Profesorja modenske univerze Paola Burgia in raziskovalko Micaelo Verruchi smo povprašali o njihovih izkušnjah pri razvoju elementov avtonomne mobilnosti.
Razvili ste različne vrste avtonomnih vozil. Kakšne so razlike med njimi?
Burgio: Ko govorimo o avtonomni vožnji, imamo običajno v mislih avtomobil, ki vozi v mestu. To se še ne bo zgodilo tako kmalu. Zakaj? Če avtonomni sistem vgradite na dron, viličar, tovornjak, je te produkte možno hitro razviti in z njimi tudi prodajati sistem avtonomnega delovanja. Z avtomobilom v mestu je drugače, saj jih še ne bomo tako kmalu videli.
Verruchi: Moto našega podjetja je, da bo vse, kar se premika, nekoč postalo avtonomno. Avtonomni avtomobili so mogoče deležni največ pozornosti medijev, vendar je dejansko veliko drugih vozil, ki so lahko tudi avtonomna. Razvijamo avtonomne drone različnih velikosti, vodne drone, avtonomni katamaran, ki lahko samostojno pluje od točke A do točke B, podvodne drone, ki lahko avtonomno kartirajo morsko ali jezersko dno. Razvijamo seveda tudi avtomobile, a tudi vrsto drugih vozil. Recimo avtonomnega robota. Razvili smo tudi različne vrste roverjev, ne le za mesta in asfaltiranimi ceste, ampak tudi takšne, ki lahko peljejo v puščave, na pesek in skale, torej povsod, kjer ni urejenih cest. Takšni roverji lahko uporabnika spremljajo kot pomočniki, ki lahko prevažajo do 100 kg tovora, ali pa deluje kot avtonomni kurirji za delavce, da se jim ni treba v bazo neprestano vračati po opremo.
Burgio: Pred nekaj leti smo poskušali ustanoviti zagonsko podjetje za razvoj avtonomnih avtomobilov, vendar smo kmalu spoznali, da ti še ne bodo tako kmalu avtonomno vozili po cestah. Lahko pa izdelamo druge proizvode in jih prodajamo ter z njimi zaslužimo. Produkt lahko postanejo tudi spremljevalne tehnologije, kot so povezane mestne kamere ali sistemi za opazovanje voznika. Super avtomobila, ki bo vozil povsem sam, pa še več let ne bomo videli.
Kateri elementi so sploh potrebni, da avtonomna vozila delujejo?
Verruchi: Vse se seveda začne s hardverom. Imeti morate tipala, saj mora avtomobil na nek način videti, opazovati svet okoli sebe, imeti pa morate tudi računalnik, ki obdela podatke. Imeti morate moč, da razumetestvari. A ko govorimo a avtonomni vožnji, morate imeti tudi urejene predpise. Ni pomembno le, da sistem deluje, ampak da pokrije veliko različnih scenarijev. Potrebujete tudi veliko podatkov, da lahko testirate softver, potrebujete čas za testiranje ter izdelane scenarije za simulacije, da jih lahko vnaprej testirate na simulatorju., Odvisno je od tega, kaj želite doseči. Za avtonomni avtomobil na cesti ni dovolj le tehnologija, ampak morate imeti tudi pravila. Brez regulacije ne gre.
Burgio: Predstavljajte si, da avtonomni avtomobil v mestu nekoga ubije ali rani. V tem primeru je težko razumeti, kdo je kriv za nesrečo. Je kriv tisti, ki je avtomobil izdelal, tisti, ki je razvil komponente, ali tisti, ki je sedel v avtomobilu? V nasprotju s takšnimi dilemami si predstavljajte viličar. Ta deluje le v točno določenem delovnem območju. Na zid lahko obesite napise, ki delavce opozarjajo, naj ne vstopajo na območje delovanja takšnega viličarja in to bo s pravnega vidika povsem dovolj. Delavci morajo le upoštevati opozorila, Na cesti pa je popolnoma drugače, veliko bolj nepredvidljivo. Različna pravila veljajo na cestah, v stanovanju ali na delovnem območju.
