Revista >> Iulie - August 2021 [Nr. 236] >> Tehnologie

Automobilul autonom

Mircea Badut

27 Iulie 2021

Deja avem pe piață automobile care frânează singure în caz de pericol și care ne avertizează dacă nu menținem corect banda de circulație, deci automobilul care se conduce singur nu este prea departe. Ivită printr-o fuziune practică de mecanică, electronică şi informatică, maşina fără şofer, sau automobilul-robot, va apărea concret pe drumurile publice în anii ce vin. Dar vă propun să analizăm și câteva dintre aspectele de inteligenţă artificială ce privesc automobilul autonom.

Deși experimente cu automobile care se conduc singure se fac de vreo şaizeci de ani, de-abia anii 1984 şi 1987 au înregistrat primele realizări promiţătoare în acest sens (Navlab în SUA, şi respectiv Prometheus în Europa). Însă, trebuie să recunoaștem, doar în ultimii ani echipamentele şi procesele implicate – senzori, procesoare de semnal, servomotoare, microprocesoare, memorii, algoritmi, telecomunicaţii, ş.a. – s-au dezvoltat suficient pentru a permite omenirii să spere la o materializare deplină a conceptului de ‘automobil autonom’. Iar astăzi multe companii sunt angajate pe acest drum: Mercedes-Benz, General Motors, Continental Automotive Systems, IAV, Bosch, Nissan, Renault, Toyota, Audi, Hyundai, Volvo, Tesla Motors, Peugeot, Ford, Vislab, Google, etc. Notăm şi faptul că administraţiile din câteva ţări din lume şi-au dat acordul pentru folosirea experimentală a unor tronsoane de drum public pentru experimente cu maşini autonome, precum şi faptul că sunt în pregătire legi care să reglementeze folosirea acestui soi de automobile.

Un automat complex
Dar ce trebuie să ştie algoritmul implementat în „creierul” maşinii autonome pentru a o putea (con)duce spre destinaţie? În primul rând trebuie să stăpânească potenţele clasice ale automobilului:
• poate acţiona motorul (controlând turaţia și comandând corespunzător cuplarea treptelor de viteză) pentru a determina deplasarea înainte/înapoi sau oprirea maşinii;
• poate acţiona sub-sistemul de direcţie pentru a face ca, prin virări stânga-dreapta, să se abată de la deplasarea pe direcţia înainte;
• poate acţiona sub-sistemul de frânare pentru a evita coliziunea cu diverse entităţi din trafic (automobile, biciclişti, pietoni, etc) sau pentru a se conforma regulilor de circulaţie (oprire la semafor, încetinire la intersecţii, acordarea priorității, etc);
• poate semnaliza, pentru a-şi manifesta intenţiile de mers; ş.a.m.d.
Apoi, aspect ce îl distinge de alte sisteme automate, automobilul acesta trebuie să ştie apriori despre starea lui geo-spaţială şi despre condiţionările fizice şi normative ale drumului de parcurs:
» îşi cunoaşte poziţia curentă (cel puţin relativ la poziţia destinaţiei);
» are figurată o hartă rutieră (sau măcar o schiţă geo-spaţială) care leagă locaţia curentă de punctul destinaţiei;
» cunoaşte regulile de circulaţie (inclusiv aspectele privind tratarea priorităţilor); etc.

Dar şi inteligent, de nevoie
Însă ascuţimea inteligenţei sale se arată mai degrabă la gestionarea relaţiei cu mediul, gestionare ce trebuie făcută cu maxim de responsabilitate, în primul rând pentru a evita accidentele (ciocniri, vătămări corporale, etc). Da, este adevărat că un receptor GPS din dotare îi furnizează coordonatele curente, iar o aplicaţie de asistenţă a navigării îi comunică permanet ruta, însă, lucru esenţial pentru deplasarea pe drumurile publice, automobilul este nevoit în primul rând să rămână pe calea rutieră, pe care trebuie să o localizeze destul de precis. Astfel, o serie de senzori optici – laserii din componenţa sistemului LIDAR ce realizează în continuu o cartografiere 3D a împrejurimilor; detectorii de infra-roşu; camerele video lucrând în spectrul vizibil şi fiind asistate de algoritmi de ‘pattern recognition’ – conlucrează pentru a identifica marginile căii de rulare (margini marcate explicit sau materializate prin borduri, garduri sau alte elemente ale drumului). Al doilea lucru esenţial este abilitatea de a detecta entităţile ce apar în direcția de deplasare, aspect asigurat tot de senzorii optici. Algoritmii informatici de procesare a acestui flux de date nu sunt deloc simpli. Notăm aici că una dintre problematicile cu care se luptă specialiştii o constituie deplasarea autmobilului în situaţiile în care delimitările căii de rulare lipsesc (parţial sau integral), fiind acoperite de zăpadă sau de vegetaţie. (Plus mai rarele situaţii când se deplasează pe suprafeţe neamenajate.) De asemenea, automobilul va trebui să se poată adapta atât la şofatul urban (mai dinamic, cu deplasări mai scurte, mai imprevizibil) cât şi la condusul în regim de drum lung – primul controlat prin folosirea mai intensă a senzorilor de ambianţă (ce realizează cartografierea ad-hoc), celălalt bazându-se mai mult pe cartografierea de-a-gata.
În perspectivă apropiată inteligenţa software-ului va trebui să facă faţă alternanţelor din „stilul de şofat”, dar şi diverselor condiţii meteo/climatice (de exemplu, angajând radarul şi lidarul când ninge/plouă, sau doar radarul când avem ceaţă). Plus alte condiţionări care pot să apară, în diverse contexte. Însă, pe termen lung, probabil că vor exista şi aspecte care vor relaxa această încordare IT: se preconizează ca într-un viitor nu prea îndepărtat drumurile publice să fie înţesate cu balize pentru semnalarea automată a marginilor şi a semnelor de circulaţie (deci IA-ul nu se va mai baza atât de intens pe datele mulţimii de senzori), iar automobilele să poată face schimb de informaţii între ele (vezi conceptul IoT), pentru fluidizarea traficului.

