Thumbnail play icon

Obtížný vývoj samořiditelných autSvět Elona Muska

Přidat do sledovaných sérií 22
86 %
Tvoje hodnocení
Počet hodnocení:42
Počet zobrazení:2 226

V tomto videu si posvítíme na aktuální vývoj v oblasti samořiditelných aut. Zjistíme, co vedlo ke smrtelné nehodě samořiditelného Uberu a co vlastně vyhodnocuje strojové vidění auta během jízdy.

Poznámka k překladu:
Lidar (light detection and ranging) je metoda dálkového měření vzdálenosti na základě výpočtu doby šíření pulsu laserového paprsku odraženého od snímaného objektu.

Přepis titulků

Toto video vám přinesl web Brilliant, který vás naučí řešit problémy a myslet jako inženýr. Minulý měsíc uspořádala Tesla schůzku pro investory, kde odhalila své pokroky na autonomním řízení. V současné době je většina vozů Tesly schopna zkvalitnit řidičům jízdu. Umí převzít úmornou práci sledovaní jízdního pruhu na dálnici, monitorovat a měnit rychlost podle okolních aut, dokonce si auto můžete přivolat, když v něm nejste.

Tyto vlastnosti jsou působivé a někdy mohou i zachránit život. Stále se však nejedná o plnohodnotné samořídící auto, neboť opakovaně vyžaduje pozornost řidiče, aby se ujistilo, že dává pozor a v případě potřeby převezme kontrolu. Automobilky jako Tesla musí překonat tři klíčové výzvy, aby mohly uspět v nahrazení lidského řidiče. První z nich je vytvoření bezpečného systému. Aby mohly nahradit lidské řidiče, musí být samořiditelná auta bezpečnější.

Ale jak to budeme měřit? Nemůžeme zajistit, že nedojde k nehodám. Murphyho zákony pořád platí. Můžeme však kvantifikovat to, jak bezpeční jsou lidští řidiči. Současná úmrtnost v USA je jedno úmrtí na milión hodin řízení. To zahrnuje hloupé chování, kdy lidé řídí opilí nebo drží mobil. Od aut bychom tak měli nejspíš očekávat mnohem víc, ale zatím nám to jako měřítko postačí.

protože samořiditelná auta nesmí selhat častěji než jednou za 1 000 000 hodin. A to dnes bohužel neplatí. Pro přesnou statistiku však nemáme k dispozici dostatečný objem dat. Víme však, že samořiditelné auto od Uberu vyžaduje zásah řidiče každých 19 km. Přibližně co 19 km tedy došlo k selhání. O to víc šokující je kolize Uberu s chodcem, který nehodu nepřežil. Zastánci samořiditelných aut velmi rychle obvinili chodce ze vstupu na vozovku při nedostatečném osvětlení.

Touhu po pokroku však nemůžeme nechat omlouvat nedostatky technologie. Auto využívalo lidarové senzory, které k vidění nepotřebují světlo. Přesto se auto nepokusilo zpomalit ani poté, co si lidská posádka, která do té doby nedávala pozor, všimla kolize. Podle dat od Uberu senzory a radar auta zaznamenaly chodce poprvé 6 vteřin před kolizí. Tou dobou auto jelo rychlostí 70 km/h.

Pokračovalo dál stejnou rychlostí, a jak se blížilo k chodci, měl vyhodnocovací systém auta problém určit, jaký objekt je před ním. Od neidentifikovatelného objektu, přes auto až k cyklistovi, bez jakékoliv jistoty co do trajektorie objektu. 1,3 vteřiny před kolizí auto rozpoznalo potřebu nouzového zastavení, ale nic neprovedlo, protože bylo naprogramováno nebrzdit, pokud by to znamenalo zpomalit rychleji než 6,5 m/s2. Naopak se očekává, že zasáhne lidský řidič.

Auto ale nebylo navrženo, aby na to řidiče upozornilo, což je šokující design vzhledem k předchozí statistice. Řidič zasáhl vteřinu před kolizí tím, že strhl volant a šlápl na brzdy, čímž auto zpomalilo na 62 km/h. K záchraně chodce to však nestačilo. Auto nemělo žádnou poruchu, vše fungovalo tak, jak to bylo naprogramováno. Šlo prostě o chybu v programu. Interní počítač nebyl naprogramován na vypořádání se s nejistotou.

