Ecco come arriveremo in un mondo pieno di auto senza conducente

Guidare è uno di quei compiti che è tedioso, pericoloso e che richiede quasi urla per essere gestito dai robot. Di recente, la tecnologia ha finalmente iniziato a The Transportation Of Tomorrow: Invenzioni fantastiche che potrebbero trasformare il modo in cui trasferiamo il trasporto di domani: invenzioni fantastiche che possono trasformare il modo in cui ci spostiamo Il corso della civiltà umana è sempre stato modellato dai trasporti. Il trasporto di domani potrebbe non risolvere tutti questi problemi, ma potrebbe risolverne alcuni - ed è importante riflettere sulla questione ... Leggi di più per raggiungere il buon senso. Il passo dell'ascensore per le auto a guida autonoma è un gioco da ragazzi.

Ogni anno muoiono 1,2 milioni di persone in incidenti stradali e 50.000 sono mutilati. Potremmo salvare quasi tutte quelle vite. Milioni di persone sprecano miliardi di ore di pendolarismo. Ora possono lavorare, guardare Netflix o leggere un libro. Le auto robotiche ci permettono di sbarazzarci di parcheggi e ingorghi.

I ciechi, gli anziani e le persone troppo giovani per guidare sarebbero in grado di muoversi liberamente senza un autista umano. Il risparmio di vite, dollari e produttività è incalcolabile. Le macchine non si ubriacano, sono stanche o distratte. Seguono esattamente le leggi del traffico. Queste sono cose che tutti vogliono, con implicazioni di vasta portata. Gli effetti scioccanti della Google Driverless Car [INFOGRAPHIC] Gli effetti scioccanti della Google Driverless Car [INFOGRAPHIC] Il futuro è più vicino di quanto si possa pensare. Grazie al dipartimento di ricerca top secret di Google, Google X, le auto senza conducente sono diventate una realtà e potrebbero colpire il mainstream in un futuro non troppo lontano ... Per saperne di più - la domanda da cento miliardi di dollari è, per quanto tempo ci porterà a arrivare lì?

Un mondo di auto senza conducente

Google descrive il progetto in un recente aggiornamento del blog come questo:

“Da quando abbiamo avviato il progetto di auto self-driving di Google, abbiamo lavorato per raggiungere l'obiettivo di veicoli in grado di sostenere l'intero carico della guida. Immagina: puoi fare un viaggio in centro a pranzo senza un buffer di 20 minuti per trovare parcheggio. Gli anziani possono mantenere la loro libertà anche se non riescono a tenere le chiavi della macchina. E guida ubriaco e distratto? Storia. [...] ti porteranno dove vuoi andare con la semplice pressione di un pulsante. E questo è un passo importante verso il miglioramento della sicurezza stradale e la trasformazione della mobilità per milioni di persone.”

Le auto autonome sono state un tema caldo negli ultimi anni, con Google a guidare la carica. Google ha guidato la sua flotta di auto robotiche sperimentali oltre 1,1 milioni di chilometri senza incidenti gravi, e di recente ha presentato in anteprima un nuovo prototipo elettrico a bassa velocità per mettere a punto la guida in città - senza il volante o i freni di qualsiasi tipo.

Al di fuori di Google, Toyota, Honda e Ford hanno tutti i loro progetti di auto a guida autonoma, anche se nessuno di loro è quasi avanzato come quello di Google. In effetti, diverse case automobilistiche hanno respinto l'idea di macchine completamente autonome sfuggenti come troppo impegnative, concentrandosi invece sulle funzionalità di assistenza al guidatore.

Google, da parte sua, ha delineato una linea temporale aggressiva per la commercializzazione, sperando di collaborare con le case automobilistiche per rilasciare veicoli autonomi, eseguire software Google e prodotti da terze parti prima della fine del decennio. In effetti, Google intende che questi veicoli raggiungano il mercato entro il 2018. Quindi, cosa sta ostacolando questo obiettivo?

Sfide tecnologiche

Il prototipo di Google è davvero, davvero buono - ma non è perfetto. Ecco come funziona la macchina ora:

L'organo di senso primario del robot è una torretta rotante LIDAR sul tetto dell'auto. La torretta LIDAR dipinge il mondo intorno alla macchina con un raggio laser a infrarossi ad altissima velocità. Registrando la posizione e l'intensità della luce laser riflessa, un semplice algoritmo di visione artificiale può calcolare rapidamente una mappa tridimensionale degli oggetti intorno alla macchina molte volte al secondo, consentendo di identificare oggetti come automobili, pedoni, marciapiedi e traffico coni.

