Sürücüsüz Arabaları Daha Güvenli Hale Getirebilecek Teknolojiler

Birçok şehirde faaliyet gösteren otonom araçlar (AV’ler) ile ilgili olarak teknoloji şirketleri, filolar için yüksek çözünürlüklü haritalar, daha iyi yapay zekâ (AI) modelleri ve uzaktan kumanda üzerinde çalışıyor. Tam otonom araçların şehir sokaklarında zaten aktif olmalarına rağmen, geçen yıl AI and Ethics’te yayınlanan bir araştırma, ankete katılanların %74’ünün AV’lere güvenmediklerini veya AV’lerin normal bir sürücüden daha iyi performans gösterebileceğine inanmadıklarını bildirdi. Bununla birlikte, birçok şirket, kentsel alanlarda otonom araçların güvenliğini artırmak için yeni teknolojiler geliştiriyor.

Statista’ya göre, 2030’da dünya çapında 58 milyon otonom aracın satılması bekleniyor ve şehirlerin buna hazırlıklı olması gerekiyor.

Houston Belediye Meclis Üyesi ve Pro Tem Başkan Yardımcısı Martha Castex-Tatum, bu yılın başlarında ABD Temsilciler Meclisi Ulaştırma ve Altyapı Komitesine verdiği ifadede, “Ülkenin şehir liderleri, AV teknolojisinin artık burada olduğunun farkında, dolayısıyla bu teknoloji, sokaklarımızda etkin haldeyken, göz ardı edilemez ya da düzenleyici bir belirsizlik içinde bırakılamaz” dedi.

Phoenix, 2017’den beri sürücüsüz Waymo araçlarına ev sahipliği yapıyor. Şirket ayrıca San Fransisco’daki çalışanlarına otonom sürüşler sunmaya başladı. Körfezin kıyısındaki şehir, General Motors’un bir yan kuruluşu olan Cruise tarafından bir AV filosu ile gıda güvenliğinden emin olmayan şehir sakinlerine iki milyon yemek teslim edildiğine de tanıklık etti. Via ve Motional da bu yıl Las Vegas’ta bir robotaksi hizmeti başlatmak için ortaklık kurdu. Bu arada hem UPS hem de FedEx, sürücüsüz teslimat kamyonlarını test etme aşamasında.

Ancak araçlarla ilgili güvenlik endişeleri devam ediyor. Sürücüsüz, kendi kendine sürüş modunda çalışan araçların karıştığı yüksek profilli kazalar, özellikle 2018 yılında Arizona’nın Tempe kentinde bir Uber aracının bir yayaya çarpıp ölümüne sebebiyet vermesi, kanun koyucular ve gözlemciler arasında tehlike çanlarını çaldırdı.

Ulusal Karayolu Trafik Güvenliği İdaresi (NHTSA), şirketin araçlarının karıştığı 11 kaza sonrasında Tesla’nın Otopilot sürücü yardım özelliği hakkında geçen yıl bir soruşturma başlattı. Federal kurum ayrıca, gelişmiş sürücü destek sistemleri veya otomatik sürüş sistemlerine sahip 108 araç üreticisinin ve operatörünün, bu araçların karıştığı kazaları bildirmelerini gerektiren genel bir talimat yayınladı. NHTSA bu araçların emniyetsiz olduğunu belirtmiyor.

Günümüzde kullanılan birçok araç, geri görüş kameraları, acil frenleme ve şerit merkezleme yardımı gibi sürücü yardım sistemlerini içermektedir. Bunlar, SAE International araç otomasyonu ölçeğinde seviye 1 veya seviye 2 teknolojilerdir. Seviye 3 sistemleri, sürüşün tüm yönlerini ele alır, ancak sürücü dikkatli ve aracın kontrolünü devralmaya hazır olmalıdır. Seviye 4, yüksek otomasyon SEKTÖRDEN HABERLER www.austurkiye.org.tr 41 olarak tanımlanmasına rağmen aracın etkinliği belirli alanlarla sınırlıdır. Seviye 5 ise tam otomasyondur. 4. ve 5. seviye araçlar, tüketicinin satın alımı için henüz uygun değildir.

Tam araç otomasyonu sağlamak için gereken teknolojiler, araç üzeri kameralar, radar, sonar ve lidar dahil olmak üzere birden fazla sensör içermektedir. Yapay zekâ algoritmaları, aracın etrafındaki sürekli değişen ortamı anlamak için bu sensör girdilerini yorumlamaktadır. Ancak aracın, insan sürücülerin rutin olarak yaptığı gibi, anlık kararlar alabilmesi gerekmektedir.

Smart Cities Dive, bu üç tür teknolojiyi şöyle değerlendirmektedir: açık kaynaklı veriler, gelişmiş AI için veri açıklamaları ve otonom filo araçları için uzaktan rehberlik.