Zatímco člověk by v situaci, kdy nedokáže něco rozpoznat, nejspíše zpomalil, tento program pokračoval, dokud nedokázal hrozbu identifikovat. A to už bylo příliš pozdě. I s lidarem ve vysokém rozlišení mělo auto problém rozpoznat objekt a jeho trajektorii. Tak jak můžeme zvýšit bezpečnost? Z větší části se bude jednat o hardware a také programy, které jej obsluhují. Tesla odhalila svůj nový počítač, čip optimalizovaný pro provoz neuronové sítě, který je podle Elona první svého druhu.

Po zakoupení upgradu pro plně autonomní řízení je možné čip nainstalovat i do starších aut. Má stejnou velikost a spotřebu energie jako existující autonomní počítač – 100 W. To zvýšilo výkon autonomního počítače Tesly o 2100 %, protože mu to umožnilo zpracovat 2300 snímků za vteřinu.

O 2190 snímků víc oproti předchozí verzi. Obrovský posun výkonu, který bude potřeba při analýze záznamu ze všech senzorů, které Tesla má. Na pravé straně desky jsou konektory pro všechny kamery a senzory Tesly. Ty momentálně zahrnují tři dopředu mířící kamery uchycené za předním sklem. Jedna z nich je rybí oko s úhlem viditelnosti 120 stupňů, které má přehled o situaci sledováním dopravních světel a objektů směřujících ve směru jízdy.

Druhá kamera má nízký úhel viditelnosti, který poskytuje data z větší vzdálenosti, což je třeba pro rychlé řízení jako na dálnici. Třetí kamera je hlavní a je umístěna mezi oběma kamerami. Po stranách auta jsou ještě další čtyři kamery. Ty kontrolují auta neočekávaně vstupující do stejného pruhu a poskytují informace pro bezpečný průjezd křižovatek a změnu jízdního pruhu. Osmá a poslední kamera je umístěna vzadu a slouží mimo jiné pro parkování.

Zachránila však už nejednu Teslu od srážky zezadu. Auto se však nespoléhá jen na obraz kamer. Využívá také 12 ultrasonických senzorů, které poskytují 360stupňový pohled na bezprostřední okolí auta, a jeden dopředu mířící radar. Nalezení té pravé kombinace senzorů je předmětem debaty mezi konkurenty na trhu samořiditelných aut. Musk nedávno prohlásil, že kdo se spoléhá na lidarové senzory, které fungují jako radar, ale místo radiových vln se spoléhají na světlo, je odsouzen k záhubě a pokouší se o nemožné.

Abychom tomu porozuměli, promítneme si vlastnosti senzorů na takovýto radarový graf, kde každé vlastnosti přiřadíme hodnocení od jedné do pěti. Pět je nejlepší a nula nejhorší hodnocení. Lidar bude vypadat nějak takto. Má skvělé rozlišení, o detekovaných objektech poskytuje informace ve velikém rozlišení.

Funguje za světla i za šera, umí měřit rychlost, má dobrý dosah a za špatného počasí funguje středně dobře. Jeho největší slabina je důvod, proč jej Musk zavrhl. Senzory jsou drahé a objemné. A to je druhá výzva samořiditelných aut. Vytvořit dostupný systém, který si bude chtít průměrný člověk koupit. Lidarové senzory jsou ty velké senzory na autech Wayma nebo Uberu či na jiné samořiditelné technice.

Musk si je vědom potenciálu lidaru, přece jen ho využívá SpaceX v rámci navigačního senzoru DragonEye. Jeho slabost je však pro Teslu kámen úrazu. Tesla usiluje nejen o výrobu nákladově efektivních aut, ale i pěkných aut. Přestože se lidarová technologie pomalu zmenšuje a zlevňuje, a je tak dostupnější, k levné technologii má ještě daleko. Waymo, pobočka mateřské společnosti Googlu – Alphabet, prodává lidarové radary komukoliv, kdo není konkurencí pro jejich plánovanou taxislužbu.

