Nová aktualiazace samořídicího softwaru společnosti Tesla nemá dostatečně bezpečnostní prvky, tvrdí experti na bezpečnost amerického spotřebitelské organizace Consumer Reports.

Automobilka Elona Muska začala na začátku tohoto měsíce zavádět novou aktualizaci, které umožňují oprávněným majitelům “plně autonomní jízdu” v dalších dopravních situací. Systém je zatím v beta verzi, firma ale plánuje okruh spotřebitelů, kteří ho ve voze mají, dále rozšiřovat.

Majitelé stále musí být schopni okamžitě převzít kontrolu nad vozidlem a Musk na Twitteru připustil, že se mohou vyskytnout “nepředvídané problémy”, které bude třeba v budoucnu vyřešit. Zároveň požádal uživatele, aby “byli paranoidní”.

Časopis Consumer Reports (CR) uvedl, že plánuje nezávisle otestovat aktualizaci softwaru, známou jako FSD beta 9, jakmile ji obdrží jeho vlastní vozidlo. Nicméně zástupci organizace vyjádřili znepokojení už nad záběry chování vozu, které se objevily na internetu. Na některých je vidět, jak vůz naráží do křoví, vynechává zatáčky, či dokonce míří k zaparkovaným autům.

Automobil Tesla Autopilot namísto drahého lidaru (de facto “laserového radaru”), který preferuje řada jiných společností z oboru, využívá ke sledování okolí kamery, ultrazvukové senzory a radar. Podle dnešních standardů je autopilot Tesly považován za “částečně automatizovaný” systém úrovně 2 (přehled standardu najdete na konci článků).

Neplacení betatestři

Vozidla Tesla již měla určitou úroveň autonomie při jízdě po dálnicích. FSD beta 9 však umožňuje větší automatizaci jízdních úkonů, včetně možnosti umožnit mu pohybovat se po křižovatkách a městských ulicích.

“Videa s FSD Beta 9 v akci neukazují systém, který by dělal řízení bezpečnějším nebo dokonce méně stresujícím,” řekl Jake Fisher, senior ředitel Centra automobilových testů CR. ” Spotřebitelé jednoduše platí za to, že se stávají beta testery vyvíjené technologie bez adekvátní bezpečnostní ochrany.”

Profesor MIT Bryan Reimer, který se zabývá výzkumem automatizace vozidel, řekl pro Consumer Report, že “zatímco řidiči si mohou být vědomi zvýšeného rizika, které podstupují, ostatní účastníci silničního provozu – řidiči, chodci, cyklisté atd. nevědí, že se nacházejí v přítomnosti testovacího vozidla, a podstupují tak riziko, se kterým nesouhlasili.”

Přístup společnosti Tesla je v kontrastu s ostatními společnostmi vyvíjejícími technologii samořízených automobilů, jako jsou Argo AI, Cruise a Waymo. Ty že omezují testování svého softwaru na soukromé tratě, případně využívají vyškolené bezpečnostní řidiče jako kontrolory. Společnost Tesla na žádosti Consumer Report o komentář nereagovala.

Fisher a další se domnívají, že Tesla by měla přinejmenším monitorovat řidiče v reálném čase, aby se ujistila, že dávají pozor při používání nového softwaru. Fisher například tvrdí, že aktualizovaný software má “působivou” grafiku na obrazovce, ale obává se, že i krátký pohled řidiče na displej může být příliš dlouhý na to, aby systém zabránil nárazu do auta nebo chodce. Některé nové vozy Tesla jsou vybaveny kamerami pro sledování řidiče v reálném čase. Experti Consumer Report ovšem pochybují o o jejich účinnosti.

“Tesle nestačí jen požádat lidi, aby dávali pozor – systém musí zajistit, aby se lidé věnovali řízení, když je v provozu,” říká Fisher, který doporučuje, aby Tesla používala systémy sledování řidiče ve voze, které zajistí, že řidiči budou mít oči na silnici. “Už víme, že testování samořídicích systémů bez odpovídající podpory řidiče může skončit – a také skončí – smrtelnými nehodami.”

Testovací samořízené vozidlo společnosti Uber v roce 2018 srazilo a způsobilo smrt 49leté Elaine Herzbergové, když přecházela ulici v oblasti Phoenixu. Vyšetřováním bylo zjištěno, že posádka se nevěnovala řízení a nijak nestačila zareagovat na nehodu a bezpečnostní prvky systému byly do značné míry “osekány”. Federální vyšetřování částečně vinilo ze srážky nedostatečnou regulaci a nevhodné bezpečnostní zásady společnosti Uber. Po této tragédii zavedlo mnoho společností přísnější interní bezpečnostní pravidla pro testování samořídicích systémů. Jde například právě o sledování řidičů, které mají zajistit, že se nerozptylují. Firmy také více spoléhají na simulace a uzavřené testovací dráhy.

Tesla Model S u nabíjecí stanice (foto Alexandre Prévot)
Tesla Model S u nabíjecí stanice (foto Alexandre Prévot)

Jako opilý řidič?

Kromě inženýrů společnosti CR vyjádřili obavy o výkonnost nového softwaru Full Self-Driving i odborníci z oboru, kteří sledovali videa s tímto softwarem v akci.

