Pro et contra - samodejna vožnja, lidar ali kamere?
Tehnologija zaznavanja okolice je srce avtonomne vožnje. Brez nje računalnik v vozilu ne bi vedel, kdaj zavirati, zaviti ali zamenjati pasu. Med glavnimi pristopi sta lidar (»optični radar«) in kamera, vsak s svojimi prednostmi in slabostmi.
Boris Šavc
Za plačilo lahko uporabite plačilno kartico ali PayPal ali Google Pay:
Najprej se morate prijaviti.
V kolikor še nimate svoje prijave, se lahko registrirate.
Tehnologija zaznavanja okolice je srce avtonomne vožnje. Brez nje računalnik v vozilu ne bi vedel, kdaj zavirati, zaviti ali zamenjati pasu. Med glavnimi pristopi sta lidar (»optični radar«) in kamera, vsak s svojimi prednostmi in slabostmi.
Kamere so kot oči, super oči
Boris Šavc
Čeprav številna podjetja prisegajo na lidar, Tesla in nekateri drugi trdno stavijo na kamere. Razlogi za to so tehtni.
Kamere zaznavajo svet na enak način kot človeške oči, barvno in podrobno ter so zmožne prepoznavati prometne znake, oznake, semaforje in statične elemente brez potrebe po dodatni interpretaciji. Lidar sicer ponuja izjemno natančne tridimenzionalne mape, a je pri dojemanju takšnih informacij, kot je barva luči ali besedilo na znaku, »slep«. Poleg tega so kamere precej cenejše, saj gre za tehnologijo, ki je že množično dostopna, medtem ko lidar še vedno prinaša visoke stroške, kljub temu da cene v zadnjem času upadajo. Prednost kamer je tudi v tem, da niso tako občutljive na vremenske razmere. Lidar ima težave z meglo, s snegom in z dežjem ter potrebuje dodatne algoritme za odpravo lažnih zaznav. Kar človek vidi v resničnem svetu, lahko zazna tudi dobro zasnovan sistem s kamerami. Za nameček so kamere enostavno vgrajene v obliko vozila, brez velikih vrtečih se senzorjev, ki kvarijo videz in aerodinamiko.
Res je, kamere potrebujejo ogromno računske moči, saj morajo iz surove slike izračunati razdalje, hitrost in smer gibanja objektov, toda razvoj umetne inteligence in nevronskih mrež je to omejitev hitro zmanjšal. Tesla je s svojim lastnim računalnikom za popolnoma samodejno vožnjo pokazala, da je mogoče podatke iz osmih kamer obdelati hitreje, kot jih človek »predela« z očmi. Pri tem porabijo manj energije kot lidar. Ta ima svoje prednosti, izjemno natančno meri razdalje, je manj občutljiv na svetlobne spremembe in se ponaša z enostavnejšo obdelavo podatkov, vendar so to prednosti, ki jih sodobne kamere in močna strojna oprema hitro dohitevajo.
Pogosto spregledana prednost kamer pred radarskimi sistemi je možnost programske nadgradnje. Zmogljivosti kamer se lahko bistveno izboljšajo z naprednejšimi algoritmi in umetno inteligenco, brez spremembe strojne opreme. Ker so kamere cenejše, lažje skrite, zmožne zaznavati svet tako, kot ga vidimo ljudje, in ker delujejo brez aktivnega oddajanja signala ter so zato manj občutljive na motnje drugih tipal in ne povzročajo interferenc, je logično, da so za množično uporabo v osebnih vozilih pogosto boljša izbira. Prihodnost bo morda prinesla kombinacijo obeh tehnologij, a če gre verjeti viziji Elona Muska, je rešitev avtonomne vožnje v »super človeških očeh« – kamerah, ki vidijo bolje kot mi.
Kamere niso dovolj, tudi če so super
Matej Šmid
Kamere še dolgo ne bodo tako natančen in kompleksen »stroj«, kot so človeške oči. Te imajo ocenjeno ločljivost okoli 500 megapik, a ključna razlika ni v številkah, temveč v obdelavi. Oči so namreč povezane z možgani – daleč najkompleksnejšim »računalnikom« na svetu, ki se je učenja okolice lotil že v otroštvu, in to ob pomoči številnih drugih čutil. Kamere, četudi s tipali visoke ločljivosti, so zato še dolgo ne bodo dosegle takšne kombinacije zaznave in interpretacije.
Umetna inteligenca, ki v Teslinih avtomobilih služi za razpoznavanje video signala iz teh kamer, je v zadnjih letih sicer naredila ogromne korake. A še vedno ni popolna – spomnimo se, kako veliki jezikovni modeli včasih halucinirajo. Nihče si ne želi, da bi to počeli tudi algoritmi, ki odločajo, ali naj avtomobil zavira pred pešcem. Resnični primeri kažejo, da kamere niso popolne in niso dovolj. Teslini sistemi so že povzročili nesreče, ko kamera zaradi bleščanja od sonca ali slabega vremena ni prepoznala ovire. V zadnjem času so krožili celo posnetki, kako je bilo Teslino kamero mogoče prelisičiti s preprostim platnom, na katerem je bila natisnjena fotografija ceste – sistem se je ujel v past in »ni videl« bližajočega se zidu. Kot kojot v risanki, ko je lovil ptiča tekača …
Sploh pa, pri samovozečih sistemih so (in prav je, da so!) standardi zanesljivosti višji kot pri ljudeh. Če nesrečo povzroči človek, je to žal nesreča. Če jo povzroči algoritem, gre za napako, za katero nekdo nosi odgovornost – proizvajalec, razvijalec, morda celo posameznik, ki je obljubljal popolno avtonomijo. Še posebej hude so posledice, kadar je izid nesreče smrten.
Ni naključje, da Tesla že od leta 2016 napoveduje popolno avtonomijo, a je še vedno ni dosegla. Po drugi strani podjetje Waymo od leta 2019 upravlja floto popolnoma samodejnih taksijev – in to zato, ker njihova vozila poleg kamer uporabljajo še lidar. Ta deluje na osnovi laserskih pulzov, ki zelo natančno izrišejo tridimenzionalno sliko okolice, ne glede na svetlobne razmere.
Nasprotniki lidarjev opozarjajo na njihovo visoko ceno, a v kontekstu varnosti je to slab argument. Tehnologija se hitro poceni, medtem ko so človeška življenja neprecenljiva. Varčevati na račun varnosti je dolgoročno slabša odločitev, kar bi moral razumeti tudi Elon Musk.
Najboljši odgovor na vprašanje »kamere ali lidar« je torej – oboje. Kamere so odlične za prepoznavanje semaforjev, prometnih znakov in barvnih razlik, lidar pa zagotavlja zanesljivo zaznavo razdalj, oblik in ovir. Šele kombinacija obeh omogoča stopnjo zanesljivosti, ki jo bodo morali samovozeči avtomobili doseči, da bodo prepričali regulatorje – in predvsem javnost, da so res varni.