Když začali v roce 2009, stál jeden lidarový senzor 75 000 dolarů. Náklady se jim však během 10 let podařilo snížit na 7 500 dolarů tím, že začali radary sami vyrábět. Pokud vím, využívají Waymo vozy 4 lidarové senzory na každé straně auta, celková cena těchto senzorů tak pro třetí stranu činí 30 000 dolarů. Téměř celkové náklady na základní verzi Modelu 3.

Takové ceny jsou v rozporu s misí Tesly, která chce urychlit přechod světa na udržitelnou dopravu. Tento problém přinutil Teslu využít levnější sadu senzorů. Podívejme se na silné a slabé stránky zbývajících tří senzorů, abyste viděli, jak Tesla funguje bez lidaru. Nejdříve se podíváme na radar. Radar pracuje skvěle za jakéhokoliv počasí, senzory jsou malé a levné, dokáží určit rychlost a jejich dosah je dostačující pro detekci na blízko i na dálku.

Jejich problémem jsou však data v nízkém rozlišení. Tento nedostatek je možné odstranit, pokud se senzory zkombinují s kamerami. Běžné kamery na našem grafu vypadají nějak takto. Mají skvělý dosah i rozlišení, dodávají data o barvě a kontrastu nutné pro čtení značek a jsou extrémně malé a levné. Kombinace radaru a kamer umožňuje překonat jejich vzájemné nedostatky.

Problémem je detekce vzdálenosti, ale použití dvou kamer najednou může při vyhodnocení vzdálenosti nahradit oči. Na přesné měření vzdálenosti můžeme využít ultrasonické senzory, což jsou tyhle malé, kulaté senzory okolo auta. To zajistí solidní výkon, aniž je třeba spoléhat na drahé lidarové senzory. Tesla však má jen jeden dopředu mířící radar. Pokud selže, není k dispozici další radar, na který se dá spolehnout. Jde prostě o úsporu nákladů a podle Tesly zvládne její hardware autonomní řízení již nyní.

Teď jen potřebují vylepšovat software. A v tom má Tesla skvělou výchozí pozici. Při trénování neuronové sítě jsou data základ. Waymo má k dispozici data z miliónů ujetých kilometrů, ale Tesla už více jak z miliardy. Data neobsahují jen jízdy, kdy řídí autopilot, ale i data z oblastí, kde autopilot není dostupný, jako jsou ulice ve městě.

Začlenění všech nepředvídatelných událostí při řízení vyžaduje poměrně dlouhý trénink algoritmu strojového učení. V tomto jsou data Tesly velkou výhodou. Nebudu vysvětlovat náročnost tréninku neuronové sítě, protože o tom je jedno z mých předchozích videí. Klíčovým poznatkem je to, že čím více dat máte pro trénink neuronové sítě, tím lepší bude. Strojové vidění Tesly je v tomto ohledu dobré, ale i tak má několik nedostatků.

YouTube kanál greentheonly se naboural do systému vidění Tesly, aby nám ukázal, co software vlastně vidí. Zde software kolem detekovaných objektů umisťuje ohraničující čtverce a zároveň je řadí mezi auta, nákladní auta, kola nebo chodce. U každého z nich eviduje jeho relativní rychlost vůči autu a jízdní pruh. Zvýrazňuje místa, kde se může řídit, zobrazuje jízdní pruhy a odhaduje cestu mezi nimi.

Tato data nyní umožňují autopilotu řídit na dálnici, ale při komplikovanějších situacích má problémy. Tady nedetekoval chodce, zde má problém určit, zda je bruslař kolo nebo chodec. A tady řídí na špatné straně cesty, když je ve středové čáře mezera. Tesla si je těchto problémů samozřejmě vědoma a postupně na nich pracuje pomocí updatu firmwaru, kdy přidává funkce jako rozpoznání značky stop.

Nejnovější autonomní počítač zásadně zvýší výpočetní schopnost počítače, což Tesle umožní přidávat další funkce, aniž by ohrozila obnovovací frekvenci dat. I když jsem jim podaří vyvinout dokonalé počítačové vidění, další překážkou bude naprogramovat auta, která si poradí s každou situací. To je důležitá součást vytvoření nejen bezpečného, ale i praktického samořiditelného auta, což je naše třetí výzva. Programování pro bezpečnost a praktičnost jde často proti sobě. Například AI program, který vyvinul Dr.

