3753930637 הצצה: איך בדיוק פועל רכב אוטונומי? | גיקטיים

סוכן חכם
אישי ודיסקרטי

לוח משרות ההיי-טק
והטכנולוגיה של ישראל.

רוצים לדעת על משרות חדשות שמתאימות לכם?
תנו לנו לעבוד בשבילכם.
במקום לחפש משרות, קבלו אותן למייל ראשונים.

תודה רבה,
מעכשיו הסוכן האישי שלנו עובד בשבילך. בהצלחה:)
ההרשמה בוצעה בהצלחה
*הרשמה מאשרת לנו את תנאי השימוש
אני מאשר קבלת חומר פרסומי מגיקטיים וידוע לי כי באפשרותי לבקש הסרה מרשימת התפוצה בכל עת

הצצה: איך בדיוק פועל רכב אוטונומי?

הוא עושה לבד אופטימיזציה של מסלולי הנסיעה, אוסף מידע על מכשולים בזמן אמת ומשתף מידע עם שאר הרכבים בענן: כך מקבל הרכב האוטונומי את היכולת לבצע החלטות בזמן אמת

LAS VEGAS, NV - JANUARY 06: Show attendees experience autonomous driving mode in the Hyundai MOBIS 'i-Cockpit Car,' an experiential simulator of future car driving, at CES 2016 at the Las Vegas Convention Center on January 6, 2016 in Las Vegas, Nevada. CES, the world's largest annual consumer technology trade show, runs through January 9 and is expected to feature 3,600 exhibitors showing off their latest products and services to more than 150,000 attendees. (Photo by Alex Wong/Getty Images)

סימולציה ברכב אוטונומי

מאת ערן גולדין ורן גזית, מנהל קבוצת המחקר של החיישנים החכמים בג'נרל מוטורס-ישראל 

אם שמעתם על הרכב האוטונומי רק בשנים האחרונות, ודאי תופתעו לגלות שניסיונות להעניק לכלי רכב יכולות אוטומטיות נערכו כבר בשנות ה-20 של המאה שעברה ושרכבים ניסיוניים עצמאיים לחלוטין הופיעו לראשונה כבר בשנות ה-80. מאז התחום רק מאיץ והיום רוב יצרני הרכב הגדולים עובדים על פרויקטים של רכב אוטונומי. אבל לא רק הם: נראה שכל חברה שמפתחת טכנולוגיה כלשהי מצאה את דרכה לפרויקט כזה או אחר בתחום.

GM, שמחזיקה בישראל מרכז פיתוח, השקיעה 500 מיליון דולר בתחילת השנה בחברת Lyft האמריקאית כדי לפתח צי של רכבים אוטונומיים On demand; טסלה הודיעה שתוך שנה היא מצפה שרכבי החברה יהיו מסוגלים לבצע נסיעה מלוס אנג'לס לניו יורק ללא התערבות נהג; אובר קנתה את סטארטאפ המשאיות האוטונומיות "אוטו" ב-680 מיליון דולר; ואפילו גוגל ואפל נכנסו עמוק לתחום ומפתחות מערכות אוטונומיות משלהן.

המשמעות של "אוטונומי" היא שהרכב יבצע החלטות לבדו, אבל על סמך מה? כיום כלי רכב אוטונומי, שלומד לנהוג בעצמו ומשפר את יכולת הנהיגה שלו עם הזמן באופן אינדיווידואלי, נמצא בתיאוריה בלבד. ההופעה של רכב כזה במציאות מסתמכת כרגע על מחקרים המשתמשים ב-Reinforcement Learning כדי להדגים איך סוכן (Agent) לומד אסטרטגיה אופטימלית תוך כדי אינטראקציה עם הסביבה, וייתכן שניתן להשתמש בכלים דומים כדי ללמד מערכות חכמות לנהוג בכלי רכב.

תהליך לימוד כזה יתבצע רק בסביבת סימולציה או מעל מידע מוקלט, ובטח שלא בסביבה אקראית כמו הסעת נוסעים בכביש. הרכב נוסע בסביבה מדומה, והנהג הוא האלגוריתם שלומד לעשות מיפוי ומחליט מה לבצע. רק בסביבה וירטואלית אפשר לדמות כל סביבה בכל תנאי מזג אוויר ותאורה, לבדוק שוב ושוב עם שינויים קטנים ולשחזר את התנאים של הסביבה כדי לבדוק שיפורים.