Selika Josiah Talbottová, profesorka na American University School of Public Affairs ve Washingtonu, D.C., která se zabývá autonomními vozidly, uvedla, že Tesly vybavené FSD beta 9 se na videích, která viděla, chovají “téměř jako opilý řidič”, který se snaží udržet v jízdním pruhu. “Kličkuje vlevo, kličkuje vpravo,” říká. “Zatímco jeho pravotočivé zatáčky se zdají být poměrně pevné, levotočivé jsou hodně divoké.”

Video, které na YouTube nahrál uživatel AI Addict, ukazuje působivou navigaci kolem zaparkovaných vozidel a přes křižovatky. Auto se při jízdě však také dopouští mnoha chyb. Tesla mimo jiné zavadí o keř, po odbočení najede do špatného pruhu a zamíří přímo do zaparkovaného auta. Software se také občas během jízdy odpojí a náhle přenechá řízení řidiči.

“Je těžké zjistit jen na základě sledování těchto videí, v čem přesně problém spočívá, ale už z pouhého sledování videí je jasné, že má problém s detekcí nebo klasifikací objektů,” říká Missy Cummingsová, odbornice na automatizaci, která je ředitelkou laboratoře Humans and Autonomy Laboratory na Dukeově univerzitě v Durhamu ve státě New York, N.C. Jinými slovy, auto se snaží určit, co jsou objekty, které vnímá, nebo co má s těmito informacemi dělat, případně obojí.

Podle Cummingsové je možné, že Tesla nakonec vytvoří samořídící vůz. Zatím ovšem automobilka neprovedla dost zkušebních jízd, aby něčeho takového se stávajícího softwaru mohla vůbec dosáhnout. “Nevylučuji, že někdy v budoucnu je to možné. Ale funguje to už nyní? Ne. Přihořívá alespoň? Ne.”

Testování bez souhlasu

Dát beta verze softwaru přímo do rukou spotřebitelů není nic neobvyklého, při vývoji počítačového softwaru je naopak běžný. Na silnici by mohl způsobit skutečné problémy, upozornila Cummingsová: “Je to étos Silicon Valley, že software je z 80 procent hotový, pak ho uvolníte a necháte uživatele, aby odhalily chyby. A to je možná v pořádku pro váš mobilní telefon, ale není to v pořádku pro systém kritický z hlediska bezpečnosti.”

Dodejme, že nikdo nezpochybňuje, že výkony systému se zlepšují. I odborníci oslovení Consumer Report si všimli výrazného zlepšení výkonu mezi staršími a novějšími videi Tesly automatizujícími úkoly řízení. “Je zajímavé, jak rychle inženýři v Tesle zřejmě využívají data ke zlepšení výkonu systému,” řekl například již citovaný Bryan Reimer z MIT.

Dokud se však Tesly nestanou skutečně autonomními, mohla by taková postupná zlepšení snížit ostražitost řidičů. Ti se začnou spoléhat na to, že auto bude rozhodovat za ně, byť na to ve skutečnosti není připraveno, obává se James Fisher: “Když bude software většinu času fungovat dobře, může se drobná chyba změnit v katastrofu, protože řidiči budou systému více důvěřovat a méně se zapojí, když to bude potřeba.”

Aby se tomu předešlo, Fisher, Reimer, Talbottová a další vyzývají Teslu, aby začlenila robustní systémy monitorování řidiče. Ty by měly v reálném čase sledovat, zda osoba za volantem je připravena převzít řízení. Tesla se ale zatím zdráhá takové řešení zavádět.

To se jí může vymstít, odhaduje Jason Levine, výkonný ředitel amerického Centra pro bezpečnost automobilů (Center for Auto Safety), americké zájmové organizace orientující se na bezpečnost silničního provozu. Levine říká, že automatizace může zachránit životy, ale pouze v případě, že řidiči si bude jasně vědomi omezení technologie. “Výrobci vozidel, kteří se rozhodnou bez souhlasu testovat své nevyzkoušené technologie na majitelích svých vozidel i na široké veřejnosti, v lepším případě ohrožují pokrok ve vývoji a zavádění nových bezpečnostní technologií, v horším případě mohou mít na svědomí nehody a úmrtí, kterým šlo předejít.” Levine a další navíc tvrdí, že Tesla používá marketingové termíny, jako je “plně samořídící”, které vytvářejí klamný dojem, že vozidla mohou řídit bez zásahu člověka.

Přední prostor v Tesle Model S v USA přeměnili i v jakousi provizorní dětskou vaničku s barevnými míčky (foto Tesla)
Přední prostor v Tesle Model S v USA přeměnili i v jakousi provizorní dětskou vaničku s barevnými míčky (foto Tesla)

Sama mezi všemi

Přístup Tesly k testování softwaru na veřejných silnicích bez monitoringu řidičů dělá z automobilky “vlka samotáře” v odvětví, které jinak dbá na bezpečnost, tvrdila pro Consumer Report Talbottová, která pracovala mimo jiné i jako odbornice na hodnocení bezpečnosti vozidel a právnička se specializací na tuto oblast: “Zbytek odvětví říká: ‘Chceme to udělat správně, chceme získat důvěru veřejnosti, chceme, aby regulační orgány byly našimi partnery”. Dosud “správná praxe” podle ní znamenala, že softwar vozidel se před testováním na veřejných silnicích ověřoval na vozech s vyškolenými řidiči a na uzavřených testovacích trasách.

