Tesla yönetim kurulu başkanı Elon Musk bir keresinde otonom araçları, “eskiden operatörlerin çalıştırması gereken ama artık kendi kendine çalışan asansörlerle” karşılaştırarak, sürücüsüz otomobil meselesi hakkında “o iş tamam,” demişti. Bu konuşmanın üzerinden bir yıldan biraz fazla bir süre sonra, 40 yaşındaki Joshua Brown yarı otonom bir Tesla Model S kullanırken hayatını kaybetti.
Bir kamyon yasal bir sollama yaparak Brown’un Tesla’sının önüne geçti ancak araba durmak yerine hızlanarak kamyonun römorkunun altına girdi. The Linley Group’ta kıdemli teknoloji analisti Mike Demler’e göre, Model S’nin üstündeki sensörler, radar, GPS ve görsel işleme yazılımından oluşan bilgisayarla görme sistemi, eller serbest modunda kullanılmak üzere tasarlanmamıştı. Demler, “Sensörler yan taraftan gelen trafiği hesaba katacak şekilde değil, sadece otoyolda sürüş için tasarlanmıştı,” diyor. “Bu sensörler sadece bir arabanın arka tarafını tespit edebiliyordu, bir traktör römorkunun yan tarafını değil,” diye ekliyor.
Tesla Model S. Kaynak: Tesla.Sektördeki birçok uzman, otonom araçların geleceğinin son on yılda büyük sıçrayışlar yaptığı konusunda hemfikirler. Volvo ve Uber, arabaları trafiğe açık yollarda test ediyor; nuTonomy ise Singapur’un sınırlı bir bölgesinde halkın kullanımı için altı otomatik taksiden oluşan bir filo işletiyor. Bir şehir devleti olan Singapur’un, sürücüsüz araçlara destek veren bir hükümeti ve tahmin edilebilir bir hava durumu var. Demler, tam otonom araçların ilk kez üniversite kampüsleri ve sanayi bölgeleri gibi, önceden belirlenmiş güzergahlarda kullanılmasını bekliyor. Ayrıca, Ford, BMW ve GM markalarının, muhtemelen kısıtlı güzergahlar boyunca sınırlı ticari kullanım için, beş yıl içinde sürücüsüz araçları satışa sunmayı planladığını ifade ediyor.
Sonuna Kadar Gitmek
Tesla kazası sektör için hâlâ büyük bir aksaklıktır. Bu kaza, robot yön bulma sistemleri üzerinde çalışan, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü profesörü John Leonard’ın 2015 tarihli konuşmasındaki önemli bir noktanın altını çiziyor: Umut vadeden güvenlik faydaları ve çevresel faydalar bir yana; otonom araçların halka açık yollarda yaygın olarak kullanılmasından önce, temel algılama ve anlama sorunlarının çözülmesi gerekiyor: örneğin, karşıdan gelen trafiğe karşı sola dönüş nasıl yapılır, bir trafik sorumlusunun ya da polis görevlisinin el işaretleri nasıl yorumlanır, karla kaplı yollarda araba nasıl kullanılır.
Otonom arabaların birçoğu yolu “görmek” için, genellikle arabanın tavanına yerleştirilen, döner silindir şeklindeki LiDAR‘a (lazer radar) güvenir. LiDAR, bir nesneye lazer ışını gönderip ışının varış süresini ölçerek, mesafeyi değerlendirebilir ve 360 derece “görüş” sağlayabilir. Ancak sürücüsüz araçların gözleri, yüksek çözünürlüklü lazer tarayıcılar, kameralar, radar ve diğer algılama aletleriyse; bilişsel yetenekleri, bu ham verileri referans haritalardan gelen bilgilere karşı yorumlayan akıllı algoritmalardan ve yapay zekadan kaynaklanabilir, diyor Kaliforniya’daki Civil Maps yönetim kurulu başkanı Sravan Puttagunta.
Puttagunta’nın da açıkladığı gibi Civil Maps platformu (Mobileye, Delphi ve Bright Box gibi rakiplerin platformları gibi) otonom araçlara, sadece iki boyutlu bir navigasyon haritası değil, aynı zamanda bağlamsal farkındalık sağlıyor. Platform, yüksek çözünürlüğe sahip lazer görüntülemeden gelen ham verileri işlemek için yapay zeka kullanır, böylece arabalar bir konumu kesin olarak belirleyebilir ve bir dört yol kavşağında veya döner kavşakta ne yapılacağı gibi konularda daha iyi taktik kararlar verebilir.
Civil Maps Artırılmış Gerçeklik Haritaları ve YerelleştirmeArabanın konumu belirlendiğinde, Civil Maps’in yazılımı anlamsal harita verilerini arabanın sensörlerinin görüş alanına yansıtabiliyor. Bu, aracın karar motorunun, çevreyi bir bağlama yerleştirmesine ve seçici bir şekilde, trafik levhaları, şerit işaretleri, sinyal lambaları ve benzeri ilgili yol özelliklerine odaklanmasına yardımcı oluyor. Böylece, makinenin okuyabileceği bir artırılmış gerçeklik haritası oluşturuyor. Bu deneyim, araba bilgisayarını ne yapması ve yol alt yapısıyla nasıl etkileşime geçmesi gerektiği konusunda bilgilendiriyor.