L'auto, come senso secondario, ha un numero di telecamere che utilizza per raccogliere ulteriori informazioni sul mondo circostante (identificando i segnali dei ciclisti e di altre auto e leggendo lo stato dei semafori e dei segnali). Infine, l'auto ha un GPS, che lo dice, con una precisione di pochi metri, dove si trova nello spazio.

Nessuno di questi sensi è abbastanza buono, da solo, per dirigere l'auto, ma utilizzando un software intelligente per fondere insieme queste fonti di dati, l'auto è in grado di prendere decisioni di guida intelligenti. Per semplificare il compito, Google ha utilizzato per anni vetture streetview con torrette LIDAR - macchine che, oltre a offrirti strani viaggi nel passato. Viaggia indietro nel tempo con Google Street View Viaggia indietro nel tempo con Google Street View Google Street View è stato lo strumento migliore per viaggiare in tutto il mondo in ottanta secondi. Ora, un semplice ma divertente aggiornamento su Google Street View ti consente di tornare indietro nel tempo. Per saperne di più, sono state sistematicamente mappate in 3d le strade di tutto il mondo.

Tutti questi dati sono stati meticolosamente taggati per consentire al computer dell'auto di conoscere le posizioni dei semafori e quali sono i limiti di velocità e le designazioni delle corsie per ogni strada.

Il robot può mettere a punto la sua posizione GPS confrontando i suoi attuali dati LIDAR con le vecchie mappe 3D della strada su cui si trova, per garantire che non scivoli via dalla sua corsia (questo permette anche di navigare quando il GPS non è un opzione, come quando si guida attraverso un tunnel o un parcheggio). Inoltre, l'auto può accedere ai metadati del proprio ambiente locale per avvisare quando la velocità cambia e sapere dove cercare i segnali stradali.

Questa combinazione di hardware e software può fare un sacco di cose straordinarie: può vedere e prevedere i movimenti di ciclisti e pedoni. Può identificare i coni di costruzione e le strade bloccati dai segnali di deviazione, e dedurre le intenzioni dei vigili urbani con cartelli.

Può gestire le quattro fermate, regolare la velocità sull'autostrada per stare al passo con il traffico e persino regolare la guida per rendere la guida confortevole per il suo carico utile umano. Il software è anche consapevole dei propri punti ciechi e si comporta con cautela quando potrebbe esserci un traffico incrociato o un nascondiglio pedonale in essi.

Ci sono, purtroppo, anche alcune cose che la macchina non può fare. Il problema maggiore è il meteo: le auto di Google sono state per lo più testate in California. In un più ampio lancio in tutto il mondo, le auto autonome dovranno affrontare con grazia le inondazioni improvvise, la nebbia pesante e la neve profonda. Il che è un problema, perché tutti quelli seriamente pasticciano con il pesante sollevatore di sensi del robot: il LIDAR.

La neve e l'acqua stagnante diffondono il raggio laser, rendendo difficile la raccolta affidabile dei dati e la nebbia o la pioggia intensa possono ridurre drasticamente la distanza che il LIDAR può vedere. Senza un affidabile LIDAR, il robot è letteralmente morto nell'acqua.

Risolvere il problema meteorologico è ancora un'area di ricerca aperta. Se siamo fortunati, potrebbe essere possibile utilizzare algoritmi intelligenti di filtraggio del rumore per estrarre dati significativi anche dal LIDAR offuscato dalle intemperie o spostare il carico sulle telecamere, consentendo al robot di continuare a manovrare, anche se probabilmente a una velocità ridotta.

In caso contrario, potrebbe essere necessario aggiungere una nuova suite di sensori (forse SONAR o RADAR) per fornire le funzionalità di mappatura 3d del robot anche in caso di guasto LIDAR. Ad ogni modo, Google ci sta lavorando.

Un problema più profondo, però, è quello che viene chiamato la coda lunga. Pensalo in questo modo: la maggior parte della guida che le auto a guida autonoma saranno chiamate a fare è sull'autostrada. Per un robot, la guida in autostrada è facile. Il prossimo caso d'uso sarebbe probabilmente la guida in città a bassa velocità con il bel tempo, che i robot sono anche abbastanza bravi a.