Pravdou je, že především právě po již zmíněné smrtelné nehodě Uberu v roce 2018 jsou ostatní výrobci velmi opatrní. Jistě, i další splečnosti (Argo AI, Cruise, Waymo) zkoušejí prototypy samořídících vozidel na veřejných komunikacích, ale jejich postupy jsou jiné než Tesly. “Každá změna našeho softwaru prochází přísným procesem uvolňování a je testována kombinací simulačních testů, testování na uzavřených tratích a jízd na veřejných komunikacích,” uvedl pro Consumer Report mluvčí společnosti Waymo Sandy Karp. Ray Wert ze společnosti Cruise zase tvrdil, že autonomní vozidla jeho společnosti budou nasazena až poté, co se společnost přesvědčí, že jsou bezpečnější než lidé za volantem.

Přístup Tesly ovšem zatím nenašel odpůrce tam, kde na tom opravdu záleží. Americké federální úřady se zatím neodhodlaly přesně určilt, jaké druhy softwaru pro řízení vozidel lze na veřejných komunikacích přesně používat. Nepochybně přitom jsou pod jistým tlakem, aby zasáhly: “Nikdy jsem neviděl nic podobného, jako vidíme dnes v případě společnosti Tesla, kdy jako by americké ministerstvo dopravy mělo klapky na očích,” divila se napříkald Talbottová před novináři.

Jak ale přibývá událostí na silnicích, objevují se náznaky, že americká reuglace přitvrdí. Například Národní úřad pro bezpečnost silničního provozu zpřísnil požadavky na hlášení o nehodách, do kterých byly zapleteny vozy se zapnutými prvky “autonomního řízení”. K výraznější regulaci a zákazům je ovšem v USA ještě daleko.

Známky pro samořidiče

Je jasné, že auta se ještě nějakou dobu neobejdou na silnicích bez lidské pomoci a dozoru. Jejich dospívání k samostatnosti se dnes nejčastěji hodnotí známkováním, které připravila mezinárodní skupina odborníků na automobilovou techniku SAE. Samořídící auta podle se známkují přesně opačně než děti v českých školách: známka 1 je vyhrazena pro ty, co umí nejméně, známka 5 je určena pro ty nejlepší. (Což je stejně jako v Estonsku či Turecku, pro zajímavost.)

1: PODPORA ŘIDIČE

To je vůz, který řidiči pomáhá. Příkladem může být tempomat, který sám udržuje rychlost a odstup od vpředu jedoucího vozidla. Počítač v autě může mírně zasahovat do řízení na základě aktuální jízdní situace, konkrétně zrychlovat, zpomalovat, lehce zatáčet. Ovšem auto může vykonávat vždy jen jednu funkci, nikoli je kombinovat.

2: ČÁSTEČNÁ AUTOMATIZACE

Tomuto stupni se přezdívá „nohy z pedálů, oči na silnici“. Takový systém dokáže v podstatě totéž co „jednička“, ovšem může zkombinovat několik činností najednou. Dokáže samo zároveň například zrychlovat a točit volantem. Řidič ale doslova nemůže spustit oči ze silnice, musí být vždy připraven okamžitě převzít řízení. Dobrý příkladem je systém automatického parkování.

3: PODMÍNĚNÁ AUTOMATIZACE

Na úrovni 3 už může počítač za určitých okolností úplně převzít kontrolu nad vozem. Nezvládne žádné složité situace, ale dokáže si poradit například na široké dálnici s dobře vyznačenými jízdními pruhy. Řidič nemusí mít ruce na volant, a ani nemusí sledovat silnici, ale stále musí být připraven na upozornění systému převzít řízení. Autopilot při jízdě po dálnici automaticky zrychluje, řídí, brzdí, a dokonce se i vyhýbá.

4: VYSOKÁ AUTOMATIZACE

Situace je přesně opačná než v případě stupně 3. Auto se většinou řídí samo, člověk musí zasáhnout pouze občas. Například, pokud je velmi špatné počasí, husté sněžení apod. Důležité je, že auto si umí poradit i v případě, kdy vyzve člověka k převzetí řízení, ale ten nereaguje. Samo pak bezpečně zastaví.

5: PLNÁ AUTOMATIZACE

Stroj zvládá úplně všechny situace, volant není vůbec potřeba. Člověk jen nasedne a dá vědět, kam chce jet.

Světová města rostou. Ještě před 100 lety byla velká většina obyvatel světa doma na venkově a ve městech žil zhruba každý pátý obyvatel planety. V roce 2007 podle zprávy OSN (shrnutí v PDF) zřejmě poprvé došlo k tomu, že počet obyvatel měst byl vyšší než počet lidí žijících mimo města. Od té doby se poměr neustále zvyšuje. Dnes zhruba 55 za 100 lidí žije ve městech. A pokud se nic zásadního nezmění – a zatím není jasné, proč by mělo – v roce 2050 už bude na ve městech žít 70 ze 100 obyvatel světa.

To je v mnoha ohledech vlastně dobře. Může se tak uvolnit plocha pro jiné využití, třeba na ochranu přírody; ve velkých městech také vzniká nejvíce nových nápadů, myšlenek a vynálezů. Ale není to samozřejmě jen dobře. Život ve městech může být snadno nepříjemný, uhoněný a bez oddechu. Velkou měrou k tomu může přispět i doprava. Každodenní kolony nikomu na klidu a pohodě nepřidají.

