התכת מידע – צעד נוסף בקידום המכונית החכמה

This post is also available in: English (אנגלית)

מכוניות חכמות מקבלות את המידע ממצלמות, חיישני LIDAR ומערכות ניווט ומיפוי. אך קיימות דרכים להפוך אותן אף לחכמות יותר. חוקרים מבית הספר הפוליטכני הפדרלי של לוזאן, שוויץ, ה-EPFL, עובדים על פרויקט לשיפור האמינות והסבילות של מערכות כאלה באמצעות שילוב הנתונים שהן אוספות עם נתונים מכלי רכב אחרים. כך ניתן, לדוגמא, להרחיב את שדה הראיה של מכונית שנמצאת מאחורי רכב אחר. באמצעות סימולטורים וניסויים, פיתחו החוקרים מסגרת תוכנה גמישה לקישוריות בין כלי רכב חכמים כדי שיוכלו לנהל אינטראקציה ביניהם.

“כיום, פיתוח כלי הרכב החכמים מתמקד בשני היבטים מרכזיים – רמת האוטונומיה ורמת שיתוף הפעולה", אומר אלצ'ריו מרטינולי, העומד בראש מעבדת המערכות החכמות המבוזרות והאלגוריתמים במכון הפוליטכני. במהלך השנים האחרונות עבד הצוות שלו על נושאים בתחום שיתוף הפעולה, שצפוי שתעשיית המכוניות עוד תיהנה מהם. במסגרת תזת הדוקטורט שלו, מילוש ואסיק פיתח אלגוריתמים לתפיסה שיתופית המרחיבים את מודעות המצב של כלי רכב חכם באמצעות התכת נתונים מחיישנים ברכב עם נתונים המעוברים מכלי רכב שיתופיים בסביבתו.

על פי actu.epfl.ch, החוקרים השתמשו באלגוריתמים השיתופיים כבסיס למסגרת התוכנה. לדוגמא, בתרחיש בו מכונית אחת עוקפת מכונית אחרת בכביש דו-מסלולי, הן מפתחות מערכת סיוע שמעריכה את הסיכון הטמון בעקיפה. תפיסה שיתופית פירושה שרכב חכם מסוגל לשלב את הנתונים שלו עם אלה של רכב אחר, למשל הרכב שהוא מעוניין לעקוף, שהוא בעל שדה ראיה רחב יותר. בדרך זו, ההחלטה האם לעקוף או לא יכולה להתקבל בצורה בטיחותית. על פי ואסיק, "תפיסת השיתופיות הופכת את העקיפה לבטוחה וזורמת יותר".

במהלך הסימולציה, הותקנו בשתי  מכוניות חשמליות מדגם C-Zero של סיטרואן מצלמת מובילאיי, מערכת איתור מיקום מדויקת, ראוטר המאפשר תקשורת וויפיי, מחשב להרצת התוכנה וסוללה חיצונית. "אלה לא היו מכוניות אוטונומיות", אמר מרטינולי, "אבל הפכנו אותן לחכמות בעזרת ציוד מוכן מהמדף".

אחד הקשיים בהתכת נתונים מהמכוניות קשור למיקום היחסי. המכוניות הצטרכו לדעת בדיוק איפה כל אחת מהן ביחס לשניה וביחס לעצמים בסביבה. אם הולך רגל אחד לא נראה לשתי המכוניות כממוקם באותה נקודה, קיים סיכון שביחד הן יראו שתי דמויות במקום אחת. על ידי שימוש באותות אחרים, בפרט כאלה מחיישני LIDAR ומצלמות, הצליחו החוקרים לתקן טעויות במערכת הניווט ולהתאים את האלגוריתמים שלהם.

התרגיל היה מאתגר במיוחד מפני שהיה צורך לעבד את הנתונים בזמן אמת כאשר כלי הרכב היו בתנועה. "מסיבה זו הפרויקט סייע גם לשפר את דיוק המיקום באופן כללי יותר", אמר ואסיק. למרות שהניסויים כללו רק שני כלי רכב, המטרה לטווח הארוך היא ליצור רשת של מספר רב של כלי רכב המקושרת גם עם תשתית הכבישים.