Dobrou ukázkou toho, jak mohou moderní technologie včetně umělé inteligence výrazně pomoci se zlepšováním vzdělávání a dovedností, je projekt TUL, který v tomto konkrétním případě může přispět i ke zvýšení bezpečnosti na silnicích.
K bezpečnější jízdě motorkářů přispěje speciální zařízení, které vyhodnotí styl jízdy a poukáže na možná rizika. Vyvíjejí a testují je vědci z Fakulty mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Technické univerzity v Liberci (FM TUL) ve spolupráci s Asociací autoškol České republiky a Asociací polygonů Autoklubu ČR. Chtějí tak zvrátit smutnou statistiku, v níž Česko patří v evropském srovnání v počtu usmrcených motorkářů na milion obyvatel k zemím s nejčernější bilancí. Software dokáže zaznamenat a vyhodnotit zrychlení, zpomalení, brzdění či přesnou jízdní dráhu. Jeho smyslem je zhodnotit jízdu motorkáře a určit, jaké dělá chyby. Jezdec díky tomu může špatné návyky odstranit a zvýšit tak svou šanci nehavarovat kvůli nezvládnuté jízdě.
Na zlepšení dovedností motorkářů za pomoci softwarové aplikace pro automatickou analýzu telemetrických dat a algoritmů umělé inteligence pracuje sedmičlenný univerzitní tým společně s Asociací autoškol České republiky a Asociací polygonů Autoklubu ČR v rámci tříletého projektu IMETAS. Projekt cílí na žáky autoškol i zdokonalovacích kurzů a realizátoři využívají nejmodernější technologie, včetně umělé inteligence. V současné době se blíží jeho závěrečná fáze.
Podstata je v tom, že instruktoři a motorkáři na kurzech bezpečné jízdy umístí na motorku malou krabičku se speciálním zařízením a projedou vytyčenou dráhu. Softwarová aplikace, kterou univerzitní tým vyvinul a dál vylepšuje, pak pomocí komparace a využití telemetrie jízdy přesně zaznamená a vyhodnotí styl jízdy, správnost stopy a odhalí chyby nebo zárodek možné kolize. Tomu pomáhá další vybavení přístroje, jako je gyroskop, akcelerometr nebo špičková GPS.
„Celkem přesně zjistíme, jak rychle nebo jak plynule jezdec projíždí zatáčku, kdy začíná motorku klopit nebo kdy začne přidávat plyn a jakou drží stopu. Instruktoři motoškol tak dostanou přesná data z jízdy žáka i instruktora a mohou vzájemným porovnáním ukázat všechny chyby a napravit je,“ přibližuje možnosti aplikace vedoucí projektu Marián Lamr z FM TUL.
Tři části systému
K přístroji pro telemetrii vyvinutém na TUL, který veze motorkář na svém stroji, je zapotřebí druhá část, a sice mobilní aplikace pro sběr dat, která s přístrojem pro telemetrii komunikuje, sčítá naměřená telemetrická data, spouští měření a data odesílá na server. Třetí částí systému je modul pro zpracování a vyhodnocení dat z jízdy, jejich ukládání, správu a prezentaci — z uživatelského pohledu se jeví jako webová aplikace.
„Data z jízdy tvoří zejména hodnoty akcelerometru a gyroskopu ve třech osách a geografická poloha neboli souřadnice z navigačního systému. Tato data jsou důležitá pro vyhodnocení chování řidiče motocyklu. Stěžejní jsou reakce řidiče před zatáčkou, v zatáčce a při výjezdu ze zatáčky,“ vysvětluje Marián Lamr.
Data z jízdy sbírá gyroskop, akcelerometr nebo špičková GPS, které jsou součástí vyvinutého zařízení
Na tříletém projektu pracuje tým již dva a půl roku a podle Mariána Lamra se vědci v závěrečné fázi snaží získávat co nejvíce stěžejních dat z okruhů. Identifikovat potřebná data jim pomáhají interní aplikační garanti z Asociace autoškol a Asociace polygonů Autoklubu ČR.
S motorkou, na níž je namontováno speciální zařízení, najeli profesionální instruktoři asociace na českých okruzích už na tři tisíce jízd. Jezdci na okruzích sbírají data o správných a špatných jízdách a vědci je načítají a vyhodnocují. Se zařízením může pracovat instruktor v autoškole přímo při výuce nových motorkářů nebo při zdokonalovacích jízdách.
Společným úsilím realizačních týmů nyní je, aby systém dokázal pro každou zatáčku zobrazit procentuální odlišnost jízdy žáka od jízdy instruktora. Vědci také za využití algoritmů strojového učení a neuronové sítě pracují na tom, aby systém automaticky rozpoznal správné, nebo špatné projetí zatáčkou. K tomu potřebují sesbírat obrovské množství dat a pracují přitom s celou řadou proměnných.
„Existují sice sofistikované motorkářské telemetrie, jsou ale určeny jen pro závodníky, aby viděli své rezervy a jezdili rychleji. Naším hlavním cílem je, aby motorkáři získali správné jízdní návyky, a jezdili tak bezpečněji. Měli by se naučit držet ideální stopu a projíždět plynule a správně zatáčky. Ve vyvíjeném systému vidíme velký potenciál, které může posunout výuku o obrovský kus dopředu,“ říká jeden z testovacích jezdců Jiří Novotný, hlavní instruktor Týmu silniční bezpečnosti a iniciátor projektu Učme se přežít, jenž zastupuje Asociaci autoškol ČR.
Za tímto účelem musí vědci znát celkem přesně polohu řidiče a znát okraje vozovky. Jízdu žáka a lektora porovnávají jak vizuálně v mapě, tak pomocí hodnot, které bude mít instruktor k dispozici. Informaci o poloze se proto sbírají 25× za sekundu. Data z gyroskupu a akcelerometru dokážou čipy používané v zařízení vyčítat dokonce 1 000× za sekundu.
Řešení z TUL není definované pro jeden okruh, ale instruktor bude mít možnost vytvořit si vlastní okruh prakticky kdekoliv, kde je to bezpečné. Projekt bude u konce v první polovině roku 2025.
„Teoretická pravidla pro bezpečnou jízdu se velmi těžko převádějí do exaktních pravidel pro elektronický systém a do rovnic. Projekt byl z tohoto pohledu pro nás velkou výzvou. Ale teď už vím, že jsme na dobré cestě, a věřím, že přispějeme k tomu, že snížíme nehodovost motorkářů na silnicích,“ doufá Marián Lamr. Software by podle něj mohly při výuce používat nejen autoškoly, ale mohl by být volně k dispozici i motorkářům.
Foto: archiv TUL