Sfortunatamente, anche se questi rappresentano probabilmente il 90% di tutte le situazioni di guida che le macchine dovranno mai affrontare, non sono le uniche due possibilità. Che mi dici delle parate? E le ambulanze? Scivoli di roccia? Incidenti automobilistici? Pneumatici a terra? Cani Jaywalking? Costruzione della strada? Tornado? Essere trascinato dalla polizia?

Il punto è che quando si scende nell'elenco dei casi che l'auto deve gestire, ordinati per probabilità, si scopre che ce ne sono un numero quasi infinito, ciascuno con una piccola porzione della torta di probabilità. Non è possibile un comportamento hardcoded per ogni possibilità.

Devi accettare che alla fine la tua auto robot incontrerà qualcosa che non hai pianificato e si comporterà in modo scorretto. Potrebbe persino far uccidere le persone. Il meglio che puoi fare è cercare di coprire abbastanza casi abbastanza da rendere il robot ancora più sicuro da usare rispetto a una macchina diretta dall'uomo.

In questo momento, l'auto di Google non è ancora abbastanza lontana da questa lista, ma sta iniziando ad avvicinarsi e Google sta lavorando allo sviluppo di comportamenti di fallback sicuri per garantire che l'auto non danneggi attivamente nessuno, anche nel caso del guasto del software o di condizioni di guida non previste.

Il metodo di Google per costruire questi casi è intelligente: la società ha una politica che quando l'auto commette un errore, o un essere umano è costretto a prendere il controllo, l'incidente viene registrato e il software viene rivisto finché non riesce a passare le versioni simulate del stesso scenario. Qualsiasi modifica su larga scala del software viene testata su questo database di incidenti per garantire che nulla sia stato inavvertitamente interrotto.

Ci sono anche limitazioni più deboli - le torrette LIDAR usate dai robot attualmente arrivano a oltre $ 30.000. La buona notizia è che questo è in gran parte dovuto al fatto che quelle torrette LIDAR sono un articolo speciale utilizzato solo per alcune applicazioni. La produzione di massa ridurrà sicuramente questi costi.

Inoltre, se le auto a guida autonoma sono adottate sotto il modello di cabina (probabilmente fornito da Google, Uber), il rapporto necessario tra automobili e utenti di auto sarà probabilmente basso: le persone che si recano in luoghi simili possono essere guidate insieme da un software di routing centralizzato in cambio di tariffe ridotte, e le auto possono mantenere un utilizzo più o meno continuo. Ciò riduce drasticamente il costo per utente, anche se le auto stesse sono molto costose.

Sfide legali

Le auto a guida autonoma sembrano quasi una lista di cose che spaventano i regolatori: robot autonomi con forza letale, nuove tecnologie dirompenti, disoccupazione meccanizzata e grandi società che mettono milioni di telecamere in tutto il mondo.

Le auto robot probabilmente uccideranno le persone (anche se ad un tasso molto più basso rispetto ai conducenti umani), sposteranno milioni di conducenti di camion e centinaia di migliaia di conducenti di taxi e forniranno a Google un'enorme quantità di dati personali sui loro utenti . Inutile dire che ci sarà una certa resistenza a legalizzare le auto a guida autonoma, in particolare dal momento che richiedono importanti revisioni dell'infrastruttura regolamentare già in gioco.

Affinché le auto a guida autonoma diventino parte legale e mainstream delle nostre vite, dovremo rinunciare a dei precetti giuridici molto antichi: compresa l'idea che l'essere umano al posto di guida di un'automobile sia responsabile per le sue azioni.

Gli stati che hanno emesso un regolamento preliminare per consentire il collaudo di veicoli autonomi (tra cui California e Nevada) hanno utilizzato una serie di scorciatoie legali per consentire la ricerca.

In California, ad esempio, la persona che avvia il viaggio della vettura è legalmente l'operatore, anche se in quel momento non si trova effettivamente in auto. Questa è ovviamente una risposta a lungo termine inadeguata, poiché ciò significa che (ad esempio) l'operatore potrebbe essere accusato di DUI, anche se non si trovavano da nessuna parte vicino al veicolo che hanno spedito mentre bevevano.

