Razvoj avtonomnih vozil in njihova prihodnost

Avtor: Igor Šifrer

Razvoj vozil v prihodnosti je že določen z množico posnetkov podjetij, kot je npr. Google (op. Waymo), ki je zapolnil podatkovno bazo cest, mest in ulic ter dodal ostale pomembne podatke, ki so pomembni za vožnjo s pomočjo navigacije oziroma avtonomno vožnjo.

Prednosti in težave

V Arizoni že nekaj let testirajo tovornjake, ki so brez voznika in vozijo od točke smeri začetne vožnje do skladišč, kamor je tovornjak namenjen.

V tem primeru se seveda še usklajuje zakonodaja glede na državo in teritorij , kjer bodo ta vozila na cesti. Prav tako tudi ljudje oziroma vozniki še niso pripravljeni sprejeti vozil brez voznikov. V večini držav tako še čakamo primeren čas in višjo stopnjo razvitosti logistike ter voznega parka za uporabnike avtonomnih vozil.

Tudi Japonska, ki s podjetjem Toyota dominira v robotski izdelavi avtonomnih vozil, ima na primer težavo, kako sprejeti oziroma zamenjati sedanja vozila z avtonomnimi.  Ocenjujejo, da bodo na cestah še nekaj let prevladovala hibridna oziroma električna vozila – posebej na cestah Kitajske, Evrope in Amerike.

Težave, ki so se pojavile pri testiranju programsdke opreme (npr. za SW 10i) pri Tesli so neprepoznavanje posameznih objektov, ki jih Lidar kamere na vozilu ne zaznajo. Pri testiranju vozil Tesla so se zato že dogajale prometne nesreče, ki so povzročale sive lase tehnologom in programerjem pri izdelavi logistično samostojnega avtonomnega vozila.

V svetu zanimanje za avtonomne mobilne sisteme seveda narašča. Implementirani algoritmi pri programski opremi so za avtonomno delovanje robotskih vozil ključni.

Proizvajalci, kot so Toyota, Waymo, Tesla in Reanult so na izziv že pripravljeni.

Programska oprema z modelom mesta z miniaturnimi mobilnimi roboti je bistveni del vožnje avtonomnih vozil.

Algoritmi za lokalizacijo, načrtovanje poti in vodenje po poti so sestavni del vseh razvojnih laboratorijev avtonomnih proizvajalcev vozil.

Glede zakonodaje naj bi avtonomno vozilo varno vodil mobilni robot. Tako bi avtonomno varno vozil po avtocestah ter upošteval cestno-prometne predpise.

Kaj pravi praksa?

V praksi je moja analiza SWOT (tehnika strateškega načrtovanja in strateškega upravljanja, ki se uporablja za pomoč osebi ali organizaciji pri prepoznavanju prednosti, slabosti, priložnosti in groženj, povezanih s poslovno konkurenco ali načrtovanjem projekta), ki sem jo naredil za startup podjetje v Frankfurtu med različnimi proizvajalci vozil, pokazala, da sta vizualno sledenje in lokalizacija mobilnega robota v avtonomnem vozilu najboljša rešitev.

Različne kamere, npr. v vozilih Waymo (proizvajalca Google), obdelujejo slike s senzorji v povezavi z globalnim satelitskim sistemom. Primerjava vozila Toyota je tu veliko boljša, saj voznik komunicira neposredno z robotom, ki vizualno nadomešča kamere in vozi preko obdelave slike poti in logističnih položajev vozila.

Na različnih poligonih so proizvajalci testirali svoja vozila in vire napak pri algoritmih in npr. zdrsavanju koles ter izmerjenih podatkih robotov na poligonu cestišča. Implementacija sistemov kontrole, ki temelji na avtonomnih modelih impementrianih algoritmov, postaja vse bolj varna.

Volkswagnova rešitev We charge , ki zelo poenostvalja polnjenje eletričnih vozil, bo v prihodnje popolnoma integrirana v aplikaciji We connect.

Tudi Tesla se je ob posodobitvah aplikacije veliko ukvarjala z upravljanjem inteligentnih asistentnih sistemov z glasovnimi ukazi in dotiki brez klasičnih tipk.

Avtonomna vožnja ne bo le bolj dinamična, temveč  predvsem bolj sproščena in digitalna ter primerna za vse logistične poslovne izvedbe transporta.

Prednosti in težave so seveda del inovativnih rešitev posameznih proizvajalcev.

Pri proizvajalcu avtonomnih vozil Volkswagen so npr. imeli velike težave pri postavitvi kamer in senzorjev pod pravimi koti samega vozila. V podjetju Tesla pa so pri testiranju vozil naleteli na težave pri prepoznavanju gibljivih objektov in gibanja (npr. kolesarja).

Smiselnost avtonomnih vozil

Poraja se tudi vprašanje smiselnosti avtonomnih vozil glede na to, da danes vozniki prisegajo na klasično vožnjo in samostojno uživanje v njej.

Različni deli minirobotov bodoto vožnjo prej ali slej prevzeli. Ta rešitev je najbolj smiselna za starejše ljudi, invalide in logistični tovor, ki se ga pripelje od točke A do točke B.

Je pa dejstvo, da so avtonomna vozila, podobno kot električna, izjemno tiha, krmiljena elektronsko in udobna za vožnjo.

Najnovejše električno vozilo PHEV ( ang. plug-in hybrid electric vehicles), ki je sedanja logistična nadgradnja serijskega hibrida z večjimi motorji ter baterijami, bo izboljšalo električno izkušnjo z avtonomno.