Chce to kvalitu

Tento problém má už jedno známé a ověřené řešení: dobrou městskou hromadnou dopravu. Ta prokazatelně dokáže snížit počet automobilů na ulicích, tím je zklidnit, snížit míru znečištění a udělat město celkově příjemnější. Dnes může být účinek takových opatření o větší, že velká část dopravních prostředků blízké budoucnosti může být elektrických, a nemusí tedy vypouštět do ovzduší vůbec žádné emise.

Důležité je znovu opakovat, že aby hromadná doprava skutečně ulicím ulevila, musí se s ní cestovat příjemně, dobře – a přitom to samozřejmě nesmí být příliš drahé. Lidé těžko budou jezdit dopravou, na kterou budou muset dlouho čekat, která je nedoveze tam, kam chtějí, a ve které se nebudou cítit dobře a bezpečně.

Tak by mohly vypadat autonomní autobusy v blízké budoucnosti
Tak by mohly vypadat autonomní autobusy v blízké budoucnosti (foto DAM)

Je to těžké: jak to udělat, aby autobusů, tramvají či trolejbusů nebylo moc a přitom se každý dostal rychle tam, kam potřebuje? Zdá se, že to nemá řešení – a skutečně asi jedno jediné řešení neexistuje. Dobrá hromadná doprava v nějakém větším městě tedy bude muset být velmi „pestrá“.

Na jedné straně jsou zapotřebí rychlejší dopraví prostředky na větší vzdálenosti (metro, příměstské vlaky). To velká města poměrně dobře umí zvládnout. Zároveň ale musí být existovat možnost, jak popojet jen pár ulic. Ať už proto, že počasí procházce nepřeje, nebo už na nic dotyčný nemá věk. A tady je dna výběr menší. To by se ovšem mohlo změnit.

Malý, šikovný, samostatný

Na několika místech světa, včetně několika evropských měst (například Helsinek), se v posledních letech zkoušely či zkouší různé typy malých samořiditelných „minibusů“ pro 10-20 lidí, které by mohly problém „jak se dostat jen o pár ulic dál“ snadno vyřešit. Tato téměř výhradně elektrickými motory poháněná vozítka nebývají stavěná na rychlosti; u řady z nich se pohybuje nejvyšší rychlost kolem 25 km/h. Zato bývají obratná, takže se vejdou i do malých uliček. Některá z nich by dokonce mohla umět bokem, například zvažovaný švédský NEVS

Většina by se také měla časem naučit řídit sama, bez pomoci lidské ruky. Díky tomu by jich mohlo být na ulicích více najednou, a lidé by na „svojí“ linku nemuseli tak dlouho čekat. To je pro dnešní programy a počítače stále příliš obtížný úkol. Ovšem městské autobusy mají úkol o něco lehčí než osobní auta.

Za prvé se pohybují menší rychlostí, což dává trochu více času na rozhodování. Což se možná může zdát z hlediska počítače zbytečné, ale není: technika není neomylná a v nižších rychlostech je více času například odhalit senzoru, který přehlédne chodce či překážku. V tomto ohledu se od nás od lidí zatím stále nedokonalí počítačoví „řidiči“ zase tolik neliší.

Za druhé se pohybují po stálých trasách, které dopředu znají. Samozřejmě mohou i tak narazit na obtížné situace, ale každé zjednodušení se hodí. Trasu si mohou počítače před vyjetím například mnohokrát projet, aby se dopředu zjistilo, zda a jaké by s ní mohl mít potíže.

Dnešní elektrické „minibusy“ jsou si na pohled všechny dosti podobné (ono není divu, jsou stavěné všechny pro stejnou práci). Na našem videu se můžeme podívat na stroj HEAT, který se testuje v německém Hamburku. Je zhruba pět metrů dlouhý, uveze maximálně 10 cestujících a ve starobylém přístavním městě jezdí zkušebně od poloviny roku 2020.

Kolem nás se každý den odehrává spoustu věcí, o kterých nevíme, a přitom je někdo dělá kvůli nám. Někdo se musí starat o to, abychom měli čím topit, svítit, co jíst… A také, aby se k nám dostali věci, které chceme nebo potřebujeme.

Neustále roste obliba služeb, které takové věci mají doručit až k nám domů. Doprava takového na internetu objednaných počítačů, knížek nebo třeba stavebnic je přitom dlouhý řetězec. Začíná kdesi v minulosti: když byla daná věc vyrobena. Což bylo obvykle ve chvíli, kdy jsme vůbec neměli nic objednáno, ba jsme možná nevěděli, že právě tuhle věc budeme chtít či potřebovat. Pokračuje pak cestou po moři, vzduchem, silnici či železnici přes velké, či doslova obří sklady až k nám.

Nejtěžší a nejnáročnější přitom nebývá cesta přes mořem nebo v letadle z jedné země do druhé. Největší potíže dnes máme v posledním kroku: ve chvíli, kdy (už skoro) náš počítač, knížka či stavebnice jsou v podstatě jen kousíček od nás. Ve chvíli, kdy jim zbývá jen pár posledních kilometrů. Často se tomu říká „poslední míle“, což je samozřejmě překlad z angličtiny, protože kdo jiný by používal takovou podivnou jednotku délky. Dodejme jen pro úplnost, že není vůbec jasné, která míle to vlastně má být: nejspíše to ta míle, která má 1 609,344 metru, ale také by to klidně mohla být míle geografická (1 855,3176 m), nebo třeba námořní (1 853,184 metru)…

