Hvernig á að byggja upp skilvirkt vistkerfi fyrir sjálfkeyrandi ökutæki

Sjálfkeyrandi ökutæki (Autonomous Vehicles, skammstafað AVs) eru smám saman að fara úr vísindaskáldskap yfir í raunveruleikann og verða mikilvægur hluti af framtíðarumferð. Í þessu ferli gegna tækninýjungar, stuðningur stjórnvalda, samstarf í iðnaði og uppbygging innviða mikilvægu hlutverki. Þessi grein mun kynna mikilvægu þættina og gagnlegu verkfæri sem þarf að íhuga við að byggja upp skilvirkt vistkerfi fyrir sjálfkeyrandi ökutæki.

1. Mikilvægar tækni

1.1 Hálfleiðaratækni

Með þróun sjálfkeyrandi tækni verður hálfleiðari, sem er kjarnahluti sjálfkeyrandi kerfa, sífellt mikilvægari. Samkvæmt yfirlýsingu framkvæmdastjórnar Evrópusambandsins, lofar NanoIC að fjárfesta 2,5 milljörðum evra til að flýta þróun næstu kynslóðar hálfleiðaratækni. Þessar tækni eru grunnurinn að gervigreind, sjálfkeyrandi, heilbrigðisþjónustu og 6G farsímakerfi.

1.2 Jaðarútreikningur

Jaðarútreikningur gegnir mikilvægu hlutverki við að draga úr skýja seinkun, en getur einnig leitt til staðbundinnar seinkunar vegna líkamlegs fjarlægðar, netbreytinga og samkeppni um vélbúnað. Fyrir sjálfkeyrandi ökutæki getur þessi millisekúndu seinkun haft bein áhrif á frammistöðu rauntímaforrita. Því ætti að innleiða vinsæla jaðarútreikningspalla, eins og Jetson frá NVIDIA og Edge TPU frá Google, í ökutækjaskipulaginu til að ná hraðari viðbrögðum.

1.3 Gervigreind og djúp læring

Sjálfkeyrandi ökutæki þurfa flókna ákvörðunartöku og umhverfis skilning. Með djúpum námsrammum (eins og TensorFlow og PyTorch) er hægt að þróa snjallar reiknirit sem leyfa ökutækjunum að læra sjálf, uppfæra aðgerðaáætlanir í mismunandi umhverfi. Til dæmis nýtir heimsmynd Waymo raunveruleg samskipti umhverfi til að hjálpa sjálfkeyrandi kerfum að líkja eftir og bregðast við sjaldgæfum atburðum, sem eykur öryggi.

2. Samstarf í iðnaði og stuðningur stjórnvalda

2.1 Að byggja upp samstarf milli iðnaðar

Þróun sjálfkeyrandi tækni er ekki möguleg án samstarfs milli iðnaðar. Bílaframleiðendur, tæknifyrirtæki, stefnumótandi aðilar og akademískur heimur þurfa að vinna náið saman til að stuðla að þróun tæknistanda. Til dæmis er dýrmætur samstarf Tesla og Google í sjálfkeyrandi hugbúnaði og gagnaúrvinnslu eitt af árangursríkum dæmum.

2.2 Þróun stefnu og laga

Með þróun sjálfkeyrandi tækni er mikilvægt að hafa aðlögunarhæft stefnumótandi rammasetningu. Löggjafarvald í hverju landi þarf að hvetja til þróunar laga og reglna til að tryggja að sjálfkeyrandi ökutæki geti farið löglega um borgargötur. Til dæmis hefur bandaríska þingið þegar verið að ræða viðeigandi frumvörp til að styðja við atvinnu sjálfkeyrandi ökutækja.

3. Uppbygging innviða

3.1 Snjallumferðakerfi

Til að styðja við rekstur sjálfkeyrandi ökutækja er snjallumferðakerfi (ITS) ómissandi. ITS felur í sér umferðarmerki stjórnun, rauntíma umferðarvöktun, og upplýsingar um vegi. Með því að setja upp skynjara og eftirlitsbúnað á lykilstöðum er hægt að auka umferðarflæði og öryggi verulega.

3.2 Endurnýjun innviða

Gamlar umferðaraðstæður geta ekki stutt rekstur sjálfkeyrandi ökutækja, því þarf að meta og endurnýja innviði reglulega. Með samstarfi við sveitarfélög og viðeigandi deildir er hægt að bjóða upp á viðeigandi umhverfi og skilyrði fyrir prófanir og þróun sjálfkeyrandi ökutækja.

4. Notendaupplifun og efnahagskerfi

4.1 Notendaupplifun við akstur

Notendaupplifun sjálfkeyrandi ökutækja er afar mikilvæg. Við hönnun sjálfkeyrandi kerfa þarf að taka fullan tillit til öryggis og þæginda notenda. Að nota endurgjöf frá notendum, safna gögnum um notendaupplifun á réttum tíma, og aðlaga og fínstilla akstursreiknirit og eiginleika er mikilvæg leið til að bæta þjónustugæði.

4.2 Nýsköpun í efnahagslíkanum

Með útbreiðslu sjálfkeyrandi tækni koma fram nýjar viðskiptamódel, svo sem deilihagkerfi og sjálfkeyrandi leigubílar. Með sjálfkeyrandi þjónustu frá Uber og Baidu geta notendur fljótt notið þæginda sem fylgja þjónustu án ökumanns. Þetta krefst þess að fyrirtæki hugsi nýstárlega um verðlagningu þjónustu, kostnaðastjórnun og áhættustjórnun.

5. Gagnleg verkfæri

5.1 Þróunarverkfæri

• TensorFlow: Opinn djúp læringar rammi, hentugur fyrir þróun vélnáms líkana fyrir sjálfkeyrandi kerfi.
• NVIDIA CUDA: Vönduð samhliða útreikningsvettvangur og forritunarmódel, hentugur fyrir þróun sjálfkeyrandi forrita með rauntíma úrvinnslukröfum.
• ROS (Robot Operating System): Veitir röð verkfæra og bókasafna til að einfalda þróunarferlið í notkun vélnáms og vélmenna.

5.2 Prófunarpallar

• CARLA Simulator: Opinn sjálfkeyrandi hermir, styður sköpun og prófun á ýmsum senum.
• AirSim: Opinn hermir þróaður af Microsoft, styður þjálfun og prófun á sjálfkeyrandi bílum og drónum.

Samantekt

Að byggja upp skilvirkt vistkerfi fyrir sjálfkeyrandi ökutæki er flókið kerfisverkefni sem nær yfir tækni, stefnu, samstarf í iðnaði og innviði. Með því að fylgjast stöðugt með framförum í mikilvægu tækni, vinna virkan með samstarfsaðilum í iðnaði, og nýta viðeigandi verkfæri og auðlindir, mun útbreiðsla og notkun sjálfkeyrandi tækni verða möguleg, sem mun stuðla að þróun snjallrar umferðar í framtíðinni.