1721
Máme radost, článek se vám líbí.
Už si ho přečetlo 1721 lidí, buďte další
28.05.2019

Problémy autonomních aut aneb proč je stále ještě nemáme

Nejen Uber, ale i Google či Apple testují autonomní vozidla. Do běžného provozu se ale ne a ne dostat. Dokonce i Tesla má svého Autopilota, ale k autonomnímu řízení úrovně pět má proklatě daleko. Není ve skutečnosti o nic schopnější než asistenční systémy Cadillacu či BMW. Namístě je tedy otázka, kde je problém?

Kdo ponese zodpovědnost?

Problémy s autonomními vozidly můžeme rozdělit v zásadě do tří kategorií – na legislativní, morální a technické. Legislativní překážky jsou velmi podstatné. Automobilky, které chtějí autonomní vozidla testovat v provozu, musí svá auta testovat jen tam, kde to legislativa umožňuje, nebo složitě řešit zvláštní a často dočasné výjimky. Největší část testování se odehrává v USA, kde je legislativa v tomto ohledu nejpřipravenější.

Klíčovou otázkou přitom zůstává, kdo přesně ponese právní odpovědnost v případě nehody. Bude to řidič i v okamžiku, kdy auto jelo autonomně? Nebo to bude výrobce vozidla? Nebo jeho majitel? A co při nehodě autonomního vozidla s „ručně“ řízeným vozidlem, cyklistou nebo chodcem? Autonomní vozidlo by mělo přece umět řídit lépe než člověk. Kdo pak bude za takovou nehodu moct? Jak se bude řešit nehoda z důvodu „nepřizpůsobení rychlosti jízdy stavu a povaze vozovky“?

Koho mám zabít?

Mezi nejpalčivější témata patří otázka, „koho mám zabít“. Tedy v situaci, kdy jsou škody na zdraví nevyhnutelné, jako když dítě vběhne na poslední chvíli před auto a už není šance vůz včas zabrzdit. Má auto, které je schopné reagovat rychleji než člověk, narazit do dítěte, nebo ohrozit posádku? Co když ale před autem budou dvě děti? Na tyto a další podobné otázky se zatím pokusilo systematicky odpovědět jen německé spolkové ministerstvo dopravy, jehož resumé je takové, že v případě nevyhnutelné nehody je jakékoliv rozlišování mezi jednotlivci založené na osobních charakteristikách – věku, pohlaví, fyzické či psychické konstituci – zcela nepřípustné (viz tento dokument).

Čtení značek nefunguje úplně optimálně

A pak tu máme samozřejmě i technické problémy. Prvním z nich je čtení dopravních značek. Tím je dnes vybavena celá řada automobilů a pokročilejší systémy navíc kombinují údaje z kamery s údaji z GPS. Přesto tyto systémy nemají vždy správné informace. Problém jim dělá v podstatě nahodilé umístění značek, kdy zejména v zahraničí je běžné, že pro různé jízdní pruhy platí různá omezení, ale také třeba česko-slovenský zvyk ukončovat rychlostní omezení křižovatkou, a nikoliv značkou, která ho ruší, jako ve většině zemí EU.

Pozor na čáry!

Dalším problémem se ukazují být čáry, tedy ty na silnici. Asistenta pro jízdu v jízdních pruzích mají dnes opět všechna modernější auta buď v základu, nebo jako příplatkovou výbavu. Jenže tento systém má hned několik důležitých nedostatků. Zaprvé, v okamžiku, kdy je na silnici vidět více pruhů najednou (staré značení či dočasné značení žlutými pruhy), systém naráží na problém a nepozná, kterého značení se držet, což řeší vypnutím. Zadruhé, velká část silnic prostě žádné pruhy nemá nebo jim chybí ten středový. A zatřetí, existuje celá řada silnic (zejména například v Norsku či v Alpách), na které – byť jsou obousměrné – se vejde jen jedno auto, což je řešeno pravidelně rozmístěnými „vyhýbacími“ místy.

Co když bude mlha a sněžit?

Aby nevznikal dojem, že jízda venku po dostatečně širokých silnicích se správně umístěnými značkami a značenými jízdními pruhy je už technologicky vyřešená, je potřeba zakomponovat ještě jeden důležitý aspekt – počasí. To považovala organizace SAE (Society of Automotive Engineers) za tak zásadní faktor, že kvůli němu vytvořila dva odlišné stupně plné autonomie, kdy ten nejvyšší, pátý, je vyhrazen plně autonomním vozům schopným jezdit za každého počasí. Kde je problém? Fakt je, že autonomní auta dokážou ve tmě, v protisvětle a vlastně i v mlze vidět lépe než člověk. Stačí zkombinovat údaje z radaru, LIDARu, infrakamery a optické kamery a rázem máte mnohem lepší přehled o dění kolem auta, než kdy bude mít člověk. Jenže autonomní auto se musí naučit počítat s tím, že někdy „vidí“ lépe ta část a jindy zase ona. Velmi hustý déšť či sněžení může vyřadit radar i LIDAR, protisvětlo optickou kameru atd. A co se bude dít, když nějaké čidlo zakryje bahno, orosené sklo, led nebo sníh? Co když navíc bude náledí?

Pozor na rušení!

A pak tu je ještě poslední problém, který s výše řečeným souvisí. Zdrojem rušení jednotlivých senzorů autonomního vozu totiž nemusí být nutně jen bahno, sníh, mlha nebo déšť. Rušení může pocházet i z dalších zdrojů, ať už přírodních – jako je například bouřka, kdy výboj blesku v bezprostředním okolí může ovlivnit, či dokonce poškodit některé senzory –, nebo umělých, jako je třeba silné elektromagnetické pole vycházející z nějakého zařízení. Autonomní auto by si přitom z definice stupňů autonomiemělo dokázat poradit i s tímto problémem.


Přidat nový komentář

×

    Nemělo by vám uniknout

    13.08.2020

    Jonathan Galindo ‑ nový fenomén, který straší děti

    Již je to pár let, co děti a jejich rodiče strašila on-line výzva Modrá velryba či děsivě vyhlížející Momo, která přes WhatsApp posílala zprávy s násilným obsahem. Oba "strašáci" již začali pozvolna…

    02.08.2020

    Kyberšikana

    Vybavujete si ze svého dětství okamžiky, kdy někdo ubližoval vašemu spolužákovi? Dlouhodobě ho psychicky i fyzicky týral, bral mu svačiny, a k jeho nadávkám se postupně přidala celá třída? Tenkrát se…

    15.06.2020

    On‑line seriál „Pozor na kyberprostor!“

    Projekt Kraje pro bezpečný internet, volné sdružení všech krajů České republiky, se prevenci internetové kriminality věnuje již od roku 2013. V posledních 4 letech uvedl na svět mj. 40 videí s…

    03.06.2020

    Zdravotní záznamy jsou pro hackery zlatý důl

    Za kolik lze zpeněžit ukradené informace? Právě tuto otázku si pokládají zločinci, kteří se dostanou k cizím údajům a chtějí je zpeněžit na černém trhu. Zatímco za ukradené číslo kreditní karty mohou…