Tom Murphy, má za úkol něco docela prostého – hrát Tetris. Program funguje opravdu skvěle, ale Tetris vždycky vyhraje. Hra je neporazitelná, nakonec vždycky prohrajete. Když program narazí na tento scénář, udělá něco proto, aby neprohrál – zastaví hru. Když auto naprogramujeme, aby bylo bezpečné, pak je nejbezpečnější volbou neřídit. Řízení je ze své podstaty nebezpečnou činností a programování velkého počtu možných scénářů během řízení je neuvěřitelně těžký úkol.

Je snadné říct: "Jezděte podle předpisů a budete v pohodě." Problém je, že lidé tato pravidla úplně nedodržují. Třeba v případě křižovatky bez světel. Podle pravidel jde o jednoduchou úlohu. Přednost má první auto, které přijede na křižovatku. Pokud se zde objeví najedou dvě auta, přednost má auto po pravé straně.

Lidé však tato pravidla nedodržují. Když začal Google v roce 2009 testovat svá samořiditelná auta, byl to jeden z problémů, na které narazili. Když došlo na křižovatku se čtyřmi cestami, lidé se snažili dostat dopředu a projet křižovatkou dřív, než na ně přijde řada. Auto bylo naprogramováno na dodržování pravidel a stejně jako program Tetrisu byl program postaven před scénář bez výhry a tak "si dal pauzu".

Takové situace se mohou objevit kdekoliv, programátoři tak musí porušovat předpisy a být trochu agresivnější. Občas bude muset počítač učinit těžké rozhodnutí, a dokonce i rozhodnutí, které může ohrozit nejen posádku, ale i lidi mimo vozidlo. Je to přirozený vedlejší produkt nebezpečného úkonu. Pokud se však technologie bude i nadále zlepšovat, dočkáme se poklesu úmrtí na cestách a zároveň mnohem levnějších taxi služeb, což osvobodí mnoho lidí od finanční zátěže v podobě koupě auta.

Tesla má skvělou pozici pro postupný upgrade svého softwaru, jakmile zvládne další scénář. Nemusí hned vytvořit dokonalé samořiditelné auto. S nejnovějším počítačem bude Tesla schopna svou technologii dále zlepšovat. Překlad: sethe www.videačesky.cz

Komentáře (13)

Zrušit a napsat nový komentář

Odpovědět

Fascinuje mě ten algoritmus od Uberu, který nedokázal odhadnout dráhu toho chodce, a tak ho vyignoroval. Nechci dělat chytrého, ale i normální člověk přece raději zpomalí a dá si pozor, když si něčím není jistý.

10

Odpovědět

Video vysvětluje, že algoritmus nebyl schopen vyhodnotit, o jaký objekt se jedná, a proto neřešil jeho dráhu (prostě blbě napsaný program). Mně spíš vrtá hlavou, jak je možné, že neměli naprogramované upozornění pro řidiče.

60

Odpovědět

Na dlouhé cesty bez těžších křižovatek nebo na dálnice určitě ano. Tam by bylo fajn se usadit a nechat odřídit autopilota. Ale nedovedu si ho představit v přeplněném městě - typicky nájezd z vedlejší, nebo odbočování z hlavní vlevo, když jede v protisměru nekonečná kolona aut. AI prostě bude dodržovat předpisy a "pouštění" na ni platit nebude.

00

Odpovědět

Vždy som si hovoril že som sa narodil v blbej dobe v ktorej sa nič extra nedeje. No začínam meniť názor.

63

Odpovědět

No nevím, kolik ti je let, ale já si ještě pamatuju dobu, kdy běžní lidé neměli počítače, mobily ani internet.

50

Odpovědět

+jjkčo viem, tak počítače prišli do domácností práve v dobe, keď som začal chodiť do školy :)

30

Odpovědět

Pamatam si, jak mal spoluziak ako prvy na skole telefon ktory mal fotak ! Odvtedy sa toho tolko zmenilo paana

40
Používáme cookies, abychom mohli provozovat tuto internetovou stránku a zlepšit Vaši uživatelskou spokojenost. Budete-li pokračovat beze změny nastavení, předpokládáme, že souhlasíte s ukládáním souborů cookies z internetových stránek. Více informací o použití cookies.
OK