Neljapäev, 28. märts 2024
Tänapäeval ei tõmba Berkeley tänavatel liikuv laserite ja kaameratega üle külvatud auto enam eriti tähelepanu. Isesõitvad autod pole California teedel enam eriline haruldus. Avalikel teedel testitakse 12 tootja enam kui 100 autot, mis läbivad aastas sadu tuhandeid kilomeetreid.

See auto on ometi teistsugune – rooli hoiab inimene. See George’iks hüütav auto kuulub Berliinist juhitavale kaardirakendusettevõttele HERE, mille omanikud on BMW, Audi ja Daimler, ning ta ei sõida ise, vaid kogub andmeid, et teised autod saaksid seda teha.

george

Iga sekundi jooksul fikseerib täpne GPS-vastuvõtja George’i katusel 10 korda auto laius- ja pikkuskraadid ning kõrguse, liikumistundlik süsteemi registreerib 100 korda kursi, piki- ja külgkalde ning laserskänner arvutab selle kauguse umbes 600 000 erinevast punktist nagu näiteks puud, äärekivid ja hooned. Samal ajal teevad neli kaamerat 96-megapikslise, 360-kraadise panoraampildi iga 6 teel liigutud meetri kohta.

Ühe päeva sõit võib koguda üle 100 gigabaidi andmeid. Koondatuna võimaldavad need HERE’il luua äärmiselt detailseid kolmemõõtmelisi kaarte George’i marsruudist. Digitaalsed kartograafid nimetavad seda kõrglahutusega (HD ehk high definition) kaardiks.

Mõned aastad tagasi lootis osa autotootjaid, et isesõitvad autod võiksid suuta end positsioneerida kasutades madala lahutusega kaarte, mida praegused pöördehaaval navigeerivad seadmed ja rakendusedki kasutavad. Ülejäänu teeksid sensorid. Selge teemärgistuse korral näiteks suudavad visuaalsed sensorid juba autosid turvaliselt oma sõidurajal hoida ning märkavad isegi stoppjooni ja suuremalt teelt väiksemale mahasõitu tähistavaid katkendjooni.

Keeruline osa on see, et täiesti juhita autod peavad olema turvalised igas keskkonnas. “Lihtsalt sõiduraja hoidmiseks ei ole kaarti vaja. Aga viierealisel maanteel peab teadma, millisel rajal sa asud, milliseid on turvaline kasutada ja millal saabub vajalik mahasõit,” ütles John Ristevski, HERE’i pretensioonika ametinimega reaalsuse talletamise ala asepresident.

5lane

Probleeme tekitab see, et teemärgistused võivad ära kuluda või lume alla jääda. Ja moodsad lasersensorisüsteemid (LIDARid) ei pruugi sellistes tingimustes täpsed olla. LIDARid arvutavad vahemaid, mõõtes laserkiire takistuseni ja tagasi liikumise aega, radarid teevad sama asja raadiolainetega. Autode puhul on LIDARite ja radarite efektiivseks ulatuseks umbes 50 meetrit, kuid vihm või objekte varjavad teised sõidukid võivad seda märgatavalt vähendada. Isegi kõige nutikamad autod “näevad” maanteekiirusel vaid umbes poolteist sekundit ette. HD-kaardid võimaldavad isesõitvatel autodel teada kurvidest ja ristmikest enne, kui sensorid neid “nägema” hakkavad.

Sellest veelgi tähtsam on isesõitva auto võime end täpselt positsioneerida – paarimeetrine viga võib auto paigutada valele teepoolele. Tavalised GPS-süsteemid töötavad kõigest umbes 5 meetri täpsusega, kuid võivad linnadžunglis 50 meetriga eksida ning tunnelis ei tööta üldse. HD-kaardid aga sisaldavad niinimetatud lokaliseerimiskihti, mis koos sensoritega suudab auto sentimeetrite täpsusega positsioneerida.

HERE eksperimenteerib mitmete selliste kihtidega. Üks sisaldab näiteks kaardistava sõiduki piltidelt sildade, liiklusmärkide ja teepiirete eraldamist, ja nende võrdlemist sellega, mida isesõitev auto oma kaamerates näeb.

Madalmaade kaardiettevõte TomTom lükkas selle protseduuri ebausaldusväärsena tagasi. “Me leidsime, et reaalsuse viimse sillasambani modelleerimine ja siis selle trianguleerimine on liiga tundlik muutuste suhtes. Visuaalseid muutusi on liiga palju,” ütles TomTomi üks asepresidente Pieter Gillegot-Vergauwen. Kas või puu mahavõtmine või tänavapildi suvest talve muutumine võib probleeme tekitada.

Selle asemel talletab TomTom oma kaardistamissõidukite LIDARite abil “sügavuskaardi”. See süstem salvestab teeäärse maastiku iseloomulikke vorme ja kaugusi, püüdmata üksikuid esemeid identifitseerida. Analüüsides kogu teelõiku on võimalik siduda isesõitva auto LIDARi andmed sügavuskaardiga ja välja arvutada selle asukoht, isegi kui puu kasvab või veoauto on ees.

