Wizja miast przyszłości opiera się na pojazdach sterowanych wyłącznie przez sztuczną inteligencję. Widzimy zmiany na drogach - bezzałogowe autobusy i robotaksówki coraz śmielej wyjeżdżają na publiczne drogi. Rzeczywistość weryfikuje jednak gotowość tej technologii do samodzielnego działania.
Temat autonomicznych samochodów coraz częściej przejawia się we współczesnej debacie o miejskości. O ile samochody osobowe są już od jakiegoś czasu wprowadzane na ulice (o czym za chwilę) tak w Norwegii właśnie dopuszczono w pełni samodzielnie poruszające się autobusy.
8,3-metrowy autonomiczny autobus dostarczony został przez firmę e-Atak i jest zasilany elektrycznie. Na jednym ładowaniu może przejechać 300 km, przewożąć do 52 pasażerów. Osiąga prędkość 50 kilometrów na godzinę w każdych warunkach pogodowych, zarówno w dzień, jak i w nocy.
Dekadę zajęło eksperymentowanie i próbowanie tych rozwiązań. Chodzi tu o autobusy obsługiwanych przez Vy, państwową spółkę transportową, a także Kolumbus, regionalny zarząd transportu publicznego w południowo-zachodnim okręgu Rogaland.
Mieszkańcy okręgu już wcześniej spotkali się z tym rozwiązaniem – pojazdy jeżdżą tu już od 2022 roku, ale dotąd zawsze miały kierowcę, który co prawda autobusu nie prowadził, monitorował jednak sposób jego poruszania się i interweniował w razie potrzeby. Wprowadzone samochody są oznaczone czwartym stopniem, który oznacza wysoki poziom autonomiczności, czyli systemu, który w większości przypadków nie wymaga interakcji z człowiekiem. Jest to jednak poziom niższy od poziomu piątego, czyli „pełnej automatyzacji jazdy”, czyli momentu, w którym samochody mogą wykonywać wszystkie czynności wykonywane przez kierowcę, bez żadnej interwencji.
Wyświetl ten post na Instagramie
Warto jednak podkreślić, że pojazd, zdolny do autonomicznej jazdy, ale po zaplanowanej trasie. Pojazd jest w stanie autonomicznie wykonywać zadania, takie jak zatrzymywanie się na przystankach na trasie, zarządzanie wsiadaniem i wysiadaniem pasażerów oraz pokonywanie rond i skrzyżowań. Technicznie rzecz biorąc, całość rozwiązania skupia się na wyposażenie pojazdu w oprogramowanie do autonomicznej jazdy dostarczone przez ADASTEC, wspierane przez system zarządzania xFlow. Innymi słowy – kontrola nadal jest, ale przez operatora, siedzącego przed monitorem, obserwującego jak porusza się pojazd oraz co się w nim dzieje. Obraz z kamer, umieszczonych na pojeździe i w jego wnętrzu pokazywany jest w czasie rzeczywistym pracownikowi. Firma udostępniła już jakiś czas temu zapis jak wygląda panel podglądu:
To właśnie ten system umożliwia monitorowanie w czasie rzeczywistym i sterowanie pojazdami. To platforma do zdalnej obsługi i nadzoru, umożliwiająca operatorom kontrolę wielu pojazdów jednocześnie z centralnego punktu sterowania. Pozwala także na zdalną pomoc pasażerom.
Pan samochodzik
Z samochodami osobowymi sprawa ma się nieco inaczej, są one szeroko testowane. Rynek ten rozwija się prężnie. Kilka dużych przedsiębiorstw inwestuje ogromne sumy w autonomiczną jazdę. Na rynku wyróżniają się firmy Tesla, Waymo, Mercedes-Benz, BMW oraz Ford. Rywalizacja w branży jest niezwykle intensywna. Każdy podmiot przyjmuje jednak inne podejście do kwestii czujników oraz oprogramowania.
W 2020 roku firma Waymo jako pierwsza zaoferowała przejazdy taksówkami bez kierowców, na wybranych obszarach. Żaden system jednak nie osiągnął pełnej autonomii (określanej jako „poziom 5”).