Perspective certe și nu prea
Producătorii de subsisteme LiDAR – componenta cheie în șofarea autonomă – se străduiesc să atingă performanţele tehnice necesare detectării obiectelor de la distanţa de minim 200 de metri, considerată astăzi un reper de securitate în comportamentul rutier (pentru calcularea deciziilor şi pentru derularea acţiunilor necesare în situaţiile de trafic). De asemenea, se ştie deja că va fi necesară echiparea vehiculelor cu senzori de 20-40 de pixeli pentru detectarea şi clasificarea obiectelor de pe drum de la această distanţă (deci cam dublu faţă de actualii senzori de 10-12 pixeli). De asemenea, notăm apariția unei alternative la LiDAR-ul folosind principiul ToF (time-of-flight, adică prin măsurarea timpului necesar impulsului de laser să ajungă la ţintă și să se întoarcă), şi anume laserul cu modulare continuă a frecvenţei de undă (FMCW), cu potenţial pentru sensibilităţi ridicate. Subsistemele LiDAR se străduiesc şi să devină mai imune la efectul Doppler şi la luminile parazite. Eforturi de cercetare sunt focalizate şi spre creşterea siguranţei în condiții meteo nefavorabile (ploaie, ninsoare, viscol, ceață).
Însă, dincolo de rezolvabilitatea problemelor tehnice (și de aplicabilitatea practică a soluțiilor), înțelegem că pătrunderea pe piață a automobilului autonom este întârziată și de perseverența societății de a pretinde soluții infailibile. Mai mult, inacceptarea unor imperfecțiuni în siguranța traficului (în măsură statistică, să spunem) este întărită în ultimul timp și de discuțiile privind răspunderea legală în cazul accidentelor. Deocamdată se consideră că răspunederea aparţine creatorilor şi/sau proprietarilor (iar dacă este vorba doar de pagube materiale/evaluabile, atunci acestea se acoperă prin sistemul de asigurări), însă lucrurile se complică în situaţiile în care respectivele automate ajung să evolueze în circumstanţe neprevăzute, care nu mai pot fi imputate creatorilor sau proprietarilor.
De asemenea, costurile implementării pe automobile a sistemelor de șofare automată constituie un impediment în adoptarea pe scară largă. (Doar subsistemele LiDAR costă ~1000 Euro). Însă probabil că trecerea la producţia de serie a componentelor electronice şi optice (inclusiv prin miniaturizare şi prin integrarea de laseri de putere mică pe acelaşi cip cu semiconductorii) va atenua acest handicap în viitor.

Automobilele autonome folosesc camerele video IR pentru detectarea oamenilor/pietonilor sau a animalelor. Câteva camerele video lucrând în spectrul vizibil (şi eventual corelate pentru realizarea stereoscopiei) asigură, împreună cu software-ul aferent, identificarea obiectelor de la 0 la 50 de metri. Pe de altă parte, scanner-ele laser (LIDAR) pot detecta obiecte la distanţe de 50-150 de metri. (Fascilulele laser care scrutează mediul înconjurător în 3D sunt emise de dispozitive semiconductoare ce trebuie să îşi păstreze funcţionalitatea atât pe ger cât şi pe caniculă). Un radar poate completa percepţia mediului. Notăm şi existenţa la bord a unor dispozitive inerţiale (accelerometre, giroscoape) pentru monitorizarea direcţiei şi a acceleraţiei de deplasare. Plus eventuale microfoane pentru captarea sunetelor. Mulţimea de informaţii furnizată de pleiada senzorilor participă la deciziile algoritmului, iar acestea sunt transmise servomotoarelor (actuatoarelor) şi comutatoarelor ce acţionează cu comenzi asupra subsistemelor de transmisie şi de direcţie pentru a realiza, concertat, deplasarea corespunzătoare a maşinii. Pe ansamblu, rezoluţia acestor comenzi trebuie să asigure precizii de ordinul centimetrilor şi respectiv al milisecundelor.