, og som nå også integreres i de rimeligste elektriske modellene. Det bruker en kombinasjon av LiDAR-sensorer, kameraer og radar for å kontinuerlig overvåke bilens omgivelser.

Med denne informasjonen kan den kontrollere hastighet, opprettholde kjørefeltposisjon, bytte fil på motorveien og unngå kollisjoner i visse situasjoner. Samspillet med tilkoblede trafikklys har også blitt testet, og mottar sanntidsdata om trafikklysfasen for å forutse stopp eller gjenopptagelse av bevegelse.

Selv om dens oppførsel i byen og i komplekse manøvrer er svært avansert, faller den faktiske klassifiseringen innenfor nivå 2 av automatisering : føreren må kontinuerlig overvåke og være klar til å ta kontroll når som helst.

Tesla FSD (fullstendig selvkjørende)

Teslas velkjente FSD er en programvarepakke som tilbyr svært avanserte førerassistansefunksjoner . I motsetning til andre systemer er den nesten utelukkende avhengig av et sett med kameraer rundt kjøretøyet, og bruker i stedet kunstig intelligens-modeller trent på millioner av kilometer med brukerdata fra den virkelige verden.

Blant funksjonene finner du dør-til-dør-navigasjon, automatisk filskifte på motorveien, trafikklys- og skiltgjenkjenning, automatisk parkering og den berømte «Summon»-funksjonen , som lar deg bevege bilen i lav hastighet fra mobiltelefonen eller nøkkelen.

Til tross for navnet, som kan få det til å virke magisk i noen videoer, regnes FSD for tiden som avansert nivå 2-automatisering . Tesla understreker at sjåføren må være oppmerksom og forberedt på å gripe inn, fordi systemet ennå ikke har full beslutningskapasitet i alle mulige situasjoner.

Ford BlueCruise

Ford har introdusert sitt BlueCruise- system i modeller som Mustang Mach-E , som i Spania selges via abonnement etter en prøveperiode. Dette systemet tillater det merket selv kaller «håndfri kjøring med øynene på veien» på visse motorveier og motorveier utpekt som blå soner.

Mens bilen kjører gjennom en av disse sonene, overvåker BlueCruise styring, hastighet, bremsing og filposisjon , samtidig som den holder en trygg avstand til andre kjøretøy. Et kupékamera overvåker førerens blikk og hodeposisjon for å sikre at de holder fokus på veien.

Føreren kan ta hendene av rattet når systemet autoriserer det , men må være klar til å handle. Systemet tilpasser seg saktegående trafikk, stopp og start i trafikkork, og kan gi slipp på kontrollen hvis brukeren ber om det, eller hvis de forlater en av de blå sonene.

Mercedes-Benz DRIVE PILOT

Mercedes har gått et skritt videre med DRIVE PILOT , som har blitt sertifisert som et nivå 3 SAE- system i noen amerikanske stater, og er dermed et av de første i sitt slag som offisielt er anerkjent.

Under spesifikke forhold – godkjente strekninger på motorveien og hastigheter opptil omtrent 65 km/t, spesielt i tett trafikk – kan DRIVE PILOT overta kjøringen fullstendig . I denne modusen har føreren juridisk tillatelse til å utføre andre oppgaver som er tillatt ved lov, ettersom systemet anses som ansvarlig for kjøringen mens systemet er aktivt.

For å oppnå dette har kjøretøyet LiDAR, radar, redundante kameraer og et høypresisjonsposisjoneringssystem , samt en arkitektur som er utviklet for å håndtere feil på en sikker måte. Systemet tilbys via abonnement, og Mercedes jobber med å utvide tilgjengeligheten til andre markeder og veinettverk.

Robotakser og nivå 4 «geofenced»-prosjekter

Selskaper som Waymo (et datterselskap av Alphabet, Googles morselskap) og noen kinesiske operatører har i årevis testet selvkjørende drosjer i bestemte byområder . Disse kjøretøyene opererer i nivå 4-modus innenfor et bestemt geografisk område, uten en menneskelig sjåfør, men alltid under fjerntilsyn og med strenge begrensninger.

I Waymos tilfelle bruker de ulike typer sensorer, inkludert LiDAR, radar, kameraer, posisjoneringssystemer og lyddetektorer, for å gjenkjenne selv nødsirener. Programvaren deres har blitt trent i simulatorer, på lukkede kretser og senere i reell trafikk, og har samlet millioner av kilometer med erfaring.

Viktige teknologier innen autonom kjøring

For at alt det ovennevnte skal fungere pålitelig, er automatiserte kjøretøy avhengige av et sett med sammenkoblede teknologier. Hver produsent velger sin egen «oppskrift», men de grunnleggende ingrediensene er vanligvis de samme.