La California spera di rilasciare più regolamenti permanenti per tali veicoli di consumo entro l'inizio del 2015, ma Consumer Watchdog, un gruppo di difesa indipendente, sta facendo pressioni affinché possano ritardare il regolamento per diciotto mesi per consentire test di sicurezza più approfonditi.

Google spera di incoraggiare i legislatori a responsabilizzare le azioni dell'auto con i produttori dell'hardware auto-pilotante, che considerano il modo più corretto per distribuire la colpa: sembra sciocco che la legge tenga un operatore umano responsabile del comportamento che hanno nessun controllo.

I legislatori coinvolti ammettono che legiferare per veicoli autonomi è un problema difficile:

“Siamo davvero bravi a pilotare le patenti e regolamentare i veicoli e il settore delle vendite di automobili, ma non abbiamo molta esperienza nello sviluppo di questi tipi di standard,” Disse Soublet. “Quindi, quando iniziamo ad affrontare cose del genere, dobbiamo fare marcia indietro. Non abbiamo la capacità tecnica per farlo. Dobbiamo arrivare a questo da un punto di vista normativo di ciò che noi di un dipartimento siamo in grado di fare.”

Tuttavia, concordano sul fatto che il campo valga lo sforzo.

“È un problema che ti attira. È il nostro futuro. Troviamo molto eccitante lavorare su [...] Brian [Soublet] e io, non possiamo credere che stiamo lavorando su questo. È qualcosa che cambierà il modo in cui tutti viviamo.”

Il regolamento federale è in arrivo, ma potrebbe non arrivare per diversi anni. L'Amministrazione nazionale per la sicurezza del traffico autostradale ha rilasciato una dichiarazione preliminare sulla questione, nella quale esprime un certo entusiasmo per la prospettiva di veicoli completamente autonomi.

“L'America è in una svolta storica per i viaggi automobilistici. È probabile che i rapporti di autoveicoli e conducenti con loro cambino significativamente nei prossimi dieci o venti anni, forse più di quanto non siano cambiati negli ultimi cento anni.”

Tuttavia, la NHTSA sembra anche impreparata a emettere qualsiasi regolamento chiaro nel prossimo futuro, e progetta soprattutto di lasciare queste questioni regolatorie nelle mani dei singoli stati, aumentando la possibilità che gli stati scarsamente regolamentati siano "zone morte" che le auto i viaggi in campagna devono essere evitati. È qui che inizia la buona notizia. La madre speranzosa di queste macchine è Google, che è anche uno dei più grandi juggernauts della lobby negli Stati Uniti (occupa l'ottavo posto, battendo Boeing e Lockheed Martin). Google è ben preparata a guidare la regolamentazione in una forma amichevole per il futuro dei veicoli autonomi.

La strada davanti

Se c'è un messaggio semplice da togliere alla situazione in questo momento, è questo: le sfide che devono essere risolte prima che i veicoli autonomi possano diventare mainstream sono difficili e sostanziali. La tecnologia e l'infrastruttura legale non sono attualmente disponibili per consentire a questi veicoli di realizzare veramente il loro potenziale. Tuttavia, questi problemi sono anche ben definiti, risolvibili e indagati da alcune delle persone più intelligenti del pianeta.

Ci sono ottime possibilità che la tecnologia, almeno, sarà pronta per essere distribuita in mercati di test come la California e il Nevada entro la tentativa data del 2018 di Google. C'è una possibilità ancora migliore che, tra dieci anni, la tecnologia abbia radicalmente trasformato il modo in cui quasi tutti sulla Terra vivono le loro vite.

Questi cambiamenti andranno dalla cultura automobilistica (la fine della proprietà dell'automobile come un rito di passaggio adulto), al modo in cui le persone lavorano e socializzano e al modo in cui progettiamo le nostre città. Se queste sfide possono essere soddisfatte, sarà il cambiamento più significativo nel trasporto dall'invenzione dell'automobile.

Immagine caratteristica: “The Love Bug“, di JD Hancock
Immagini: “Google auto auto guida al Computer History Museum“, di Don DeBold, “Google Self-Driving Car“, di Roman Boed, “Toyota auto senza conducente“, David Berkowitz, “Velodyne High-Def LIDAR“, Steve Jurvetson

Scopri di più su: Automotive Technology, Google.