Autonómne vozidlá vo svete: Ako blízko sme bežnej prevádzke bez vodiča?

Pred niekoľkými rokmi boli správy o autách, ktoré dokážu časť jazdy zvládnuť samé, skôr zaujímavosťou z technologických veľtrhov. Dnes už však nejde o ojedinelé prototypy. Autonómne vozidlá postupne prenikajú do bežnej prevádzky a začínajú sa objavovať v situáciách, ktoré predtým patrili výhradne ľudským šoférom. Zmenila sa tiež očakávania. Namiesto otázky, či sa táto technológia uchytí, sa stále častejšie rieši, kde dáva v praxi najväčší zmysel a aké nároky na ňu kladú reálne podmienky.

V tomto článku sa pozrieme na to, na čom autonómne riadenie stojí, aké princípy udržujú autonómne vozidlo v prevádzke a v akých situáciách už sa technológia uplatňuje. Zameriame sa na konkrétne technické základy i skúsenosti z prevádzky, aby sme ukázali, čo súčasné systémy dokážu, kde majú svoje limity a aké faktory určujú ich ďalší vývoj. Vďaka tomu bude jasné, prečo sa autonómia posúva stále bližšie k bežnej prevádzke, ale zároveň zostáva opatrná tam, kde je prostredie príliš zložité alebo nepredvídateľné.

Technológie, na ktoré autonómne vozidlo spolieha

Aby mohlo autonómne vozidlo bezpečne jazdiť, potrebuje nepretržite zbierať presné informácie o priestore okolo seba. K tomu využíva kombináciu senzorov, ktoré zachytávajú rôzne typy dát. Kamery rozpoznávajú pruhy, dopravné značenia, tvary objektov a ich pohyb. Radar meria vzdialenosť a rýchlosť áut pred aj vedľa vozidla, a to spoľahlivo aj za zhoršeného počasia alebo v tme. Ďalšia technológia pracuje so svetelnými zábleskami, ktoré sa odrazia od okolitých prekážok. Podľa času, za ktorý sa vrátia späť, vytvorí presnú priestorovú informáciu o okolí. Vďaka kombinácii týchto zdrojov vzniká detailný obraz situácie na ceste.

Senzory však nie sú jediným zdrojom dát. Auto tiež potrebuje presne vedieť, kde sa nachádza. Používa k tomu vysoko detailné mapy, ktoré sú oveľa presnejšie ako bežná navigácia. Obsahujú informácie o presnom profile cesty, umiestnení pruhov a tvare križovatiek. Tieto podklady systém priebežne porovnáva s aktuálnymi dátami zo senzorov. Ak sa obe vrstvy zhodujú, má istotu, že interpretuje prostredie správne.

Všetky získané informácie prúdia do výpočtového softvéru uprostred vozidla. Ten ich analyzuje v reálnom čase a rozhoduje, ako má vozidlo reagovať. Softvér vyhodnocuje trajektórie ostatných áut, rozpoznáva prekážky, sleduje možné riziká a určuje vhodnú rýchlosť aj manévre. Tieto rozhodovacie algoritmy vychádzajú z obrovského množstva jazdných dát, ktoré pomáhajú predvídať bežné situácie i menej časté scenáre.

Súčasťou celého systému sú tiež bezpečnostné zálohy. Ak niektorý senzor na chvíľu neposkytne dostatočné dáta, zvyšné technológie dokážu informácie doplniť. Rovnako tak sú v aute prítomné záložné výpočtové jednotky, ktoré môžu prevziať riadenie kľúčových funkcií, ak primárny systém zlyhá.

Autonómne riadenie teda stojí na prepojení viacerých technológií, ktoré spoločne vytvárajú robustný a spoľahlivý systém. Len vďaka tomu môže byť reakcia vozidla rýchla, predvídateľná a stabilná, pokiaľ sú podmienky dostatočne jasné a dáta jednoznačné.

Úrovne automatizácie podľa SAE a čo skutočne znamenajú

Medzinárodná organizácia SAE International vytvorila škálu, ktorá rozlišuje šesť úrovní autonómie od 0 do 5. Tento rámec používajú automobilky aj regulačné úrady po celom svete a slúži k jednotnému popisu toho, koľko práce zvládne auto samo a kedy je stále nutný zásah človeka.