Hodiny zbytečné

Ať je to kterákoliv míle, je to míle obtížná. Především ve stále rostoucích městech není takový úkol pro kurýry, kteří ten poslední úsek mají na starosti, nic jednoduchého. Zácpy jsou běžné, parkovat není kde a zákazníci – i ti, kteří se na své věci opravdu těší – nebývají vždy dochvilní. Natož aby byli vždy tam, kde by v danou chvíli měli být. Kurýři tak drtivou většinu svého času stráví něčím než rozvážkou: čekám na zákazníky, hledáním místa na zaparkování…

Poslední míle se tedy mění v problém. Naštěstí nevyřešené problémy jsou zároveň příležitosti zkusit něco nového. V případě by tím něčím novým měli být kurýři robotičtí. V podstatě jde o spojení několika novinek, které už jsou k dispozici nebo se vyvíjí.

Experimentální dodávka EZ-Flex společnosti Renault určená právě pro dopravu na poslední míli
Experimentální dodávka EZ-Flex společnosti Renault určená právě pro dopravu na poslední míli (foto Renault)

Jednou je jednoduchý elektrický pohon s bateriemi, které vystačí na prakticky celodenní pohyb ve městě (cca 200 kilometrů) a přitom neruší a neznečišťuje okolí. Dalším jsou všudypřítomné mobilní telefony, díky kterými můžete přesně sledovat, kde takový kurýr, kdy se k vám blíží a „domluvit“ se s ním na předávce. Nu, a tou poslední novinkou je samozřejmě „samořídící“ auto. To je v současné chvíli největší problém, a nejen technický.

Příkladem může být český prototyp takového robotického kurýra, který připravují společně firmy Bring Auto a Roboauto. Jde vlastně o malé, šikovné elektrické vozítko, které uveze asi tunu nákladu, jen tři metry dlouhé a jen metr široké. (Malá šířka mu pomáhá zaparkovat i na rušné ulici, aniž by zcela blokovalo provoz.)

V České republice dnes samořiditelná auta na silnici nesmějí. A tak zatím jezdí autíčko buď ovládané na dálku, nebo přímo s řidičem za volantem. Ale už jezdí, sbírá zkušenosti a kilometry, aby bylo připravené zkusit vyřešit zapeklitý problém „poslední míle“, jak dostane příležitost.

V budoucnosti by každý mohl mít svého řidiče, přitom řidič by mělo být poměrně vzácné povolání. Přesně to slibuje vize samořiditelných (či autonomních) vozů. Jak se takové auto ovšem na silnici vůbec vyzná a orientuje?

Začalo to nesměle

Auta, která se opravdu sama a bez lidské pomoci umí pohybovat na silnici, dnes ještě zdaleka nejsu připravená vyrazit na silnice. Konstruktéry a vývojáře čekají podle všeho ještě roky práce, a kdo ví, kdy se k cíli dostanou. Ale je vlastně nečekaným úspěchem, že vozy alespoň něco zvládnou.

K orientaci na silnici totiž dnešní používají počítačové programy, které dokáží rychle a přesně „přeložit“ obraz z kamer (či radaru, ale to je vlastně podobné) do jazyka počítačům srozumitelného. Dlouho šlo o slepou uličku. Počítače v obrazu samy od sebe nic nevidí. Ať se programátoři a počítačoví vědci snažili, jak mohli, počítače až do konce 20. století nedokázali naučit, jak poznat auto od kočky, či žirafu od Eifelovky. Změna přišla na konci prvního desetiletí 21. století, kdy „dozrály“ nové metody programování, které zvládnou zjednodušeně řečeno napodobit někeré rysy lidské intuice (koho zajímá víc, může si přečíst více o hlubokém učení a neuronových sítích).

Díky nic počítače mohou najít v obraze najít význam. Musí se to nejprve dostatečně dlouho a trpělivě učit , k čemuž potřebují spoustu učiva (tedy hodně obrázku), dobré instrukce a dostatek výpočetního výkonu. Ale už to není problém nijak neřešitelný. Když teď víme, kde auta vzala mozek, jaké smysly vlastně na silnici používají?

Garáž společnosti Waymo (patří do koncernu Google), která se specializuje na vývoj samořiditelných vozů (foto Waymo)

(Ne)lidské smysly

Jak asi vyplývá z našeho krátkého exkurzu do historie, dnešní vozy používají k orientaci na silnici především kamery, konkrétně řečeno digitální kamery. Ty jsou dnes levné, dostupné a kvalitvní. Na kamerách se tedy u vozů, které se mají alespoň do určité míry řídit samy, nijak nešetří. Například na vozech Tesla Model 3 je osm kamer, které dohromady vidí dokola celého auta.

Ale to nebývá jediný smysl, který auta mají k dispozici. Prakticky u všech dnešních vozů a u všech zvažovaných samořiditelných vozů blízké budoucnosti jsou ultrazvukové „uši“, tedy senzory, které sledují především bezprostřední okolí, tedy prostor několika metrů kolem vozu. Jde o stejný typ senzorů, který může řidiče upozornit na překážku při couvání.

Běžné optické kamery samozřejmě špatně vidí ve tmě. Řízení za tmy se tedy musí řešit jiným systémem. Dnes se za ten nejslibnější považuje „laserový radar“ známý jako LIDAR. Ten pracuje podobně jako radar, jen namísto radiových vln vysílá pulsy pro lidské oko neviditelného záření a měří dobu, kdy se paprsek odrazí od okolních objektů a vrátí zpátky. Pošle miliony za sekundu a z údajů, které tak získává, si sestavuje reálném čase velmi detailní mapu okolí.

