Schöne Straßen und vorsichtige Fußgänger sind eine Straßensperre für völlig autonome Autos

Um die besten autonomen Autos herzustellen, müssen wir ihre A.I. wie man unter den schlechtesten Bedingungen navigiert. Aus diesem Grund könnte die kühnste Innovation auf diesem Gebiet weit entfernt von den sonnenverwöhnten Straßen Kaliforniens stattfinden und stattdessen in weniger nachgiebigen Umgebungen.

„Niemand wird ein selbstfahrendes Auto kaufen, um es nur in Kalifornien zu fahren. Dies ist eine Frage der nächsten industriellen Systeme “, erzählt Olga Uskova, Präsidentin von Cognitive Technologies in Russland und Gründer des autonomen Fahrsystems C-Pilot Inverse. „In unserem System verwenden wir beispielsweise eine solche Technologie, die als„ virtueller Tunnel “bezeichnet wird. Das Fahrzeug bewegt sich nicht nur durch die Straßenmarkierung, sondern definiert die Straßenszene genauso wie das menschliche Gehirn, indem es die seitlichen Situationen analysiert - die Lage von Bäumen, Gebäuden, der Horizontlinie usw. “

Uskova stellt fest, dass 70 Prozent der Straßen der Welt nicht mit denen in Kalifornien vergleichbar sind. Aber anstatt sich von leeren Teststrecken auf realitätsnahe Situationen vorzubereiten, beschloss das Team von Uskova, diese harten Bedingungen als Ausgangspunkt zu nutzen. Sie haben festgestellt, dass das Fahren bei schlechtem Wetter ohnehin geschätzte 35 bis 40 Prozent der Testzeit beansprucht.

„In den meisten Teilen Russlands herrscht eine große Anzahl von Tagen im Jahr, an denen die Fahrer bei schlechten Wetterbedingungen fahren müssen - auf den Straßen mit Schnee, Schlamm, fehlender Markierung und schlechter Sicht“, sagt Uskova.

Es ist dieser tiefgreifende Ansatz, der einen großen Teil der autonomen Automobilentwicklung auf internationaler Ebene auszeichnet. In Großbritannien gibt es beispielsweise keine Gesetze gegen das Jaywalking. Einige Startups haben argumentiert, dass dies ein idealer Ort ist, um Autofahren zu unterrichten. A.I. wie man mit lästigen Fußgängern umgeht. Eines am Imperial College London ansässigen Unternehmen hat bereits ein System entwickelt, mit dem über 150 Verhaltensweisen verstanden werden können, um zu beurteilen, ob ein Fußgänger gerade auf die Straße tritt.

"Wir sind sehr zuversichtlich, dass wir voraussagen können, ob jemand kreuzen wird oder nicht", sagte Leslie Noteboom, Mitbegründer von Humanising Autonomy Abend Standard. „Autos müssen die gesamte Bandbreite des menschlichen Verhaltens verstehen, bevor sie in städtische Umgebungen implementiert werden können. Die gegenwärtige Technologie kann verstehen, ob etwas ein Fußgänger und kein Laternenpfahl ist und wo sich dieser Fußgänger bewegt und ihn als Kiste umrahmt. Wir schauen in das Kästchen, um zu sehen, was die Person gerade macht, wohin sie schaut, ob sie sich des Autos bewusst sind, telefonieren oder laufen - bedeutet das, dass sie abgelenkt oder riskant sind?"

London wird voraussichtlich im Jahr 2021 seine ersten autonomen Taxis veranstalten, die vom Oxford-Entwickler Oxbotica und dem Taxiunternehmen Addison Lee zur Verfügung gestellt wurden. Oxbotica hat im Rahmen seiner Tests eine Reihe von begrenzten Lebensmittellieferungen durchgeführt, während er sich auf eine autonome Fahrt von London nach Oxford in der zweiten Hälfte des Jahres 2019 vorbereitete. Die 60-Meilen-Reise hat einen unübersichtlichen Mobilfunkdienst, der die Kommunikation mit dem Auto schwierig machen wird. Das Land hat insgesamt eine geografische Abdeckung von 3G und 4G mit 75 Prozent. Das Team muss herausfinden, wie das Auto reagieren soll, wenn es die Internetverbindung verliert.

Im Fall von Cognitive Pilot mussten neue Sensoren entwickelt werden, die die Straße Es wurde ein Radar entwickelt, mit dem aus einer Entfernung von 300 Metern eine 3D-Projektion von Objekten erstellt werden kann. Während sich das Silicon Valley hauptsächlich auf Lidar-Lösungen konzentriert, die mit rauem Wetter zu kämpfen haben, ist Radar für alle Jahreszeiten besser geeignet. Bei schlechtem Wetter sinkt die Reichweite des Radars des Teams um nur 50 bis 100 Meter auf 200 bis 250 Meter. Lidar, der mit einem rotierenden Laser Objekte abprallt und deren Entfernung misst, kann im Schnee versagen, wenn seine Laser stattdessen von fallenden Flocken abprallen.

Das Silicon Valley ist für diese Probleme nicht blind. Im März 2017 hat Waymo sein autonomes Fahrsystem in South Lake Tahoe getestet. Tesla, das Lidar als zu viele Mängel ansieht, hat sich bereits für eine Kombination aus Kameras und Radar für die zu unterstützende „Hardware 2“ -Suite entschieden Autonomie zu einem späteren Zeitpunkt. Sogar CEO Elon Musk weist jedoch darauf hin, dass es "extrem schwierig" ist, eine autonome Allzwecklösung zu entwickeln.

Technologiefirmen mussten kürzlich ihre Erwartungen zurücknehmen, da Waymos Versuche in Arizona mit komplexen Kreuzungen zu kämpfen haben. Drive.AI hat sogar vorgeschlagen, Straßen neu zu gestalten, um diese neuen Autos zu unterstützen. Obwohl Musk immer noch zuversichtlich ist, dass Tesla im nächsten Jahr eine Punkt-zu-Punkt-Lösung erzielen kann, zeigen die Herausforderungen internationaler Entwickler, dass es unklar ist, wie diese Systeme anderswo funktionieren werden.