Fot. Nissan

Wskutek rozwoju technologii sztucznej inteligencji pojazdy stają się coraz "mądrzejsze", odczytują intencje kierowcy oraz podejmują trafne decyzje w różnych sytuacjach na drodze.

Wciąż jednak nie można liczyć na to, że autonomiczny samochód będzie dokładnie wiedział, jak poradzić sobie z nieprzewidzianą sytuacją. Jest to jedna z przeszkód w pełnym urzeczywistnieniu koncepcji autonomicznej jazdy. Rozwiązaniem jest opracowany przez firmę Nissan system "płynnej autonomicznej mobilności" (Seamless Autonomous Mobility, SAM).

Na targach CES 2017 Nissan przeprowadził pokaz funkcjonowania systemu na żywo z wykorzystaniem bezpośredniego połączenia z centrum badawczym NASA Ames. Zaprezentowano w ten sposób, jak SAM będzie działał w rzeczywistych warunkach.

System SAM umożliwi bezpieczne i płynne poruszanie się milionów samochodów autonomicznych. SAM jest w stanie pomagać innym pojazdom w poruszaniu się po ulicach miast z uwzględnieniem nieprzewidzianych sytuacji, takich jak wypadki, roboty drogowe i inne przeszkody.

Pojazd autonomiczny czasami musi zastosować się do sygnałów policjanta kierującego ruchem w pobliżu miejsca, gdzie właśnie doszło do wypadku drogowego (niejednokrotnie wbrew oznakowaniu poziomemu czy sygnalizacji świetlnej); nie może i nie powinien wówczas samodzielnie oceniać, jak ma się poruszać.

Na podstawie danych z czujników (lidara, kamer, radarów) pojazd wie, gdzie znajdują się przeszkody i jakie są wskazania sygnalizacji świetlnej, a nawet może zinterpretować niektóre gesty kierującego ruchem. Do oceny i zrozumienia zamiarów innych kierowców i pieszych wciąż potrzebny jest jednak człowiek, który musi zdecydować o dalszym toku działania.

Dzięki systemowi SAM pojazd autonomiczny "rozumie", kiedy nie powinien podejmować samodzielnej próby rozwiązania problemu. Zatrzymuje się wtedy bezpiecznie i wysyła żądanie pomocy do centrum dowodzenia. Żądanie to jest kierowane do pierwszego dostępnego menedżera mobilności – osoby, która na podstawie obrazu i danych z czujników (przesyłanych siecią bezprzewodową) dokonuje oceny sytuacji, a następnie podejmuje właściwą decyzję i wytycza bezpieczną drogę wokół przeszkody. Menedżer mobilności wytycza wirtualny pas ruchu dla autonomicznego pojazdu. Kiedy policjant da sygnał do przejazdu, kontroler z centrum dowodzenia zezwala na dalszą autonomiczną jazdę wyznaczoną trasą. Po opuszczeniu problematycznego obszaru pojazd znów porusza się w trybie w pełni autonomicznym.

W trakcie rozwiązywania problemu inne pojazdy autonomiczne w okolicy również komunikują się z systemem SAM. Ten uczy się i udostępnia nowe informacje pochodzące od menedżera mobilności. Ustalone rozwiązanie jest przesyłane do innych pojazdów.

W miarę zdobywania doświadczenia przez system i doskonalenia technologii autonomicznej pojazdy będą wymagały coraz mniej pomocy, a każdy menedżer mobilności będzie mógł jednocześnie zajmować się problemami zgłaszanymi przez większą liczbę pojazdów. O liczbie niezbędnych menedżerów decyduje kilka czynników, takich jak natężenie ruchu, zakres usług realizowanych przez pojazd oraz jego przeznaczenie (czy jest to taksówka, samochód wykonujący przewozy wahadłowe itp.).

Punktem wyjścia dla platformy SAM była technologia VERVE (środowisko wizualne do zdalnej wirtualnej eksploracji), którą NASA wykorzystywała do wizualizacji i nadzorowania ruchu łazików. W robotach agencji NASA zastosowano technologię autonomiczną, aby mogły one omijać przeszkody i obliczać bezpieczną trasę przemieszczania się w nieprzewidywalnym i niepewnym otoczeniu. W sytuacji, kiedy podjęcie autonomicznej decyzji w danym otoczeniu jest zbyt trudne operatorzy wytyczają właściwą trasę.

Istotą systemu SAM jest zespołowa praca człowieka i maszyny. Nie chodzi o to, by wyeliminować ludzi z systemu, ale by bardziej strategicznie wykorzystywać ludzką inteligencję jako wsparcie dla większego systemu autonomicznej mobilności.

Z potencjału platformy Nissana będą korzystały także przedsiębiorstwa (np. firmy kurierskie i przewozowe oraz korporacje taksówkowe), które zechcą wyposażyć się w użytkowe pojazdy autonomiczne.

Tweet

Informacja prasowa