Sensorer for miljøoppfatning

Selvkjørende biler er utstyrt med ulike typer sensorer, hver med sin spesifikke rolle. Kombinasjonen av disse sensorene muliggjør konstruksjon av et dynamisk, tredimensjonalt bilde av kjøretøyets omgivelser.

Ultralydsensorer er perfekte for å oppdage objekter på svært nærme, for eksempel ved parkering. De fungerer ved å sende ut uhørbare lydbølger og måle tiden det tar før de spretter tilbake. Den lave prisen har gjort dem vanlige i parkeringsassistansesystemer og perimeteralarmer i årevis.

Satellittposisjoneringssystemer – GPS , GLONASS, Galileo – lar deg vite den nøyaktige plasseringen til en bil på planeten takket være trilaterasjon med flere satellitter. De har alene en feilmargin på flere meter, men når de kombineres med andre korreksjonsteknikker og HD-kartdata, forbedres nøyaktigheten til nivåer som er egnet for avansert automatisering.

Treghetsnavigasjon er avhengig av akselerometre og gyroskoper for å estimere kjøretøyets posisjon, retning og hastighet uten eksterne referanser. Det brukes ofte som et supplement til satellittposisjonering for å redusere midlertidige feil eller signaltap, selv om det alene ikke oppnår nøyaktigheten som kreves for nivå 4 eller 5-navigasjon.

Infrarøde sensorer og nattsynssystemer gir verdifull informasjon i svakt lys, slik at man kan oppdage fotgjengere, dyr eller hindringer som konvensjonelle kameraer ville hatt problemer med å se. Noen avanserte modeller har tilbudt denne teknologien som et alternativ i årevis.

Videokameraer er nå allestedsnærværende. De er rimelige og har fått betydelig forbedret kvalitet, men utfordringen ligger i programvaren som er i stand til å tolke det de viser: kjørefeltlinjer, skilt, fotgjengere, sykler, kjøretøy, veiarbeid osv. Ytelsen deres kan påvirkes av kraftig regn, tåke, smuss på linsen eller svakt lys.

Radar bruker elektromagnetiske bølger til å oppdage objekter og måle avstand, hastighet og bane. Den fungerer veldig bra opptil flere hundre meter og er mindre følsom for ugunstige værforhold. Det er derfor den har blitt utbredt i funksjoner som adaptiv cruisekontroll, blindsoneovervåking og automatisk nødbremsing.

LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) sender ut laserpulser og måler tiden det tar før de kommer tilbake, og lager dermed 3D-kart bestående av punktskyer med svært høy detaljnivå. Denne informasjonen muliggjør svært nøyaktig rekonstruksjon av miljøet, inkludert veikant, hindringer, gatemøbler og andre kjøretøy.

HD-kartlegging, avansert lokalisering og datatolkning

For å oppnå høy autonomi er det ikke nok å vite «mer eller mindre» hvor bilen er. Det trengs HD-kart og lokaliseringssystemer som kombinerer satellittdata, kjøretøysensorer og presis kartlegging .

Noen spesialiserte selskaper, som TomTom, HERE og Mobileye , lager disse detaljerte kartene, og inkluderer informasjon om kjørefelt, horisontal og vertikal skilting, faste veidetaljer og andre detaljer som forenkler automatisert navigasjon. Hvert selskap bruker forskjellige sensorer (noen prioriterer radar, andre kameraer og andre LiDAR) for å samle inn dataene.

En typisk tilnærming innebærer å sammenligne det bilens sensorer ser i sanntid med et lagret kart . Hvis «bildet» samsvarer, kan systemet posisjonere kjøretøyet med stor nøyaktighet, noe som er avgjørende for komplekse manøvrer eller svært strukturerte miljøer som motorveier med flere kjørefelt.

Et interessant eksempel er Cadillacs Super Cruise , som er tilgjengelig på enkelte modeller i USA. Dette systemet tillater håndfri kjøring på forhåndskartlagte motorveistrekninger (der det er tillatt ved lov), og kombinerer HD-kart, kameraer, adaptiv cruisekontroll og GPS. Det når imidlertid ikke nivå 3: det skifter ikke fil automatisk eller unngår uventede hindringer, og føreren må være oppmerksom til enhver tid.

Kjøretøy-til-kjøretøy og infrastruktur (V2X) kommunikasjon

Kjøretøykommunikasjonssystemer lar biler og selve infrastrukturen (trafikklys, informasjonstavler, veikantstasjoner) utveksle data i sanntid. Dette kalles V2V (kjøretøy-til-kjøretøy) når de kommuniserer med hverandre, og V2I (kjøretøy-til-infrastruktur) når de kommuniserer med veielementer.