Może warto zwrócić się ku definicji – otóż autonomiczny samochód jest pojazdem zaprojektowanym do poruszania się bez bezpośredniej kontroli człowieka. Taki pojazd bywa nazywany również samochodem bezzałogowym lub samosterującym. Maszyna wykorzystuje do działania sztuczną inteligencję oraz różnego rodzaju czujniki. Pojazd gromadzi dane w czasie rzeczywistym do samodzielnego nawigowania na drogach. Systemy pokładowe pozwalają na przestrzeganie przepisów ruchu drogowego. Samochód bezzałogowy reaguje też na zmieniające się warunki otoczenia.
Autonomiczne auta opierają swoje działanie na połączeniu oprogramowania sztucznej inteligencji i systemów mapowania. Sensory pomagają pojazdowi w interpretowaniu otoczenia. Komputer podejmuje decyzje dotyczące jazdy w czasie rzeczywistym. System GPS służy w takim pojeździe do planowania trasy. Kamery odpowiadają za interpretację środowiska drogowego. Specjalne czujniki wykrywają obiekty znajdujące się w pobliżu samochodu, a systemy sztucznej inteligencji przetwarzają te wszystkie dane i reagują w ułamku sekundy. Technologia ta umożliwia pojazdowi samodzielne kierowanie oraz hamowanie. Samochód potrafi także bez udziału człowieka przyspieszać.
Pojazdy autonomiczne łączą zazwyczaj kilka różnych technologii sensorów. Kamery rozpoznają znaki drogowe oraz sygnalizację świetlną i do identyfikacji oznakowania poziomego na jezdni. Radar mierzy prędkość oraz odległość od innych pojazdów na drodze. Technologia LiDAR generuje szczegółowe mapy trójwymiarowe otoczenia. Czujniki ultradźwiękowe odpowiadają za detekcję obiektów na krótkim dystansie – na przykład pomagają podczas manewru parkowania.
W 2025 roku około połowa nowych samochodów sprzedawanych na świecie była wyposażona w systemy automatyzacji kierowania i kontroli prędkości (automatyzacja poziomu 2). Jeszcze 10 lat wcześniej systemy te były dostępne tylko w nielicznych modelach z wyższej półki, stanowiących mniej niż 1% sprzedaży. Jednak najczęściej wdrażane systemy, takie jak adaptacyjny tempomat w połączeniu z asystentem utrzymania pasa ruchu, wymagają od kierowcy trzymania rąk na kierownicy i działają tylko w określonych warunkach, głównie na autostradach.
Poziomy automatyzacji
| Poziom | Podsumowanie | Opis | Odpowiedzialność za: Kierunek i prędkość | Odpowiedzialność za: Monitorowanie otoczenia | Odpowiedzialność za: Reakcję awaryjną (Fallback) |
| 0 | Brak automatyzacji | Stałe wykonywanie przez kierowcę wszystkich aspektów jazdy, nawet gdy pojazd jest wspomagany przez systemy ostrzegania lub interwencji. | Kierowca | Kierowca | Kierowca |
| 1 | Wspomaganie kierowcy | Kontrola nad kierowaniem lub prędkością przez system ADAS w określonym trybie jazdy. | System ADAS wykorzystuje informacje o otoczeniu jazdy; od kierowcy oczekuje się wykonywania wszystkich pozostałych zadań związanych z prowadzeniem pojazdu. | Kierowca | Kierowca |
| 2 | Częściowa automatyzacja | Wykonywanie kontroli nad kierowaniem oraz prędkością przez jeden lub więcej systemów ADAS w określonym trybie jazdy. | System ADAS wykorzystuje informacje o otoczeniu jazdy; od kierowcy oczekuje się wykonywania wszystkich pozostałych zadań związanych z prowadzeniem pojazdu. | Kierowca | Kierowca |
| 3 | Warunkowa automatyzacja | Kontrola nad wszystkimi aspektami jazdy przez system ADAS w określonym trybie jazdy. | Kierowca musi odpowiednio zareagować na wezwanie do przejęcia kontroli (interwencji). | System | Kierowca |
| 4 | Wysoka automatyzacja | Kontrola nad wszystkimi aspektami jazdy przez system ADAS w określonym trybie jazdy. | Jeśli kierowca nie zareaguje odpowiednio na wezwanie do interwencji, samochód potrafi bezpiecznie się zatrzymać. | System | System |
| 5 | Pełna automatyzacja | Kontrola nad wszystkimi aspektami jazdy przez system ADAS w określonym trybie jazdy. | System kontroluje pojazd we wszystkich warunkach i okolicznościach. | System | System |
Uwaga: ADAS to skrót od Advanced Driver Assistance Systems (Zaawansowane Systemy Wspomagania Kierowcy).
