La Consumer Electronics Show, eveniment anul de prezentare a tehnologiilor de ultimă oră, ce are loc la Las Vegas, ceva important s-a descoperit în mod accidental. Vremea neîndurătoare de la CES 2018 a determinat mai mulți producători și furnizori să anuleze sau să modifice semnificativ programul de prezentare a automobilelor autonome. Nissan, spre exemplu, a decis să renunțe complet la prezentarea noii sale tehnologii ProPilot în mașina electrică 2019 Nissan LEAF. Alți producători au profitat de ocazie pentru a prezenta unele dintre ultimele lor capabilități.
Deciziile de anulare au avut la bază îngrijorări privind imaginea, atât fizică (“dacă ceva merge prost?”) și intangibile (“dacă nu merge vom pierde teren”) mai degrabă decât limitări reale ale tehnologiilor lor. Cei care nu au renunțat și chiar s-au folosit de vreme pentru a demonstra anumite capabilități ale vehiculelor au fost mai ales companiile mici, mai puțin titrate, a căror reputație publică va suferi doar pierderi pe termen scurt dacă ceva nu merge conform planului.
Pentru a înțelege de ce vremea rea poate fi un obstacol major pentru utilizarea în viitor a vehiculelor autonome, trebuie să înțelegem mai întâi modul în care acestea funcționează. Majoritatea sistemelor semi-autonome de pe drumuri se bazează pe o combinație de trei tehnologii, toate cuplate cu computere semi-inteligente. Aceste tehnologii sunt radarul, LiDAR și camerele. Radarul utilizează unde radio, LiDAR folosește lasere pentru a măsura distanțe, iar camerele folosesc varianția spectrelor luminoase pentru a crea imagini pe care computerele să le decodifice.
Autopilotul de la Tesla folosește radar și camere pentru a prelua imagini cu mediul din jurul mașinii. EyeSught de la Subaru folosește doar camere, preluând imagini din fața mașinii în trei dimensiuni, dar cel puțin până acum nu are o perspectivă de 360 de grade. Sistemul actual de la Ford folosește o combinație dintre radar, detecție pe bază de lumini și măsurarea distanțelor (LiDAR), precum și camere pentru a detecta mediul din jurul vehiculului. Nissan folosește radar și LiDAR în același mod. General Motors, BMW și alți producători folosesc toți variații pe aceeași temă pentru producția unor sisteme semi-autonome proprii.
Majoritatea producătorilor folosesc sau urmează să folosească GPS și servicii de cartografiere pentru a confirma ceea ce computerul din vehicul știe despre mediul din jurul său. Autopilotul de la Tesla folosește GPS, cel puțin în America de Nord, pentru a detecta unde se află vehiculul. Inclusiv (ori de câte ori este posibil) pe ce bandă a drumului se află sau când terenul din jur urmează să se modifice. Folosirea GPS și a cartografierii este mult mai simplă în America de Nord decât în Europa sau China, unde accesul este mai restrictiv.
Dar în ciuda tuturor acestor tehnologii, există încă limitări. LiDAR nu funcționează dacă senzorii sunt blocați în orice fel, deci de exemplu de fulgi de zăpadă sau picături de apă. Radarul este de multe ori distorsionat de gheață. Camera nu funcționează dacă nu poate fi capturată o imagine clară pentru a fi analizată de computer. Astfel că toate aceste trei tehnologii să devină inutile atunci când vremea nu mai este optimă.
Pentru cei care trăiesc în sudul Floridei și în San Diego, acestea probabil că nu sunt motive de îngrijorare. Dar pentru restul planetei, ele reprezintă un risc pe tot parcursul anului. În majoritatea regiunilor temperate, vremea afectează condusul pentru cel puțin jumătate din an. În anumite părți ale lumii, precum Islanda, Norvegia, Rusia și mare parte din Canada, vremea este mai puțin decât optimă pentru perioade chiar mai lungi. Același lucru putem spune dacă ne îndreptăm atenția către cealaltă emisferă, în special America de Sud.
Dacă vizibilitatea este redusă, oamenii compensează acest lucru prin intuiție, făcând presupuneri despre ceea ce se află în jurul lor. Putem folosi indicii pentru a ne menține traiectoria pe aceeași bandă în trafic, chiar dacă afară ninge abundent, folsindu-ne de indicatoare, curbe, urmele mașinilor care au trecut înaintea noastră și alte semne. La fel folosim și alte indicii non-vizuale, cum ar fi răspunsul primit de la pedal și de la volan pentru a ne da seama cât de alunecos este drumul și astfel putem ajuta viteze și reacțiile în mod corespunzător. Majoritatea acestor acțiuni le facem la modul inconștient.
Computerele, cu toate acestea, nu sunt mereu capabile de astfel de răspunsuri. Însă sunt pe cale să capete abilități noi. Ford s-a ocupat foarte mult în ultima vreme cu creearea de hărți de rezoluție foarte înaltă ale drumurilor din toată lumea, cu detalii precum poziția exactă a curbelor și a benzilor de circulație, locul unde există copaci și marcaje rutiere, precum și diferite informații despre reguli de circulație care se aplică în zonă (limite de viteză, etc). Ideea este că, cu cât computerul din vehicul are cunoștințe cât mai largi cu privire la o anumită zonă, cu atât va avea o capacitate mai bună de a naviga prin ea, fără intervenție umană.
Ford declară că cea mai recentă generație a sa de automobile autonome este capabilă să conducă în modul autonom chiar dacă toate benzile, marcajele sau semnele de circulație sunt acoperite de zăpadă. Acest lucru este însă rezervat deocamdată pentru Mcity creat de Ford, un oraș fals creat de companie pentru a testa vehicule autonome. La urma urmei, Ford este o companie uriașă și va avea mult de pierdut dacă sistemele sale vor eșua în public.
https://www.teslarati.com/ces-2018-rains-shuts-down-self-driving-demos/