Puttagunta, “Artırılmış gerçeklik perspektifinin faydalarından biri de bir otomobilin konumunu belirleyebilmek ve bir işaretin üzerine bilgi ekleyebilmektir, böylece araba işareti göremezse bile, işareti öngörebilir,” diyor. Bunun ayrıca, şerit işaretlerini görmenin zorlaştığı kötü hava koşullarında da önemli olduğunu belirtiyor.
Şirketin artırılmış gerçeklik haritaları görsel bir ekran da sunuyor, böylece yolcu, aracın amaçlarını ve ne algıladığını anlayabiliyor. Puttagunta, “Bu, zaman içinde, yolcunun inancının ve güveninin oluşmasına yardımcı olacaktır,” diyor.
Civil Maps, oldukça verimli olan harita verilerini sıkıştırma teknolojisiyle, 4G hücresel ağlar üzerinden diğer arabalarla gerçek zamanlı olarak verileri güncelleyebilir ve paylaşabilir. Puttagunta, “Şirket, imza temelli konum belirleme yöntemi kullanıyor, bu yöntem Shazam’ın birkaç notayla bir şarkıyı doğrulamak için akustik bir imza kullanmasına benzer bir yöntemdir; ancak yol seviyesine ilişkin ipuçlarına bağlı olarak, güvenliği artırmak için toplanabilir ve düzeltilebilir,” diyor.
Puttagunta, Civil Maps’in belirli bir şehrin haritasını çıkarmak için, Uber’in Pittsburgh’da yaptığı gibi bir araç filosu göndermek yerine, verileri kitle kaynakla elde etmeyi ve araba imalatçılarıyla işbirliği yapmayı planladığını ifade ediyor. Ford Motor Şirketinden alınan bir yatırım da dahil, 6,6 milyon dolar tutarında tohum yatırımıyla bu genç yenilikçi girişim, üç kıtada ortaklarla ve büyük otomotiv orijinal malzeme üreticileriyle çalışıyor.
Yarış Başladı
Civil Maps, İsviçre’de yerleşik Bright Box dahil, yoğun bir rekabetle karşı karşıyadır. Şirketin satış sonrası yapay zeka araba platformu Remoto; Infiniti, KIA, Hyundai ve Nissan dahil birçok araba imalatçısı tarafından prototip testlerinde zaten kullanılmıştır. Bright Box’ın teknolojiden sorumlu başkanı Alexander Dimchenko, “Minimum sayıda sensörle bir çalışma sistemi gerçekleştiren ve iş hacmi yüksek orijinal malzeme üreticileri için teknoloji sağlayan şirket kazanacak,” diyor. “Kilit unsur, en hacimli veriyi kimin toplayacağıdır.”
Dimchenko, tedarikçiler, yazılım şirketleri ve otomobil imalatçıları arasındaki rekabetin, sürücüsüz araç maliyetlerini önemli ölçüde düşürdüğüne dikkat çekiyor. Google, 2012 yılında Detroit’teki ilk Sürücüsüz Araba Zirvesinde, sürücüsüz test araçlarında, 70.000 dolarlık LiDAR sistemi dahil yaklaşık 150.000 dolarlık ekipman bulunduğunu açıkladı. Dimchenko, karşılaştırılma yapıldığında, tam otonom bir Honda CR-V spor arazi aracın maliyetinin 2018’de 29.000-30.000 dolar olacağını tahmin ediyor.
Otonom Sürüş − Bright Box’tan Uzaktan Kontrollü PilotAncak kapıdan kapıya ulaşım hizmetleri ya da bireysel sürücüler için maliyetler uygun hale gelse bile, sürücüsüz araçları kitle halinde trafiğe açık yollarda kullanmadan önceki önemli zorluklar henüz aşılmadı. Bu zorluklardan bazıları şunlardır: devlet ve federal düzenlemelerle uyumluluk, standartlaştırılmış sürüş testlerine ve sigorta şirketi desteğine duyulan ihtiyaç, akıllı altyapının yayılması ve belki de en zor görev halkın güvenini kazanmak.
Beverly Hills Şehri Otonom Araç Görev Gücü eş başkanı Grayson Brulte gibi iyimser sürücüsüz araç taraftarları için, sürücüsüz araçları halkın beğenisine sunarak halkın güvenini artırmak önemlidir. Sürücüsüz araçlar, dikkat dağınıklığından kaynaklanan ölümlü kazaları önleme ve şehirlerdeki trafik sıkışıklığını ve park sorunlarını çözme potansiyeline sahip; ama bu ancak insanlar araçları benimsemeye hazır olduklarında mümkün olacak. Bu bahar, ismi açıklanmayan bir üretici, gerçek yaşam koşulları altında ve trafiğe açık yollarda sürücüsüz araçları test etmek için Beverly Hills’e gelecek. Brulte, bu anı iple çekiyor. “Bugün doğan bir çocuk hayatında hiçbir zaman araba sürmeyecek,” diyor. “Bu gerçeği anlamaya başladığınızda, işler ilginç bir hal almaya başlıyor.”