Úroveň 0

Riadenie je plne v rukách človeka. Systémy môžu upozorniť na riziko, ale do riadenia nezasahujú.

Úroveň 1

Vozidlo pomáha s jedným konkrétnym úkonom, napríklad adaptívnym tempomatom alebo jemnou korekciou jazdy v pruhu. Celkovú kontrolu má stále vodič.

Úroveň 2

Systém kombinuje viac funkcií zároveň. Auto samo drží pruh, prispôsobuje rýchlosť a reaguje na premávku pred sebou. Zodpovednosť ale zostáva na človeku.

Úroveň 3

V presne stanovených situáciách môže auto prevziať riadenie a samo sledovať premávku. Vodič musí byť pripravený prevziať kontrolu, ak si to systém vyžiada. Reálne sa táto úroveň uplatňuje hlavne na diaľniciach.

Úroveň 4

Vozidlo zvládne plne riadiť vo vyhradenej oblasti alebo za konkrétnych podmienok. Typickým príkladom sú robotaxi v obmedzených mestských zónach. Mimo tieto zóny by autonómna jazda nefungovala.

Úroveň 5

Plná autonómia bez obmedzení. Auto má zvládnuť akúkoľvek premávku bez zásahu človeka. Táto úroveň zatiaľ nie je dostupná v bežnej prevádzke.

Kde autonómne autá jazdia už dnes

Autonómna prevádzka je v bežných uliciach najďalej v USA. Najviditeľnejšia je služba Waymo One, ktorá vozí cestujúcich bez vodiča v niekoľkých častiach Phoenixu, napríklad v Tempe alebo Chandleri, a tiež vo vybraných oblastiach San Francisca a Los Angeles. Jazda prebieha v vopred určených zónach, ktoré má systém detailne zmapované a kde je dlhodobo testovaný. Podobný model sa rozširuje tiež do Austinu a Atlanty.

V Kalifornii prevádzkuje autá bez vodiča aj spoločnosť Cruise. Jej vozidlá jazdia hlavne v San Franciscu a v niekoľkých menších mestách. Napriek tomu, že tu dohliadajú regulátori prísnejšie, prevádzka pokračuje.

V Číne je rozsah autonómie ešte väčší. Spoločnosti ako Baidu Apollo alebo AutoX prevádzkujú robotaxi v Pekingu, Šen-čene, Wu-chanu alebo Kantone. Niektoré mestské trasy umožňujú plne autonómnu jazdu bez prítomnosti vodiča na desiatkach kilometrov. Čína má navyše autonómne autobusy, ktoré jazdia na pravidelných linkách napríklad v Šanghaji a Šen-čene.

Európa postupuje opatrnejšie, ale ani tu autonómna jazda nie je výnimkou. V Nemecku možno využívať systémy úrovne 3 na vybraných diaľničných úsekoch. Vo Fínsku a Francúzsku jazdia autonómne minibusy v menších mestských oblastiach, často v kampusoch alebo rezidenčných štvrtiach. V niektorých európskych mestách sa testujú aj robotaxi s operátorom na palube, napríklad v Štokholme alebo Paríži.

Kde má autonómia limity?

Najväčšou výzvou pre autonómne systémy sú situácie, ktoré vyžadujú viac ako len presné dáta. Patria sem napríklad scenáre, kde sa dopravné pravidlá prelínajú s ľudskou interakciou. Typické sú križovatky bez semaforov, kde sa vodiči púšťajú navzájom podľa jednoduchých gest alebo očného kontaktu. Autonómne vozidlo podobné signály nevyužíva a spolieha sa len na to, čo môže jednoznačne zmerať. To vedie k tomu, že v niektorých situáciách reaguje zdržanlivejšie, než by čakal človek, a premávka sa spomalí.

Problémom sú aj situácie, ktoré neodpovedajú tomu, čo je zaznamenané v mapách alebo čo systém pozná z testovacích jázd. Patria sem dočasné zmeny v podobe provizórneho značenia, obchádzky alebo práce na ceste. Autonómny softvér s nimi dokáže pracovať, ale často vyžaduje väčší odstup alebo pomalšiu reakciu, aby si bol istý, že je interpretácia správna.