Zatím jsou LIDARy poměrně drahé, předpokládá se, že by měly postupně (nadále) zlevňovat, a samořiditelná auta se bez nich neobejdou. Jsou velmi přesné, zvládnou určit přesnou polohu daného předmětu s centimetrovou přesností i na vzdálenosti kolem stovky metrů. Hodí se tak pro přesnou a navigaci v provozu.

Ještě to chvíli bude trvat

Laserový radar není dokonalý. Občas se stává, zvlášť když se auto pohybuje větší rychlostí, že vysílané paprsky nedopadnou tam, kam mají, a systém některé objekty jaksi „přehlédne“. Zastavit ho může také například hustý padající sníh, kterým laserové paprsky neprojdou. Prototypy samořiditelných vozů společností jako Google či Uber a dalších tak jsou vybaveny obvykle ještě klasickým radarem, který v podobných podmínkách má „vidět“ lépe.

Bude ještě nepochybně nějakou dobu trvat, než se vše podaří dobře „vyladit“ a uvést do takového stavu, aby se auta skutečně mohla řídit sama. Ale kdo ví, třeba to bude dříve, než si myslíme. Ostatně počítače se například nejen žirafy a Eifelovky, ale i chodce naučili poznávat mnohem rychleji, než všichni očekávali.

Na druhou stranu, jak se můžete podívat na našem videu, samořiditelná auta už dnes zvládnou leccos. Uvidíte na něm samořiditelný autobus společnosti AuveTech, která připravuje podobná vozidla pro hromadou dopravu v centru měst.

Demonstrační jízda vozidla AuveTech (video AuveTech)

Známky pro samořidiče

Je jasné, že auta se ještě nějakou dobu neobejdou na silnicích bez lidské pomoci a dozoru. Jejich dospívání k samostatnosti se dnes nejčastěji hodnotí známkováním, které připravila mezinárodní skupina odborníků na automobilovou techniku SAE. Samořídící auta podle se známkují přesně opačně než děti v českých školách: známka 1 je vyhrazena pro ty, co umí nejméně, známka 5 je určena pro ty nejlepší. (Což je stejně jako v Estonsku či Turecku, pro zajímavost.)

1: PODPORA ŘIDIČE

To je vůz, který řidiči pomáhá. Příkladem může být tempomat, který sám udržuje rychlost a odstup od vpředu jedoucího vozidla. Počítač v autě může mírně zasahovat do řízení na základě aktuální jízdní situace, konkrétně zrychlovat, zpomalovat, lehce zatáčet. Ovšem auto může vykonávat vždy jen jednu funkci, nikoli je kombinovat.

2: ČÁSTEČNÁ AUTOMATIZACE

Tomuto stupni se přezdívá „nohy z pedálů, oči na silnici“. Takový systém dokáže v podstatě totéž co „jednička“, ovšem může zkombinovat několik činností najednou. Dokáže samo zároveň například zrychlovat a točit volantem. Řidič ale doslova nemůže spustit oči ze silnice, musí být vždy připraven okamžitě převzít řízení. Dobrý příkladem je systém automatického parkování.

3: PODMÍNĚNÁ AUTOMATIZACE

Na úrovni 3 už může počítač za určitých okolností úplně převzít kontrolu nad vozem. Nezvládne žádné složité situace, ale dokáže si poradit například na široké dálnici s dobře vyznačenými jízdními pruhy. Řidič nemusí mít ruce na volant, a ani nemusí sledovat silnici, ale stále musí být připraven na upozornění systému převzít řízení. Autopilot při jízdě po dálnici automaticky zrychluje, řídí, brzdí, a dokonce se i vyhýbá.

4: VYSOKÁ AUTOMATIZACE

Situace je přesně opačná než v případě stupně 3. Auto se většinou řídí samo, člověk musí zasáhnout pouze občas. Například, pokud je velmi špatné počasí, husté sněžení apod. Důležité je, že auto si umí poradit i v případě, kdy vyzve člověka k převzetí řízení, ale ten nereaguje. Samo pak bezpečně zastaví.

5: PLNÁ AUTOMATIZACE

Stroj zvládá úplně všechny situace, volant není vůbec potřeba. Člověk jen nasedne a dá vědět, kam chce jet.

Auta i jiné dopravní prostředky se časem budou do značné míry řídit bez pomoci člověka. Ale z různých důvodů bude ještě nějakou dobu trvat, než k něčemu takovému dojde.

K dispozici dlouho nebyly dostatečně výkonné počítače, které by tak těžký problém zvládly. Řídit se musí naučit i lidé, kteří jsou díky stovkám milionů let evoluce vybaveni mnohem lepším mozkem, než jaký mají dnešní počítače. Ty jen postupně získávají schopnosti a dovednosti, které nám lidem přijdou samozřejmé. Velmi dlouho také trvalo, než se počítače naučili vidět světě kolem sebe (tento problém se podařilo vyřešit až po roce 2010, více v našem jiném článku).

Navíc se musí auta naučit ještě sama rozhodovat. Na silnicích je čeká řada nepředvídatelných událostí a okolností. Podle dnešních odhadů bude mít řídící program skutečně samořiditelného auta několik stovek miliónů řádek kódu. Jen pro představu, nejdelší český román, pětidílný L.F. Věk od Aloise Jiráska, má zhruba půl milionů slov (a to se dostal i na seznam 40 nejdelších světových románů).