Denne kommunikasjonen kan bruke 5G eller dedikerte kortdistansekommunikasjonsteknologier (DSRC) som opererer på spesifikke bånd, med rekkevidder på opptil én kilometer og toveisfunksjonalitet. Dette gjør det mulig å sende varsler om bråbremsing foran, tilstedeværelsen av et stoppet kjøretøy, glatte veier eller endringer i fasen til et trafikklys.

Selv om de ikke er strengt tatt essensielle for at en autonom bil skal fungere – faktisk har selskaper som Waymo vist at man kan gjøre fremskritt uten å være avhengig av dem – forbedrer de forventning og sikkerhet betraktelig , og regnes som en viktig del av fremtidens mobilitetsøkosystem.

Redundans og sikkerhet i systemer

I et autonomt kjøretøy kan ikke en programvare- eller maskinvarefeil bare føre til totalt tap av kontroll. Derfor jobber produsenter med arkitekturer med høy redundans i alle kritiske systemer: styring, bremser, strømforsyning, kommunikasjon, sensorer, posisjonering osv.

Tanken er at hvis en nøkkelkomponent svikter, kan et annet parallelt system ta over eller i det minste bringe kjøretøyet til en tilstand med minimal risiko. For eksempel, i et bremsesystem, kan den tradisjonelle vakuumpumpen erstattes av en elektromekanisk pumpe som kan styres av både stabilitetskontrollenheten og det automatiserte kjøresystemet, og dermed gi flere måter å aktivere bremsene på selv om én del av systemet svikter.

Fra nivå 3 og oppover er denne redundansen ikke en luksus, men et grunnleggende sikkerhetskrav , spesielt fordi føreren på disse nivåene ikke lenger anses som direkte ansvarlig for å reagere på tekniske problemer.

Nåværende situasjon, utfordringer og fremtiden for autonom kjøring

I dag har vi utbredte nivå 1- og 2-kjøretøyer , noen spesifikke nivå 3-systemer i testing i den virkelige verden, og svært begrensede nivå 4-prosjekter (robottaxier, lastebilruter, stengte campuser osv.). Nivå 5 er foreløpig fortsatt innenfor avansert forskning og teknologidemonstrasjoner.

Fremskrittene er ikke bare teknologiske. Det gjøres også betydelig arbeid med regelverk og sikkerhetsstandarder . I Europa har de nye generelle kjøretøysikkerhetsforskriftene åpnet døren for nivå 3-systemer, og i land som Spania er konseptet «automatisert kjøretøy» allerede inkludert i trafikksikkerhetsloven for første gang.

Likevel gjenstår det store utfordringer: å definere juridisk ansvar i tilfelle en ulykke , sikre cybersikkerhet mot potensielle angrep, beskytte personvernet til dataene som genereres av disse kjøretøyene (ruter, bruksvaner, konstant plassering) og tilpasse forsikringer til et scenario der sjåføren kanskje ikke er den som tar avgjørelsene.

Det finnes også betydelige etiske og sosiale akseptproblemer. Mange er fortsatt skeptiske til ideen om å sette seg inn i en bil som kjører selv , spesielt etter høyprofilerte hendelser som involverer misbrukte førerassistansesystemer. Derfor må produsenter, myndigheter og teknologiselskaper samarbeide for å bygge tillit og demonstrere, med data, at disse systemene reduserer ulykker.

Når det gjelder tidslinjer, plasserer de fleste realistiske prognoser en betydelig tilstedeværelse av nivå 4-kjøretøy i spesifikke områder rundt 2030-tallet , primært i form av autonome taxitjenester eller godstransport langs angitte korridorer. Utbredt nivå 5 er generelt anslått utover 2040, og noen eksperter tviler på at det vil bli fullt oppnådd under alle tenkelige forhold.

Samtidig er det svært sannsynlig at vi i løpet av de neste 10–15 årene vil fortsette å se stadig mer autonome biler, men med rattet og føreren i full kontroll , støttet av stadig mer intelligente assistenter: nesten uovervåket kjøring på motorveien, helautomatisk parkering, avansert trafikkstyring takket være 5G og kommunikasjon med trafikklys og annen infrastruktur, osv.

Med alt som allerede er tatt i bruk og det som er på vei, utvikler autonom kjøring seg jevnt og trutt, men steg for steg: i dag sameksisterer teknologien med føreren som en svært dyktig co-pilot, og litt etter litt vil den ta over flere beslutninger inntil mennesket i mange tilfeller bare blir en passasjer som velger destinasjonen mens kjøretøyet gjør resten av jobben.