אך מעל לכל כלי רכב אוטונומיים צריכים להיות בטוחים לפחות כמו כלי רכב שנוהג בהם אדם. לשם כך יש לבנות לתוך מערכת הלימוד את מנגנוני הבטיחות הדרושים, שיבטיחו שכלי הרכב האוטונומי אכן לומד נכון ובתוך כך גם להגדיר מהי למידה נכונה. למשל, אם הרכב לומד גם מנהג זהיר וגם מנהג פרוע, איך אפשר להבטיח שהרכב לומד מהנהג הזהיר ונזהר מהנהג הפרוע?

למידה מבוזרת – לומדים מניסיונם של כלי רכב נוספים

בניגוד לנהג האנושי שלומד רק מניסיונו שלו, ברכב האוטונומי עיקר הלימוד לא מתבצע ברמת המכונית הבודדת. המכונית האוטונומית פועלת כחלק מרשת של מכוניות דומות שנעות באותו איזור גיאוגרפי ומעבירות אינפורמציה לענן. האינפורמציה מעובדת וכלי הרכב מתעדכנים בהתאם, כך שהלימוד מתבצע באמצעות שיתוף ידע בין כלי הרכב שכך לומדים גם מהניסיון של כלי רכב אחרים.

אספקט אחר של למידה שיתופית קשור לתוואי הדרך. כלי הרכב שעליהם עובדים היום חייבים לדעת מראש את מסלול הנסיעה והתוואי שלה. הם יכולים לעשות את זה באחת משתי דרכים: הראשונה היא למידה בעל פה – רכב שנוסע כל יום את אותה הדרך יכול ללמוד אותה אחרי מספיק סריקות, ולהכיר אותה מספיק טוב כדי לשחזר אותה בעצמו וללא התערבות. האפשרות השנייה, שאליה שואף עולם הרכב האוטונומי היום, היא למידה מבוזרת: כל הרכבים של כל היצרניות ישתמשו בלמידה של רכבים אחרים. החברות השונות כבר מדברות על שיתוף פעולה כדי שכולם ילמדו בשביל כולם, וכך כולם ירוויחו. אם זה יצליח, רכב אמריקאי שנוחת באיטליה יוכל לגשת למאגר המפות השיתופי, להוריד מפה שמתאימה לאזור שבו הוא נמצא ולהתחיל לנסוע בה.

אז אם העניין הוא מפות, למה שהרכב לא יפתח פשוט ווייז או כל אפליקציית מפות אחרת ויתחיל לנסוע? התשובה היא שלרכבים יש המון מה ללמוד על הסביבה שלנו לפני שיוכלו להתחיל לנהוג בה ללא התערבות. ראשית, מפה שמספיקה לאדם כדי להתמצא בסביבה ולנהל את עצמו בכביש אינה מספיקה לרכב אוטונומי; הרכב זקוק למפת HD כדי שיהיה מסוגל למקם את עצמו על המפה בצורה מדויקת, ומפה כזו צריכה לתת פירוט רב ככל האפשר, למשל נתיבים בתוך הכביש ואורכים מדויקים של כל נתיב. תהליך בניית המפות יכול להיות מהיר יותר אם ייצרו אותן באמצעות כלי רכב ייעודיים, שנוסעים בכל הכבישים וכל תפקידם הוא למפות. אבל זה לא נגמר פה – כבישים מתעדכנים כל הזמן, ולכן חייב להתבצע עדכון רציף של המפות על ידי כלי הרכב עצמם.

מקור: Tesla

מקור: Tesla

עוד שימושים מלבד מיפוי הדרך

נוסף על מפת דרכים סטטית שמתארת את תוואי הדרך, יש עוד שימושים לנתונים שכלי הרכב יכולים לאסוף, לנתח ולשתף כדי לשפר את יכולות הנהיגה וההתמצאות שלהם בעולמנו:

מיפוי מכשולים זמניים: בור בכביש, קופסאות שנפלו, מכונית בשולי הדרך.

אופטימיזציה של מסלולים: ניתוח התנהגות של צי כלי רכב אוטונומיים יכול למשל להצביע על כך שמסלול מסוים קשה יותר לרכב אוטונומי (כלומר, דורש יותר מעורבות נהג), ואז להציע מסלול שכולל יותר או פחות אוטונומיה – כתלות ביכולות הרכב והעדפות המשתמשים בו.