Na druhou stranu, samořiditelná auta již dnes dokáží leccos. Některé úkoly zvládnou počítače bez pomoci člověka docela dobře. Proč toho tedy nevyužít?

Na půl cesty

Možná by to šlo udělat tak, že člověk by nemusel být za volantem neustále. Nechal by na počítači všechny úkony, které samořiditelná auta (či jiné dopravní prostředky) už zvládnou. Po dálnici by mohl vůz jet sám, před příjezdem do hustší dopravy by pak řidiče požádal o pomoc.

Předpokládá se, že než budou k dispozici skutečně samořiditelná a zcela samostatná auta, bude běžné, že vozidla nechají řidiče chvíli odpočívat, nebo se věnovat jiným věcem. V osobním autě si tak řidič bude moc například číst, časem třeba i odpočinout. Ale co když cílem cesty není dostat z místa A na místo B řidiče, ale jen a pouze náklad? Musí řidič opravdu v takovém případě ve voze sedět, když tam bude po většinu doby bude zbytečně?

Na silnicích to tak dnes být musí, předpisy a zákony říkají, že vůz musí neustále řídit člověk. Ale v hlavách konstruktérů a vývojářů je odpověď jiná. Celá řada lidí si dnes myslí, že řidič by mohl do vozidla „naskočit“ do vozu z místa jinde na planetě. V podstatě by tedy vůz řídil na dálku. Někdy se také používá výraz „teleoperace“, který ale doslova znamená totéž – „tele-“ je předpona, která znamená na dálku („televize“ je tedy „obraz (vize) na dálku“).

V podstatě to znamená, že by řidič z Prahy mohl na chvíli „vzít do ruky“ řízení nákladního auta, které se zrovna blíží k Mnichovu, kde doprava zhoustla. Pokud se provoz úplně zastaví, může zase „vyskočit“, protože počítač popojíždění v zácpě zvládne, a věnovat se dodávce, která má rozváží zásilky po Brně. Jinak řečeno, jeden člověk by mohl dohlížet na několik aut – a nemusí to být jen auta na silnicích.

Řízení na dálku ve středisku izraelské firmy Ottopia (foto Ottopia)

Pro bezpečnost i lepší učení

Ještě více se řízení na dálku může hodit v situacích, kdy řidič nemusí přijít jen o nervy a čas při stání v zácpě, ale mohl by přijít o zdraví. Typickým příkladem mohou být důlní stroje. Nehody jsou sice v dnešních dolech méně časté než v minulosti, ale stále jde o nebezpečnou práci. Proč by například důlní nakladače nemohl řídit člověk na dálku?

Vzdálené řízení má ještě jednu velkou výhodu: nemusíme na něj čekat dlouho. Je možné ho zavádět podstatně rychleji než skutečně samořiditelné vozy. Nemusíme počkat, že se počítače opravdu naučí všechno, co řidič musí umět. A navíc při řízení mohou koukat lidem přes rameno.

Řada algoritmů, které se při řízení mají používat, se totiž zlepšuje především učením na příkladech. Znovu a znovu řeší podobné úlohy, zpětně si kontrolují výsledky, a tím se zlepšují (samozřejmě, programátoři v tom mají svou úlohu, musí učení správně připravit). Pro budoucí samořídící auta jsou tedy příklady toho, jak „vzdálený řidič“ řešil tu či onu situaci na silnici, velmi cenné učivo.

Jak takový systém může fungovat, se můžete podívat na videu, které představuje práci izraelské společnosti Ottopia. Její specialitou je vzdálené řízení s pomocí počítačových asistentů, kteří mohou nejen některé úkoly dělat zcela sami, ale také pomáhají dělat jízdu bezpečnou. Pomáhají například bránit kolizím, protože sledují i ty prostory kolem auta, kam řidič nevidí.

Když Karel Čapek v roce 1923 dal světu ve hře R.U.R první roboty, dal jim v podstatě lidskou podobu. Aby ne, nebyl konstruktérem, ale spisovatelem. Není tak divu, že jeho roboti mluvili, jednali a pohybovali se jako lidé. Čapek se ptal „Co to znamená být člověkem?“, na „Jak postavit dobře fungujícího robota?“

Na Čapkovu otázku si musí odpovědět každá doba a každý z nás po svém. Není na ní jedna dobrá, univerzální odpověď. Na tu druhou – jak by měl vypadat dobře fungující robot – je odpověď výrazně jednodušší. Zní ovšem úplně jinak než v Čapkově hře.

Po dvou ne!

Soustřeďme se na jeden aspekt – pohyb. Na první pohled byste možná řekli, že pohyb po dvou by měl být pro roboty ideální. Vždyť lidé se tak pohybují a má celou řadu výhod. Nejen, že tak mají volné ruce pro práci, ale také patří k nejefektivněji se pohybujícím zvířatům vůbec.