Czy one są bezpieczne?
Autonomiczne samochody mają pewien potencjał do zwiększenia bezpieczeństwa na drogach – nie męczą się ani nie ulegają rozproszeniu uwagi, nie prowadzą również pojazdów pod wpływem środków odurzających. Nie są (jeszcze?) bezpieczniejsze od kierowców we wszystkich sytuacjach. Systemy mają trudności z interpretacją nietypowych lub złożonych scenariuszy drogowych, przewidywania zachowań ludzkich na drodze, wykazują problemy z działaniem w złych warunkach pogodowych.
Niekorzystne warunki pogodowe: deszcz, mgła oraz śnieg potrafią drastycznie ograniczyć widoczność kamer. Zjawiska te zakłócają również dokładność działania innych czujników. Zła pogoda często zasłania oznakowanie (zarówno na jezdni jak i na znakach pionowych) – w trudnych warunkach wciąż jest często wymagana interwencja człowieka. Mgła w znacznym stopniu ogranicza zasięg wykrywania obiektów przez sensory. Człowiek w gęstej mgle widzi na odległość piętnastu metrów, system autonomiczny w takich warunkach radzi sobie jednak gorzej – większość autonomicznych aut potrzebuje przynajmniej sześćdziesięciu metrów czystej widoczności do bezpiecznej jazdy.
Ekstremalne temperatury wpływają na kalibrację czujników. Sensor skalibrowany w domyślnej temperaturze daje inne odczyty przy silnym mrozie lub upale. Metalowe wsporniki rozszerzają się i kurczą pod wpływem temperatury - nagle więc precyzyjny LiDAR zaczyna wskazywać tor jazdy zmieniony o dwa stopnie. To niby niewiele, ale taki błąd wystarczy do niezauważenia dziecka przechodzącego przez ulicę.
Komputery nie radzą sobie ze zmieniającymi się dynamicznie strefami robót drogowych. Maszyny mają trudności z interpretacją sygnałów ręcznych dawanych przez policjantów lub robotników. Autonomiczne auta nie posiadają inteligencji społecznej do współpracy w gęstym ruchu miejskim. Zachowawcza jazda robotów prowokuje często agresywne reakcje oraz celowe zajeżdżanie drogi przez ludzi. Algorytmy reagują jedynie na zaistniałe fakty i nie potrafią przewidzieć nagłego wbiegnięcia dziecka lub zwierzęcia przed maskę.
Dodajmy, że pojazdy autonomiczne opierają się na oprogramowaniu przy stałej łączności sieciowej, jest więc ograniczona zasięgowo, ale też możliwa do złamania. Mamy więc do czynienia z potencjalnym zagrożeniem nieautoryzowanego dostępu, wyciekiem danych wrażliwych, zakłócaniem działania systemów nawigacji lub kontroli nad autem.
robotaksówki
Robotaksówki to w pełni autonomiczne pojazdy zaprojektowane do świadczenia usług bezzałogowych przewozów. Użytkownicy mogą zarezerwować podróż za pomocą aplikacji mobilnej. Pasażerowie podróżują bez obecności fizycznego kierowcy. Usługi te mają na celu zmniejszenie zatłoczenia na drogach. Rozwiązanie to obniża koszty transportu i poprawia ogólną dostępność mobilności. Robotaksówki mogą znacznie ograniczyć posiadanie prywatnych samochodów w miastach w nadchodzących dekadach.