זיהוי אזורים מסוכנים: ניתוח בדיעבד של מסלולים ומידע שהתקבל מחיישני כלי הרכב מאפשרים לאתר אזורים מסוכנים, כמו צמתים עם ראות מוגבלת, ולהתאים את התנהגות הרכב – להוריד מהירות, או להפנות שדה ראייה של חיישנים סורקים. איך שאר הרכבים יכולים ללמוד על אזור מסוכן כזה? כאשר קורה משהו שמצריך התערבות של נהג (כלומר, הרכב טעה), צריך לזהות את האירוע, להעלות לענן, לנתח את האירוע ולהבין איך מבצעים את השיפור באלגוריתם.

חשוב לציין כי הלמידה המבוזרת (למידה של רכבים רבים זה מזה) לא מייתרת למידה של רכב בודד. רכב אוטונומי משתמש בחיישנים רבים והרכבת האינפורמציה שמגיעה מהם תלויה במיקומם היחסי (מרחקים וזוויות בין החיישנים, ובין החיישנים וכלי הרכב). אם המיקום היחסי של החיישנים משתנה, עקב בלאי או תאונה, הרכב צריך לחוש בכך ולהיות מסוגל לכייל מחדש את מערכת החישה תוך כדי פעולה. הוא עושה זאת על ידי השוואת המידע המתקבל בין חיישנים שונים, ובין מאפייני מידע המתקבל כעת למידע שהתקבל בעבר.

השאלות הקשות

הלמידה המבוזרת היא אמנם פתרון יעיל, אך גם מביאה איתה שאלות קשות: איך מבצעים את הלמידה באופן אוטומטי (לא מנוטר); איך שומרים על פרטיות וביטחון מידע בתהליך; ואיזה חלק מהחישוב מתבצע בכל רכב ואיזה מתבצע בענן (Distributed Computing)?

ישנן שאלות קשות גם בנוגע להעלאת המידע לענן: מי יודע שהמידע טוב? איך מבצעים בקרה על המידע? כמה מידע להעלות? רכיב כלשהו במערכת חייב להתריע על כך שיש מספיק מידע ושאפשר להפסיק לבזבז רוחב פס. למשל מצלמה שמותקנת על הרכב ומצלמת כל הזמן למטרות ניתוח – האם מעלים לענן קובץ וידאו ענק לניתוח במחשב מרוחק וחזק, מה שיצריך שימוש מאוד תובעני (ויקר) ברוחב הפס הזמין, או שאולי מבצעים חלק מהניתוח ברכב מה שיצריך משאבי חישוב יקרים שמותקנים בתוך כל רכב?

על כל השאלות האלה מנסות לענות חברות הרכב והטכנולוגיה שמפתחות רכבים אוטונומיים, ונראה שלא כולן מגיעות לאותה תשובה. ברבות הימים נדע אילו תשובות הובילו לייצורו של הרכב האוטונומי המסחרי הראשון, שיהיה הצלחה מסחררת ויהווה את תחילתו של שחר חדש לאנושות, לפחות בתחום התחבורה.

הכתבה בחסות ג'נרל מוטורס

מרכז הפיתוח של ג'נרל מוטורס בישראל הוקם בשנת 2008, ומפתח טכנולוגיות חדשניות לרכבי העתיד. המרכז, שעוסק בצורה אינטנסיבית בפיתוחים עבור הרכבים האוטונומיים, מגייס מפתחי אלגוריתמים, מהנדסי תוכנה וחוקרים בתחומים של Machine learning, סנסורים, אופטיקה ורובוטיקה.
>> לשליחת קו"ח באתר GM הקליקו כאן.
>> לעמוד של GM בגיקטיים הקליקו כאן.


כתב אורח

אנחנו מארחים מפעם לפעם כותבים טכנולוגים אורחים, המפרסמים כתבות בתחומי התמחות שלהם. במידה ואתם מעוניינים לפרסם פוסט בשמכם, פנו אלינו באמצעות טופס יצירת קשר באתר.

הגב

1 תגובה on "הצצה: איך בדיוק פועל רכב אוטונומי?"

avatar
Photo and Image Files
 
 
 
Audio and Video Files
 
 
 
Other File Types
 
 
 
Sort by:   newest | oldest | most voted
נהג זהיר
Guest

השאלות הקשות באמת הן שאלות מוסריות.
למשל במקרה של תאונה פוטנציאלית, האם הרכב יסטה מהנתיב וידרוס הולך רגל כך שהנהג לא יפגע או האם הוא מתנגש ברכב שממול ומסכן את הנהג בפציע קשה.
את התשובות לשאלות מסוג זה קשה להשאיר בידי אלגוריתם…

wpDiscuz

תגיות לכתבה: