W ramach realizowanego w Wielkiej Brytanii projektu badań nad technologiami przeznaczonymi do pojazdów autonomicznych zakończono z 230‑milowy przejazd brytyjskimi drogami specjalnie przygotowanego Nissana Leaf.
Projekt HumanDrive jest finansowany wspólnie przez rząd Wielkiej Brytanii za pośrednictwem Centrum Pojazdów Połączonych i Autonomicznych (Centre for Connected and Autonomous Vehicles — CCAV) i Innovate UK oraz dziewięciu innych partnerów konsorcjum. Całkowity budżet projektu wynosił 13,5 mln GBP. W ramach projektu badawczego zakończono z powodzeniem dwie próby: 230-milową, autonomiczną podróż po brytyjskich drogach – „Grand Drive” – z wykorzystaniem zaawansowanej technologii pozycjonowania oraz testy na zamkniętych torach, w ramach których badano jazdę podobną do ludzkiej z wykorzystaniem nauki maszynowej w celu poprawy wrażeń użytkowników.
Jako samochody testowe wykorzystano Nissany Leaf wyposażone w moduł GPS, radar, LIDAR i kamery, czyli technologie pozwalające odbierać otaczający świat. Na podstawie tak zbieranych danych system może podejmować decyzje dotyczące poruszania się po drogach i omijania przeszkód na trasie podróży.
Szczegóły Grand Drive
Pierwszym elementem projektu była „wielka jazda” z Cranfield w Bedfordshire do Sunderland. Przejazd ten był zwieńczeniem 30‑miesięcznej pracy konsorcjum HumanDrive, czyli zespołu partnerów współpracujących pod kierunkiem inżynierów Nissana z Wielkiej Brytanii. Jednym z kluczowych aspektów projektu było opracowanie zaawansowanego systemu sterowania pojazdem autonomicznym. W miarę postępu i upowszechniania się łączności z Internetem oraz rozwiązań autonomicznych konieczne jest opracowanie zaawansowanych systemów jazdy autonomicznej dających klientom poczucie komfortu oraz zapewniających im znajome wrażenia.
W trakcie 230‑milowej podróży wyciągnięte z badań wnioski zastosowano w praktyce, w różnych scenariuszach jazdy drogami pozamiejskimi z minimalnym oznakowaniem lub całkowicie go pozbawionymi, przez skrzyżowania i ronda, a także autostradami. Technologia autonomiczna była wykorzystywana przy zmianie pasów ruchu, włączaniu się do ruchu oraz zatrzymywaniu się i ruszaniu.
„Projekt HumanDrive umożliwił nam opracowanie autonomicznego pojazdu, który poradził sobie ze specyficznymi dla tej części świata wyzwaniami spotykanymi na brytyjskich drogach, takimi jak skomplikowane ronda i szybkie drogi podmiejskie bez oznakowania pionowego i poziomego, a nawet krawężników” – powiedział Bob Bateman, kierownik projektu w europejskim Centrum Technicznym Nissana.
HumanDrive i uczenie maszynowe
W drugiej części projektu analizowano jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą ulepszyć doświadczenie użytkownika i podnieść komfort jazdy pasażerów pojazdów autonomicznych i podłączonych do Internetu. Pojazdy testowe, sprawdzane na prywatnych torach, były wyposażone także w systemy sztucznej inteligencji umożliwiające uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym, opracowane przez należącą do konsorcjum firmę Hitachi Europe Ltd. Analiza wcześniejszych scenariuszy drogowych i wyników testów różnych rozwiązań umożliwia zbudowanie zbioru danych i wykorzystanie wniosków z takich doświadczeń w podobnych sytuacjach w przyszłości, aby wytyczyć bezpieczną trasę omijającą przeszkodę. Technologie te poddano rygorystycznym testom i dopracowywano na różne sposoby, w tym w symulacjach, z wykorzystaniem techniki Hardware-in-the-loop oraz na prywatnych torach doświadczalnych.
„Bezpieczne ukończenie najdłuższej autonomicznej jazdy w Wielkiej Brytanii jest niesamowitym osiągnięciem Nissana i konsorcjum HumanDrive, a także ogromnym krokiem w kierunku wprowadzenia na brytyjskie drogi samochodów bez kierowców” – tłumaczy Nadhim Zahawi, parlamentarny podsekretarz stanu w Departamencie Strategii Biznesu, Energii i Przemysłu.
Projekt HumanDrive wykraczał poza rozwijanie technologii jazdy autonomicznej. Badanie dotyczyło także zaawansowanych funkcji cyberbezpieczeństwa w pojazdach autonomicznych, opracowania metod testowania i zapewnienia bezpieczeństwa testów takich samochodów w Wielkiej Brytanii oraz zweryfikowania konsekwencji pojawienia się samochodów autonomicznych w szerszym systemie transportowym.
(TSz)
Źródło: Informacja prasowa