פורד עובדת על יכולת נהיגה אוטונומית בשלג

פורד עובדת על יכולת נהיגה אוטונומית בשלג

This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

להוציא את ההתנגשות שקרתה לאחרונה בין מכונית אוטונומית של גוגל לבין אוטובוס בקליפורניה, ארה"ב, רכבים אוטונומיים בדרך כלל מצליחים להתנייד בעצמם באופן לא רע. הם "רואים" את העולם מסביבם מזוויות רבות שונות, מנתחים אותם ומגיבים בהתאם. אלא שכל זה קורה עד שמגיע השלג.

שלג תוקע טריז בגלגלים, כמו שאומרים, כאשר הוא גורם למערכות הוידאו האנליטיקה ברכב להשתגע ומונע מהמכוניות להתנהג כפי שהן אמורות.

רוב המבחנים למכוניות ללא נהג נערכים בקליפורניה שטופת השמש או בסביבות מבוקרות, שם הראות מצוינת ושום דבר לא מפריע למערכות הבינה המלאכותית, אך כל זה אינו תקף אם מכוניות אוטונומיות יצאו לעולם האמיתי שם שלג  וערפל וגשמי-שלג מתרחשים פעמים רבות. חברת פורד חשפה לאחרונה כי היא מתכוונת להתמודד עם הבעיה הזו בדיוק.

"אם מכוניות אוטונומיות יהפכו למציאות, דבר שכמעט בוודאות יקרה, הן מוכרחות להיות מסוגלות לנווט גם בכבישים מכוסים בשלג," אמרה יצרנית המכוניות בהצהרה רשמית.

על מנת להתגבר על האתגר הזה, חברת פורד מתכננת לעשות שימוש בטכנולוגיית LIDAR (רדאר לייזר). מערכות LIDAR עושות שימוש בלייזר על מנת למדוד במדויק מרחקים וליצור מפות תלת-מימדיות מהנתונים שנאספו בתנאי מזג-אוויר טובים. מפות אלה אז משמשות כבסיס להשוואה עם מידע שנאסף מרכבים אוטונומיים אחרים על מנת לזהות את מיקומם כאשר הראות לקויה.

בעיה אחת איתה יידרשו להתמודד כל יצרניות המכוניות היא שמערכות LIDAR פעמים רבות מפרשות באופן שגוי את חלקיקי השלג והמים כמכשולים שצריך להתחמק מהם. לשם כך עובדת חברת פורד עם חוקרים מאוניברסיטת מישיגן כדי לפתח אלגוריתמים שיוכלו לזהות את החלקיקים ולסנן את הנתונים המתקבלים מהם כלא-רלוונטיים לבטיחות.

על מנת להגביר את אמינות הנתונים, פורד משלבת נתונים ממערכות רדאר, מצלמות, GPS, ו- LIDAR על מנת לעקוב אחר תנאי הכביש. בה בעת, החיישנים סורקים את הסביבה לצורך זיהוי שלטים אשר, כאשר הם מזוהים, מושווים לבסיס הנתונים הקיים כבר במפה התלת-מימדית. דבר זה מעניק מיקום שהוא, לפי חברת פורד, אמין עוד יותר מ- GPS. החברה קוראת לזה "היתוך חיישנים" (sensor fusion), ומערכת ההיתוך צוברת כ 600 ג'יגה-בייט של נתונים בשעה.

הדיפוזיה של היסמכות על מספר חיישנים יוצרת קריאה מדויקת ובטוחה יותר של הסביבה. אם חיישן אחד משתבש, המערכת כמכלול עדיין מתפקדת כראוי.