Trh s automobily, a nejen ten, v současné době prochází významnými změnami. Snaha o vytvoření pohodlnějšího, bezpečnějšího a udržitelnějšího prostředí pro řízení automobilů je poháněna novými technologiemi, požadavky zákazníků, důrazem na ekologii a dalšími faktory. Významnou roli zde hraje digitalizace.
S tím, jak celkově roste poptávka po vysoce moderních vozidlech a myšlenka autonomních vozidel se opět posunula blíže realitě, mění se i vývoj nových vozidel. Vyspělost moderních automobilů je dána softwarem a elektronikou, díky nimž je možné zavádět pokročilé funkce vyžadované náročnými zákazníky. Typickými znaky softwarem řízených vozů jsou vysoká složitost, rostoucí inteligence a dříve nebývalá konektivita. A právě složitost bude při vývoji funkcí autonomního řízení a plně samořídících vozidel neustále narůstat.
ČÍM DÁL SLOŽITĚJŠÍ SYSTÉMY AUTONOMNÍCH VOZIDEL
Aby autonomní vozidla mohla skutečně disponovat funkcemi samořízení, je zapotřebí mnoha pokročilých technologií a inženýrských specializací. Tato kombinace technologických oborů způsobuje vysokou složitost. Týká se to nejen mechanických a elektronických systémů, ale také softwarového vybavení a umělé inteligence. Jen spojení všech těchto domén dokáže nabídnout funkce pravého samořízení. U autonomních vozidel jsou všechny tyto technologie potřebné a žádný systém takového vozidla pak není zcela nezávislý.
Současné funkce ADAS nabízejí ukázku podobné mezioborové složitosti, jakou můžeme vidět u plně autonomního vozidla. Například asistent pro jízdu v pruhu vyžaduje, aby senzory a software rozeznaly jízdní pruhy a vypočítaly trajektorii vozidla. Poté asistent aktivuje mechatronický systém, který převezme kontrolu nad vozidlem. I přesto všechno současné nejpokročilejší systémy ADAS dosáhnou pouze stupně automatizace 3. Postup na stupeň automatizace 4 znamená významný krok směrem k autonomním vozidlům. Na stupni 4 totiž vozidlo přestává být závislé na člověku a je plně řízeno strojově. Zatímco systém stupně 3 může za určitých okolností vyžadovat obsluhu člověka, systém úrovně 4 musí mít stále plnou kontrolu nad vozidlem (pokud jsou splněny definované provozní podmínky).
Další postup směrem k plně autonomnímu silničnímu provozu tedy závisí na úspěšném vývoji hned několika klíčových technologií. Vizuální senzory (například kamery nebo LiDARy) musí být schopny přesně rozeznat jiná vozidla, chodce a další objekty, a to v různých typech počasí a osvětlení. Vozidla stupně automatizace 4 vyžadují, aby tyto senzory pracovaly spolehlivě za jakýchkoli podmínek.
Dále je potřeba značný výpočetní výkon, který téměř okamžitě vyhodnotí velké množství dat ze senzorů. Umělá inteligence a strojové učení mohou přispět k rychlejšímu a efektivnějšímu zpracování dat. A nakonec bude nutné rozšířit komunikaci vozidel s infrastrukturou i mezi vozidly navzájem, aby autonomní vozidla fungovala spíše jako systém než jako samostatná vozidla.
Zásadní problém je, že když nové technologie posouvají autonomní vozidla na stupně 4 a 5, jejich složitost roste ve všech směrech (hardware, software, komponenty i síťové propojení). Autonomní vozidlo stupně 5 nahrazuje veškeré zásahy řidiče softwarem, elektronikou a mechanickými, případně mechatronickými komponentami. Kamery, LiDARy, radary a další senzory fungují jako oči, uši a nervová soustava vozidla. Rozeznávají a popisují prostor kolem vozidla a předávají informace ostatním systémům. Počítačové čipy a pokročilý software tvoří dohromady „mozek“ vozidla. Zpracovávají informace a činí relevantní rozhodnutí. Vysokorychlostní síťové připojení je možné chápat jako „nervová vlákna“, která přenášejí informace ze senzorů do výpočetního jádra a opačným směrem přenášejí odpovídající instrukce. Mechanické a mechatronické systémy pak slouží jako „svaly“. Na základě obdržených elektronických signálů fyzicky pohybují s ovládacími prvky vozidla.
Výsledkem je vozidlo, které je čím dál více „počítačem na kolech“ a obsahuje mnoho moderních komponent propojených do jednoho systému. Patří mezi ně nejmodernější počítačové čipy, senzory, rozvody, mechanické systémy a zejména software.
BUDOVÁNÍ DŮVĚRY NA TRHU
Kromě rostoucí složitosti výrobků se musí výrobci autonomních vozidel vypořádat s tím, že zákazníci mnohdy nevědí, co mají od nové technologie očekávat. Většina z nich se s technologiemi autonomního řízení setkala jen zřídka. Pokud veřejnosti chybí důvěra v technologii, pak bude prosazení na trhu těžké. Jak výrobci autonomních vozidel zákazníky přesvědčí o bezpečnosti a spolehlivosti svých systémů i v nepříznivých podmínkách? Do jisté míry mohou nedůvěru veřejnosti rozptýlit pilotní programy a zkušební jízdy. Výrobci se také mohou podílet na tvorbě testovacích norem pro autonomní vozidla. Mohou tak názorně demonstrovat funkce jejich systémů.
Prostřednictvím norem a regulací mohou společnosti a vládní organizace spolupracovat na určení pravidel bezpečnosti, požadavků na spolehlivost, provozních podmínek a programů testování, které dostatečně prokážou bezpečnost automatického řídicího systému. Stanovením kritérií bezpečnosti vozidel, jejich spolehlivosti a dalších hodnot společnosti demonstrují široké veřejnosti bezpečnost samořídících systémů. Není tedy třeba se spoléhat čistě na testovací jízdy.
Jakmile budou normy bezpečnosti a spolehlivosti autonomních vozidel stanoveny, výrobci automobilů budou muset vyvinout ověřovací a validační programy, které zajistí splnění těchto norem. Tyto programy budou muset být velmi rozsáhlé. Společnost Rand Corporation například vypočítala, že aby se v testu autonomního vozidla projevila mnohem menší chybovost než u člověka, muselo by najet více než 17 milionů kilometrů. Takové množství testování je nezbytné k vyšetření neočekávaných silničních situací, které se během vývoje jen obtížně předvídají. Tak rozsáhlé testování ovšem není u fyzických prototypů realizovatelné. Proto je nutné testování rozšířit o přesné simulace, díky nimž tým získá potřebné informace rychleji a levněji. Pomocí tohoto kombinovaného přístupu inženýrské týmy autonomních vozidel efektivněji prozkoumají mimořádné situace na silnicích a zvýší bezpečnost systémů.
Nand Kochhar, viceprezident pro strategie automobilového průmyslu a dopravy, Siemens Digital Industries Software
(Celý článek naleznete v aktuálním vydání Technického týdeníku.)