Ďalším limitom je neschopnosť systému pochopiť širší kontext. Ľudský vodič často odhadne z rozhľadu, že sa pred ním blíži kolóna, že dieťa na kraji chodníka môže vbehnúť do vozovky, alebo že auto pred ním spomalí kvôli výmoľa, ktorý nie je vidieť. Pre autonómne riadenie je podobné čítanie situácie stále náročné, pretože sa opiera len o merateľné a jednoznačné dáta, ktoré nemusia zachytiť celý zámer okolitých účastníkov.

Výrazným obmedzením je tiež to, že autonómne auto nemá informáciu o tom, ako sa budú ľudia správať ďalej. U vodičov to často spoznáme podľa drobných detailov, napríklad spôsobu, akým držia volant alebo ako sa auto pohybuje v pruhu. Pre systém je takéto správanie ťažké vyhodnotiť a radšej volí opatrnejšiu stratégiu.

Tieto obmedzenia nie sú prekážkou, ktorá by vývoj zastavila. Ukazujú však, že autonómia zatiaľ pracuje najlepšie v prostrediach, kde sú pravidlá aj správanie účastníkov čo najjednoznačnejšie a kde sa dá spoľahnúť na dáta, ktoré majú jasnú interpretáciu. Všetko, čo sa vymyká očakávaným vzorom, je pre súčasné systémy náročné a vyžaduje ďalší výskum a ladenie.

Mýty, ktoré autonómne riadenie sprevádzajú

„Autonómne auto jazdí úplne samo.“

V skutočnosti dnes žiadny bežne dostupný systém nevie zvládnuť všetky situácie bez dohľadu. Autonómna jazda je vždy obmedzená na konkrétne podmienky, vybrané trasy alebo presne definované úseky. Mimo nich sa systém vypne a požiada o prevzatie riadenia. Myšlienka, že auto „všade samo dôjde“, zatiaľ neodpovedá realite.

„Stroj vždy reaguje rýchlejšie než človek.“

Autonómny systém má rýchlu odozvu, ale len vtedy, keď sú dáta jednoznačné. V situáciách, kde chýba kontext alebo je prostredie neprehľadné, môže systém váhať alebo voliť príliš opatrnú stratégiu. Rýchlosť nie je problém, skutočným limitom je porozumenie scenáru.

„Autonómne autá robia chyby, pretože softvér nie je dostatočne spoľahlivý.“

V praxi bývajú problémy spôsobené predovšetkým prostredím. Provizórne značenie, neočakávané prekážky alebo správanie ostatných účastníkov premávky dovedú systém do situácií, ktoré nie sú v dátach vopred zachytené. Technológia je robustná, ale svet okolo nej je príliš premenlivý.

„Akonáhle sa spustí autonómia, zodpovednosť nesie auto.“

Právny rámec je zatiaľ odlišný v každej krajine. V mnohých prípadoch má vodič stále povinnosť byť pripravený zasiahnuť. Iba v niektorých regiónoch sa testuje model, kde časť zodpovednosti preberá výrobca alebo prevádzkovateľ služby. Neexistuje teda univerzálne pravidlo, ktoré by platilo všade.

Ako bude vyzerať ďalší krok smerom k plnej autonómii?

Najbližší vývoj nebude o tom, že autá začnú jazdiť úplne bez vodiča, ale o postupnom rozširovaní situácií, ktoré bezpečne zvládnu samostatne. Technológia sa posunie od vybraných štvrtí a diaľnic k väčším oblastiam, kde bude systém pracovať s väčšou istotou a menším množstvom obmedzení.

Dôležitú úlohu bude mať prepojenie vozidiel s infraštruktúrou. Semafory, dopravné značenie aj navigačné podklady budú schopné prenášať presnejšie informácie priamo do auta, čo zníži neistotu v situáciách, ktoré sú dnes pre autonómiu zložité.

Rozhodujúca bude aj legislatíva. Len čo budú presne stanovené podmienky zodpovednosti a práce s dátami, môžu sa služby typu robotaxi rozširovať do ďalších miest a štátov. Vývoj tak pôjde skôr cestou stabilných, jasne definovaných pravidiel než rýchlych skokov.

Najbližšie roky teda prinesú hlavne širšie a spoľahlivejšie uplatnenie súčasných systémov. Plná autonómia ostáva cieľom do vzdialenejšej budúcnosti, ale technológia sa bude stáť dostupnejšou a prirodzenejšou súčasťou bežnej prevádzky.