Argo AI:
Kamu politikası ve hükümet ilişkileri kıdemli direktörü Andrew Woelfling, Pittsburgh merkezli Argo AI’nın, paylaşımlı ve ticari dağıtım araçları için 4. seviye otonom sürüş teknolojisine odaklandığını söyledi. Argo’nun otonom sürüş teknolojisine sahip araçları Austin, Teksas; Detroit; Miami; Palo Alto, California; Pittsburgh ve Washington DC ile Alman şehirleri Münih ve Hamburg’da çalışıyor.

Woelfling, “Trafiğin en sıkışık, araç sürmenin en zor olduğu şehirlerden bazılarındayız” diyerek ekledi: “Halkın test araçlarımıza karşı tepkisi oldukça iyiydi.”

Bu ayarlardaki deneyimiyle Argo AI, kısa süre önce altı ABD şehrinden, bir dizi açık kaynaklı otonom sürüş verisi ve yüksek çözünürlüklü harita yayınladı. Argo AI Baş Bilim İnsanı James Hays bir basın açıklamasında, ham lidar verileri ve güncel olmayan harita bilgilerini belirlemeye yardımcı olan bir veri kümesini içeren bu bilgilerin, “Küresel ölçekte güvenli otonom sürüşe dair çözülmesi gereken sorunlarda ilerleme sağlamak için” araştırmacılarla paylaşıldığını söyledi.

Ancak şirketin çabaları teknolojinin ötesine geçiyor. Woelfling, ilk müdahale ekiplerine şehirlerinde kullanılan otonom araçlar hakkında brifing vermenin yanı sıra, “Uygulanabilir olduğu durumlarda şehir yetkilileri, ilçe yetkilileri ve eyalet yetkilileri ile çalışmayı içeriyor” dedi.

Argo AI, Miami ve Austin projeleri için topluluk danışma kurulları oluşturdu. Woelfling, farklı geçmişlere sahip sakinleri, araçların nerede test edileceğine, uzun vadeli konuşlandırmaya ilişkin hususlarda ve topluluk için önemli olan diğer konular hakkında bilgi almak üzere önerilerde bulunmaya davet ettiklerini söyledi.

Wolfleing, “Topluluk danışma kurullarından gelen bu sürekli geri bildirim, yaptığımız şey için gerçekten çok önemli” dedi.

iMerit:
iMerit otonom hareketlilik direktörü Siddhartha Bal, “Belki bir dönel kavşak vardır ve orada ata benzeyen bir heykel vardır, ancak AI modelinin bunu gerçek bir atla karıştırması büyük bir olasılık.” dedi. Bunlar, iMerit’in ortadan kaldırmaya çalıştığı türden algoritma hatalarıdır.

Bal bunun, sensörlerin topladığı verilere açıklamalar eklenerek, makine öğrenimi ve yapay zekâ modellerini eğitmeye yardımcı olarak yapıldığını açıkladı. Şirketin web sitesine göre, 5.500 iMerit çalışanı, AV kullanımları için 250 milyon veri noktasına açıklamalar ekledi.

Haritaların artık ek bir sensör olarak kabul edildiğini ve yüksek çözünürlüklü haritaların yanı sıra daha akıllı sensörlerin de geleceğini söyleyen Bal, insan davranışını anlamanın, otonom sürüş için başka bir zorluk olduğunu ifade ederek buna, kaldırımda duran bir kişinin karşıdan karşıya geçmek isteyip istemediğini belirleme örneğini verdi. AI’ın niyet ve davranış anlayışına yönelik daha fazla çalışma görmeyi umduğunu da belirtti.

Guident:
Yönetim Kurulu Başkanı Harald Braun, Florida Boca Raton merkezli Guident’in otonom araçlar için “human in the loop (makine öğrenimi modelleri oluşturmak için hem insan hem de makineden yararlanan yapay zekanın bir dalı)” modelini yaygınlaştırdığını söyledi. Şirket bunu, aracın kontrolünü devralabilen, ilk müdahaleyi yapan ve gerektiğinde yolcularla iletişim kurabilen bir uzaktan izleme ve kontrol merkezi ile yapıyor.

Braun, kontrol merkezinin birincil kullanımının filo yolcuları ve teslimat operatörleri için olduğunu ve Guident’in Florida’daki karargahında bir kontrol merkezi kurarak teknolojiyi başarıyla sergilediğini ifade etti.

Braun, izlenen araçlarda aracın yerel AV yazılımına ek olarak, uyumlu Guident yazılımının yüklü olması gerektiğini açıkladı. Şirket, teknolojisinin, araçtaki ikincil müdahaleyi yapabilecek insan sürücüler ile geleceğin tam seviye otonom araçları arasındaki boşluğu doldurabileceğini iddia ediyor. Habere ulaşmak için tıklayınız.