Mașinile autonome sunt zi de zi mai aproape de a deveni o realitate cotidiană. Tot mai multe companii intră în cercul celor ce fac cercetări în acest domeniu, dar o problemă rămâne încă destul de acută: mașinile autonome au probleme serioase în a ”vedea” persoanele pe biciclete și sunt chiar mai slabe la a prezice pe unde acestea vor merge.
Mai multe articole au prezentat în 2018 pașii mari făcuți în ultimii 1-2 ani de mașinile autonome, iar autoritatea IEEE a recunoscut progresul făcut, dar și stagnarea în ceea ce privește interacțiunea cu cicliștii. Waymo însă, sistemul evoluat din proiectul de mașină autonomă de la Google, a prezentat un raport în legătură cu avansul tehnologic făcut, în special în ceea ce privește detectarea cicliștilor.
Vehiculele autonome devin din ce în ce mai inteligente și mai performante la identificarea, urmărirea și prezicerea traiectoriei obiectelor din raza vizuală. Din păcate se pare că acest progres nu se regăsește și în ceea ce privește cicliștii.
Acum mai bine de un an Uber au recunoscut că mașinile lor autonome au probleme în identificarea benzilor de biciclete, ceea ce face dificil atât să evite să intre pe benzile speciale cât și să evite cicliștii de pe șosea.
Mare parte din această problemă vine de la tehnologia uzuală folosită de mașinile autonome, respectiv analizarea permanentă a fluxului de imagini video 2D pentru a identifica obiectele și direcția lor de deplasare. Multe vehicule combină acest mod de detecție optică cu tehnologii suplimentare ca lidar (cu laser) și radar (cu ultrasunete) pentru a ajuta la identificarea obiectelor, dar aceste sisteme sunt mai puțin eficiente în determinarea direcției de deplasare a altor obiecte.
În mare parte mașina autonomă vede lumea ca o succesiune de imagini iar aplicațiile software crează modele rectangulare în jurul obiectelor ca mașinile (verzi și mov în imagine), pietoni (galbeni) și cicliști (roșu) în harta de bază 3D a vehicolului.
Apoi aceasta anticipează ce se va întâmpla în momentul următor și decide cum să se deplaseze.
Cicliștii sunt greu de identificat și urmărit. Aceștia sunt mai puțin masivi decât alte vehicule de pe șosea. În plus, noi cicliștii suntem capabili să ne deplasăm repede cu traficul, cu reacții subite și imprevizibile, schimbând direcția mai repede ca orice alt participant în trafic.
Dar probabil cel mai mare impediment în detectarea cicliștilor este că aceștia sunt foarte personalizați ca aspect. Pot fi rutieri în lycra mulată, MTB-iști cu pantaloni largi sau cicliști de oraș în haine normale. Cicliștii pot să arate foarte diferit, chiar dacă se deplasează în mod asemănător. Dacă mașinile autonome au învățat să identifice eficient majoritatea vehiculelor standard din trafic analizând un număr imens de imagini, acele imagini nu conțineau prea mulți cicliști, deci pentru a rezolva problema mai este mult de învățat.
Unele companii din industria ciclismului și auto au încercat să dezvolte tehnologii folosind vopsea reflectorizantă, căști cu formă ușor de indentificat, aplicații pe smartphone sau chiar biciclete ce folosesc tehnologie capabilă să comunice direct cu mașinile autonome. Este un început și ar putea să ajute pe cei echipați cu tehnologia specială, dar majoritatea cicliștilor din trafic rămân tot vulnerabili.
Momentan cea mai bună soluție este ca mașinile să continue să învețe. Programatorii acestora trebuie să le prezinte mai multe imagini cu cicliști pentru a fi memorate de creierul vehiculelor, pentru ca acestea să poată lua decizii corecte.
Problema este prezentă oricum și la șoferii normali care nu reacționează mereu corect la vederea cicliștilor pe șosea, lucru agravat oricum de unii cicliști care nu respectă regulile de circulație. La fel cum șoferii trebuie educați pentru a împărți șoseaua cu cicliștii, se pare că tot așa trebuie făcut și cu mașinile autonome. Iar cu timpul, cu cât vehiculele autonome se vor întâlni cu mai mulți cicliști pe șosea, cu atât vor învăța să îi identifice mai ușor și să ruleze în trafic în siguranță în jurul acestora.
Articol preluat de pe bikerumor.com