Kakšno računsko moč pa za avtonomno vožnjo potrebuje računalnik?
Verucchi: To je zelo različno. Lahko imate zelo močan računalnik in delate na njem, vendar pa smo pri nas dokazali, da je za delovanje sistema dovolj že zelo majhna računska enota. Seveda, z bolj zmogljivim računalnikom lahko delate veliko različnih stvari, vendar smo dokazali, da je za avtonomno vožnjo, če ste sposobni učinkovito upravljati z viri, dovolj že majhna enota.
Burgio: Dobri morate biti predvsem pri programiranju. Od tod tudi izhajamo, saj obvladamo majhne računske enote. Nismo neposredno strokovnjaki za samo avtonomno vožnjo. V razumevanju avtonomne vožnje smo postali dobri, ker je takšen računalnik popoln za avtonomno vožnjo. Delamo namreč z zelo majhno procesno enoto, ki je takšna kot na računalnikih za igranje video iger.
Bodo ti sistemi sposobni učenja iz izkušenj? Kaj pravzaprav to pomeni?
Verucchi: Pomeni predvsem to, da morate zbrati veliko podatkov, tako o regularni dejavnosti robotov kot tudi o mejnih situacijah. Zbrati morate torej veliko podatkov in jih vstaviti v softver, da se lahko uči iz teh podatkov. Vse je torej utemeljeno na podatkih. Gre za enak način kot pri ljudeh. Tudi mi se učimo iz izkušenj in tudi računalnik oziroma avtonomno vozilo se lahko. Več podatkov mu posredujete, hitreje se uči.
Kaj pa, če okoliščine vožnje niso idealne? Če se vozilo sooči s snegom, divjimi vozniki itd?
Verucchi: Točno o tem sem govorila, o mejnih situacijah. Strojev ne treniramo le na lahkih primerih, ampak tudi na težkih. Ko zbiramo podatke, poskušamo upoštevati vse možnosti. Tako lahko reagiramo tudi na nenavadne primere, takšne, ki se zgodijo le na vsake toliko časa.
Lahko morda v prihodnosti računamo na križišča brez semaforjev, da ne bomo potrebovali svetlobnih znakov, ampak le signale, denimo na pametnem telefonu?
Verruchi: Razvijamo idejo o mestu, ki bo lahko komuniciralo z vozilom. Če pomislite, da bodo v prihodnosti vsa vozila povezana, ne boste potrebovali klasičnih semaforjev. Potrebovali boste le nekaj, kar vam bo povedalo, da se ustavite. In to lahko naredite z robotom ali s kamero, ki lahko komunicira s sistemom. To je način, da oblikujemo pametno mesto.
Kako bo delovalo, kakšna zamisel je za tem?
Verucchi: Zamislili smo si vrsto naprav, pametnih kamer ali robotov, ki bodo spremljali okolico. Mesto bo na tak način lahko pridobilo informacije, ki jih danes ne more. V prihodnosti lahko pričakujemo tudi veliko povezanih avtomobilov. Ko boste vstopili v mesto, se boste lahko samodejno povezali na mestne storitve, ki vam bodo posredovale podatke o prometu, številu ljudi… Podatke boste lahko denimo izkoristili zato, da se izognete prometnim zastojem, da boste laže potovali po mestu.
Po drugi strani pa bo lahko tudi mesto zbiralo podatke in izvajalo analize, ki bodo marsikaj sporočale. Odgovorni bodo lahko opazovali, kaj se dogaja v mestu, kje je več ali manj prometa in podobno in na osnovi teh podatkov tudi reorganizirali mesto. Če se bo nekje zbiralo več ljudi, bodo lahko tam denimo odprli bare ali restavracije, le pa bodo na kateri ozki cesti zaznali gost promet, pa jo bodo lahko razširili in podobno. Vse to je lahko koristno za mesto. Te naprave nam lahko torej pomagajo pri oblikovanju pametnega mesta.