Wspomniana już Firma Waymo należy do koncernu Alphabet (matka Google) i jest jednym z najbardziej zaawansowanych twórców tej technologii. Pojazdy Waymo przejechały już miliony kilometrów po drogach publicznych. Przedsiębiorstwo prowadzi w pełni bezzałogowe usługi robotaksówek w częściach Stanów Zjednoczonych. Systemy tej firmy opierają się w dużej mierze na technologii LiDAR oraz szczegółowym mapowaniu. Waymo jest powszechnie uznawane za lidera w osiąganiu czwartego poziomu autonomii jazdy. Niestety, urzędnicy z San Francisco i Austin, gdzie Waymo przewozi pasażerów bez kierowców od ponad roku, stwierdzili, że wydajność tych pojazdów się pogarsza. „W rzeczywistości obserwujemy coś interesującego: pogorszenie niektórych rzeczy, które wcześniej były lepsze” – powiedziała Mary Ellen Carroll, dyrektorka wykonawcza Departamentu Zarządzania Kryzysowego w San Francisco, urzędnikom Narodowej Administracji Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego (NHTSA), która nadzoruje bezpieczeństwo pojazdów autonomicznych w USA. „Popełniają coraz więcej wykroczeń drogowych” – stwierdzono..
„Zaobserwowaliśmy zachowania, których nie widzieliśmy od kilku lat… Waymo często blokuje dostęp do naszych remiz strażackich” – dodał komendant Patrick Rabbitt, szef straży pożarnej w San Francisco. „Ich standardem jest zatrzymywanie się”. Sytuacja ta może uniemożliwić wozom strażackim reagowanie na sytuacje awaryjne w „terminowy i odpowiedni” sposób – dodał.
Waymo potrąciło także 9-letnią dziewczynkę idącą do szkoły w Santa Monica. Dziewczynka na szczęście nie wymagała hospitalizacji. W oświadczeniu stwierdzono, że wyszła ona zza pokaźnego SUV-a i wbiegła przed kierowcę. Samochód zahamował na jej widok i zwolnił z 27 km/h do 10 km/h, zanim w nią uderzył. Firma twierdziła ponadto, że symulowała sytuację, w której za kierownicą samochodu siedziałby w pełni uważny człowiek, a symulacja pokazała, że sytuacja byłaby o wiele gorsza.
W lutym brak dostawy prądu w San Francisco spowodowała wyłączenie sygnalizacji świetlnej w 1/3 miasta. To przeciążyło zespół pomocy zdalnej Waymo, który pomaga z sytuacjami na drodze. Zespół był tak zajęty, że wiele pojazdów po prostu utknęło w martwym punkcie, czekając na wskazówki i całkowicie blokując skrzyżowania.
No właśnie, zespół pomocy zdalnej. Na początku tego roku dyrektor ds. bezpieczeństwa Waymo, Mauricio Peña, zauważył, że gdy robotaksówki firmy napotykają nietypowe sytuacje, proszą o informacje w czasie rzeczywistym „zdalnego agenta reagowania”. Oznacza to po prostu przejęcie chwilowej kontroli przez pracownika, który na monitorze kontroluje sposobem poruszania się. Część z nich pracuje w Stanach Zjednoczonych, o wiele więcej jednak działa w innych krajach, na przykład Filipinach. Są to tak zwani pracownicy kontraktowi, którzy za o wiele mniejsze stawki pracują „na kontrakcie”, ergo bez odpowiedniego zabezpieczenia pracowniczego.
Robotaksówki Tesli także korzystają z ludzkiego wspomagania w każdym pojeździe. W ujawnionym liście Tesla potwierdziła, że operatorzy zdalnej pomocy w pewnych przypadkach mogą po prostu przejąć bezpośrednią kontrolę nad „autonomicznym” pojazdem. W dokumentach w ramach śledztwa w sprawie technologii pojazdów autonomicznych, siedem firm, w tym Tesla, należący do Amazona Zoox oraz finansowany przez Ubera i Nvidię Nuro, potwierdziło, że korzystają ze zdalnych asystentów – ludzi odpowiedzialnych za reagowanie na pojazdy autonomiczne w sytuacjach, gdy te są zdezorientowane, utknęły lub znajdują się w sytuacjach awaryjnych. Każda firma produkująca pojazdy autonomiczne odmówiła jednak ujawnienia, jak często ich pojazdy autonomiczne wymagają pomocy.
Autonomiczne pojazdy mają jeszcze sporo do nadrobienia w kwestii samodzielności i bezwarunkowego bezpieczeństwa, ale należy dodać, że według badania przeprowadzonego w 2023 r. przez Amerykańską Narodową Administrację Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego (NHTSA), samochody autonomiczne mogłyby zapobiec 94% wypadków dzięki wyeliminowaniu błędów ludzkich. Wszystko jednak zależy od tego o jakich warunkach mówimy.