Ve vytrvalosti se nám vyrovná málokdo. V poklusu bychom mohli překonat celou řadu zvířat považovaných za velmi vytrvalé běžce. Špičkoví maratónci se pohybují něco přes dvě hodiny rychlostí necelých 20 kilometrů za hodinu. Velcí psi vydrží přibližně stejnou rychlost (vlastně jim vyhovuje o něco vyšší) jen pár desítek minut a pak přejdou do pomalejšího poklusu. Koně sice cválají rychleji (až 30 km/h), ale také takovou rychlost udrží maximálně pár desítek minut. Gepard sice umí dosáhnout rychlosti až 100 km/h, ale jen na pár stovek metrů. Jinými slovy, jak se prodlužuje trať, měli bychom se v průběžném pořadí posouvat výše a výše.

Lidé mají celou řadu triků, které jím v efektivním pohybu pomáhají (ne všechny museli vzniknout kvůli tomu, jen se prostě časem osvědčily, a tak nám zůstaly). Například Achillova šlacha slouží jako pružina, do které se uskladní část energie z dopadu, zvláště během běhu, a to pak pomůže při dalším odrazu. I takové detaily, jako podoba palců na nohou nám pomáhá efektivně se pohybovat s vynaložením co nejmenšího množství energie. V průběhu evoluce se naše původně chápavé palce totiž postupně zkracovaly, abychom o ně doslova nezakopávali. Dnes nám sice takové prsty nepomohou se udržet na stromě, ale rozhodě se s nimi mnohem lépe kluše.

Pohyb navíc nezatěžuje jen nohy, ale i hlavu. Lidé podceňují to, kolik práce jejich mozek a naše tělo i během prosté chůze odvádí. Nejen, že mozek přijímá z celého těla informace o poloze, jejich okamžité poloze, směru pohybu a tak dále. A pak vydává bez zapojení našeho vědomí celou řadu příkazů, které pohyb neustále korigují.

Co platí pro vzpřímenou chůzi, platí samozřejmě i pro vícero nohou. Pohyb na čtyřech či šesti končetinách je sice některých ohledech jednodušší (například při udržování rovnováhy), ale spočítat a řídit všechny nutné pohyby po pohyb čtyř pacek je také obtížné.

Roboti se tak snažili náš pohyb napodobit marně. Jejich chůze byla dlouho strojená a nepřirozená. Roboti chodili, „jako kdyby měli v kalhotách,“ jak to vystihl odborník na počítačové řízení Jiří Zemánek z ČVUT. V posledních několika letech se stroje v této disciplíně výrazně zlepšily, a jejich pohyb se lidské (či zvířecí) chůzi blíží mnohem více, než se nedávno zdálo možné.

Přesto se většina robotů v nejbližších letech téměř určitě nerozejde. Spíše než chůze se budou věnovat nějaké formě motorismu.

Lepší na kolech

Nejlepší a nejpřirozenější pohyb pro roboty bude v příštích letech na kolech. Je to jen přirozený důsledek toho, jaké bude jejich přirozené prostředí.

Roboti blízké budoucnosti se totiž budou téměř výhradně pohybovat v umělém prostředí lidských budov, továren a výhledově možná i silnic a dálnic. Za prvé proto, že pro jejich „mozky“ je orientace v takových stále relativně jednoduchých a předvídatelných míst s celou řadou pravidel výrazně jednodušší.

Za druhé pak proto, že na dlouhé cesty do divočiny nemají dost energie. Byť se baterie v posledních letech výrazně zlepšují, k dokonalosti mají stále velmi daleko. Pokud za sebou nemají tahat napájecí šňůru či pokud nemají stát na jednom místě (a takových je hodně), jejich dojezd je omezený.

V lidmi vytvořeném světě skladových a továrních hal je nejlepší se pohybovat na kolech. Povrch bývá hladký, kopce žádné nebo poměrně krátké a mírné. A za takových okolností je pohyb na kolech zdaleka nejúčinnější způsob pohybu. Ztrácí se při něm mnohem méně energie než při chůzi.

Při každém kroku se část našeho těla (tedy noha) přestane pohybovat vpřed – musí se zabrzdit. To je ztráta energie. Tělo se při každém kroku zvedne, to je také ztráta energie. Naše paže se rytmicky hýbou a pomáhají nám udržovat rovnováhu – další ztráta. Lidé takto při chůzi ztrácí zhruba třetinu vynaložené energie.

Na rovném a hladkém povrchu je tak chůze podstatně méně efektivní způsob pohybu než pohyb na kolech. Cyklista využívá prakticky veškerou svou sílu k pohybu vpřed: bezúčelně ztratí jen pár jednotek procent své celkové energie. Ten pár setin místo jedné třetiny u chodce.

Stačí samozřejmě vyjet do otevřené přírody a počty se změní. Už jen mírném kopci se sklonem 2-3 % se chůze pohybu po kolech vyrovná. A ve chvíli, kdy se pohybujete do prudkého kopce, je pohyb na kolech mnohem náročnější (při skonu 10 % je zhruba 8krát náročnější). Samozřejmě, po každém kopci následuje sjezd, ve kterém se šlapat nemusí…

Ovšem, jak jsme říkali, roboti se cyklické závody pravidelně vydávat nebudou. Jejich „končetiny“ by to pro nebyly ideální. Hlavní devízou nebude totiž často rychlost, ale třeba obratnost, tedy schopnost šikovně a přesně manévrovat na velmi omezeném prostoru.

Jak by to mohlo vypadat, můžete se podívat na následujícím videu. Je na něm robot MOBY-500 ze Španělska, který má pomáhat třeba v dílnách, továrnách či skladech. Díky konstrukci svého podvozku se dokáže jednoduše pohybovat doslova na pětníku.

Načíst další