Google, mis on isesõitvaid autosid pikalt testinud, koostab oma lokaliseerimiskihi sarnaselt. HERE proovib ka süsteemi, mis kasutab tehisintellekti, et tuvastada kaamerates ja LIDARites ilmuvaid esemeid. Olenemata metoodikast väidavad kõik kolm ettevõtet, et suudavad isesõitva auto teel positsioneerida 10-20 sentimeetri täpsusega.

Mõned autotootjad, sealhulgas Nissan, Ford, Kia ja Tesla usuvad, et isesõitev tehnoloogia on 2020. aastaks valmis. Volvo kavatseb juba järgmisel aastal anda 100-le juhile täiesti isesõitva auto. See suurendab survet maailma kõrglahutusega kaardistamiseks enne, kui autod hakkavad ise salongidest välja sõitma. HERE’il on mitusada George’isarnast autot 32 riigis kaardistamas miljoneid teekilomeetreid aastas. TomTomil on 70 autot Euroopa ja Põhja-Ameerika suurematel teedel. Zenrin, osaliselt Toyotale kuuluv Jaapani kaardistusettevõte on eriti aktiivne Aasias.

Nii paljudest sõidukitest saadud andmete analüüs ja töötlemine on üks suurimaid väljakutseid. HERE’il tegelesid algselt LIDARiandmete vastava tarkvara abil digitaalseks mudeliks muutmisega inimesed. Kuid see läks kohutavalt aeglaselt, ja ettevõte on välja arendanud vastavad algoritmid, mis leiavad sõidurajatähistusi, äärekive ja muud sarnast automaatselt. HERE’i tehisintellektid suudavad George’i fotodelt tuvastada liiklusmärke ja foore, ning inimesed tegelevad seejärel tulemustega edasi ja otsivad vigu.

Paraku hakkavad George’i andmed vananema kohe, kui need kogutakse. Pidevad ehitus- ja teetööd või muudetud kiiruspiirangud võivad sundida isesõitva auto töötama ohtlikult vananenud kaardiga. Hr Ristevski tunnistab, et kaardid ei ole kunagi täielikult ajakohased: “Meie eesmärk on hoida kaart nii värskena ja täpsena kui võimalik, kuid sõidukite sensorid peavad suutma erisustega toime tulla.”

Kaardistamissõidukid käivad San Francisco-sugustes suurlinnades regulaarselt, kuid suurele enamusele salvestatud teedest võidakse parimal juhul jõuda kord aastas. Osaline lahendus on kasutada reisiandmeid – miljonite nutitelefone ja autode ühendatud navigatsiooniseadmeid kasutavate inimeste digitaalseid jälgi. HERE saab igapäevaselt umbes 2 miljardit sellist andmeühikut, mis koosnevad auto asukohast, kiirusest ja sihtkohast.

probe

Need andmed koondatakse ja anonümiseeritakse privaatsuse säilitamiseks, ning need võimaldavad HERE’il kiiresti tuvastada suuremaid muutusi nagu teesulud. Autode arenedes peaksid ka need andmed rikkalikumaks muutuma. Lõppkokkuvõttes peaksid isesõitvad autod ise aitama oma kaarte täiendada. See on juba nii Google’i isesõitvate autodega, mis suudavad tuvastada ja edastada infot näiteks helkurvestides teetööliste kohta. Google’il pole mitte ainult kõige rohkem isesõitvaid autosid teedel, vaid sellel on ka ligipääs oletatavalt 1,5 miljardist Androidi seadmest pärinevatele navigatsiooni- ja liiklusandmetele üle terve maailma. Google väidab, et on oma HD-kaardistamise fokusseerinud isesõitvate autode testasukohtadele nagu Mountain View’sse Californias, Austinisse Texases, Kirklandi Washingtonis ja Phoenixisse Arizonas.

Mida rohkem uutesse autodesse paigutatakse nutikaid sõitmisabisid nagu automaatne pidurdamine, sõiduraja hoidmine ja möödasõit, jätkab tehnoloogia liikumist täieliku autonoomia suunas. Ja HD-kaardid laienevad teedest kaugemale. Nii HERE kui TomTom sisaldavad maast kõrgemale ulatuvat infot – elektrijuhtmed, sillad, puud ja mõnel juhul kuni 15 korruse ulatuses maju. Sedasorti andmeid saaksid navigeerimiseks kasutada ka teist sorti robotsõidukid – droonid, mis on põhjuseks, miks droonikullerluse ambitsioone hellitav Amazon peab läbirääkimisi HERE’i osakute ostmiseks.

[dropcap]ACCELERISTA KOMM [/dropcap]Päriselu kaardistamine on mingi piirini sama mõttetu nagu interneti väljaprintimine – see lihtsalt muutub nii kiiresti, et see ongi vana juba enne valmimist. Lisaks on kaardistamine juba oma olemuselt minevikkuvaatav tegevus. Asjad aga muutuvad siis, kui kaardi kasutajad hakkavad panustama selle valmimisse.

Ehe näide selle kohta on Waze. Miks Waze on nii populaarne? Sest see on elusorganism, mis õpib, kohaneb ja reageerib asjaoludele. Kaardid ei ole inimeste jaoks juba ammu pelgalt vahendid orienteerumiseks või selleks, et teada, kuhu tänavasse pöörata. Kaardilt oodatakse ka liiklusinfot, ilmaolusid ja kindlasti midagi veel.

Allikas: The Economist, fotod: HERE

KOMMENTEERI SIIN