الطرق الجميلة والمشاة الحذرين هي حاجز أمام السيارات ذاتية الحكم بالكامل

من أجل صنع أفضل السيارات المستقلة ، يجب علينا تعليم A.I. كيفية التنقل في أسوأ الظروف الممكنة. هذا هو السبب في أن الابتكار الأكثر جرأة في هذا المجال قد ينتهي بك المطاف بعيدًا عن شوارع كاليفورنيا المليئة بالشمس ، وبدلاً من ذلك في بيئات أقل تسامحًا.

لن يقوم أحد بشراء سيارة ذاتية القيادة لركوبها في كاليفورنيا فقط. هذه هي مسألة الأنظمة الصناعية من المستوى التالي ، "يخبر أولغا أوسكوفا ، رئيس التقنيات المعرفية في روسيا ومؤسس نظام القيادة الذاتية C-Pilot ، معكوس. "على سبيل المثال في نظامنا ، نستخدم تقنية تسمى" النفق الافتراضي ". تتحرك السيارة ليس فقط عن طريق وضع علامات على الطريق ، ولكنها تحدد مشهد الطريق بنفس الطريقة التي يعمل بها العقل البشري ، من خلال تحليل المواقف الجانبية - موقع الأشجار والمباني وخط الأفق وما إلى ذلك."

يلاحظ أوسكوفا أن 70 في المائة من طرق العالم لا تشبه الطرق الموجودة في كاليفورنيا. ولكن بدلاً من السير في طريقهم من مسارات الاختبار الفارغة إلى مواقف أكثر واقعية ، قرر فريق Uskova استخدام هذه الظروف القاسية كنقطة انطلاق. قرروا أن القيادة في الطقس السيئ تستخدم ما يتراوح بين 35 و 40 في المائة من وقت الاختبار على أي حال.

يقول أوسكوفا: "يتم تقديم المناخ في معظم أنحاء روسيا بعدد كبير من الأيام سنويًا عندما يتوجب على السائقين السفر في ظروف جوية سيئة - على الطرق التي تسودها الثلوج والطين ونقص علامات الطرق وضعف الرؤية".

هذا النهج المتعمق الأول الذي يتميز بقدر كبير من التطوير الذاتي للسيارات على الساحة الدولية. في المملكة المتحدة ، على سبيل المثال ، لا توجد قوانين ضد المشي على الأقدام. جادل بعض الشركات الناشئة بأن هذا هو المكان المثالي لتعليم قيادة السيارات A.I. كيفية التعامل مع المشاة المزعجة. الأولى ، التي يوجد مقرها في إمبريال كوليدج لندن ، قد طورت بالفعل نظامًا قادرًا على فهم أكثر من 150 سلوكًا للحكم على ما إذا كان أحد المشاة على وشك الخروج إلى الطريق.

"نحن واثقون تمامًا من أننا قادرون على التنبؤ بما إذا كان شخص ما سوف يعبر أو لا" ، قالت ليزلي نوتبوم ، الشريك المؤسس لـ Humanising Autonomy ، مساء قياسي. "السيارات بحاجة إلى فهم النطاق الكامل للسلوك البشري قبل أن يتم تطبيقها على الإطلاق في البيئات الحضرية. التكنولوجيا الحالية قادرة على فهم ما إذا كان هناك شيء للمشاة وليس مصباح ، وأين يتحرك هذا المشاة ، ويؤطرهم كعلبة. نحن نبحث داخل هذا المربع لنرى ما الذي يقوم به الشخص ، وأين يبحثون ، هل هم على دراية بالسيارة ، هل هم على الهاتف أو يجريون - هل هذا يعني أنهم مشتت أو مخاطرة؟"

من المتوقع أن تستضيف لندن أول سيارة أجرة مستقلة ذاتيا في عام 2021 ، بإذن من شركة أوكسبوتيكا للتطوير ومقرها أكسفورد وشركة أديسون لي. أكملت Oxbotica سلسلة من عمليات توصيل البقالة المحدودة كجزء من اختباراتها ، بينما كانت تستعد لحملة ذاتية من لندن إلى أكسفورد في النصف الثاني من عام 2019. توفر الرحلة الممتدة على 60 ميلًا خدمة خلوية غير مكتملة ، مما سيجعل اتصالات السيارات صعبة. البلاد ككل لديها حوالي 75 في المئة من التغطية الجغرافية 3G و 4G. سيتعين على الفريق معرفة كيفية تفاعل السيارة عندما تفقد الاتصال بالإنترنت.

في حالة Cognitive Pilot ، كان عليها تطوير أجهزة استشعار جديدة قادرة على التعامل مع الطريق. طورت رادارًا قادرًا على إنشاء إسقاط ثلاثي الأبعاد للكائنات من مسافة 300 متر. في حين يركز وادي السيليكون إلى حد كبير على حلول ليدر التي تكافح مع الظروف الجوية القاسية ، فإن الرادار مجهز بشكل أفضل لجميع الفصول. في ظروف الطقس السيئة ، ينخفض ​​مدى رادار الفريق من 50 إلى 100 متر فقط ليصل إلى ما بين 200 إلى 250 متر. يمكن أن تفشل Lidar ، التي تستخدم الليزر الدوار لارتداد الأشياء وقراءة مسافاتها ، في الثلج عندما ترتد أشعة الليزر بدلاً من سقوطها.

وادي السيليكون ليست عمياء عن هذه القضايا. اختبرت Waymo نظام القيادة المستقل الخاص بها الذي تجول خلال الثلوج في ساوث ليك تاهو في مارس 2017. وقد اختارت Tesla ، التي ترى أن ليدر وجود الكثير من العيوب ، بالفعل مجموعة من الكاميرات والرادار لجناحها "Hardware 2" المصمم لدعم الحكم الذاتي في وقت لاحق. ومع ذلك ، يلاحظ الرئيس التنفيذي لشركة Elon Musk أنه "من الصعب للغاية" تطوير حل قيادة مستقل لجميع الأغراض.

لقد اضطرت شركات التكنولوجيا في الآونة الأخيرة إلى تقليص توقعاتها ، حيث إن تجارب وايمو في أريزونا تكافح مع التقاطعات المعقدة. اقترح Drive.AI حتى إعادة تصميم الطرق لدعم هذه السيارات الجديدة. بينما لا يزال Musk واثقًا من أن Tesla يمكن أن يحقق حلًا من نقطة إلى نقطة في وقت ما من العام المقبل ، فإن التحديات التي يواجهها مطورو البرامج الدوليون توضح أنه من غير الواضح كيف ستعمل هذه الأنظمة في أماكن أخرى.