Jednou ze společností, která bojovala o pozornost investorů v pražském kole start-upové soutěže World Cup Summit 2021, bylo i české BringAuto. Tento start-up chce vyvinout autonomní vozítko, jenž mají nahradit repetitivní a neefektivní práci, vysvětluje manažerka firmy Andrea Najvárková.

Vaše firma se věnuje vývoji autonomních dopravních prostředků, ale už od pohledu je jasné, že Tesle konkurovat nechcete, že?
Ne, nejedná se o autonomní osobní automobil. Jde ale spíše o autonomního robota, který by mohl pracovat samostatně. Můžete si to představit tak, že by měl jezdit po předem projeté trase a zastavovat na určených místech. Měl by sloužit především k rozvozu balíčků ve městech.

Takže jakéhosi automatického kurýra?
Ano, přesně tak. Jde o dopravu na tzv. poslední míli, což je vlastně rozvoz ke koncovým zákazníkům. Proto jde o malé, obratné vozítko, které uveze asi tunu nákladu, ale je pouze tři metry dlouhé a metr široké. Díky tomu může zaparkovat i na rušné ulici, aniž by zcela blokovalo provoz, nebo se pohybovat i mimo silnice.

Jak by si to zákazník přebíral?
Mohl by se s vozem spojit přes aplikaci a svou zásilku si například vyzvednout z vybraného boxu na vozidle. Opravdu by to bylo jako s kurýrem, jen místo člověka by na vás dole čekalo pouze vozítko, ze kterého byste si věci musel vzít sám. Zákazník dostane jednu SMSku s předpokládaným časem dodání, pak deset minut před dodáním další včetně kódu a třetí při zastavení auta před domem. Pak jen zadá kód a převezme si balíček. Systém jsme si už vyzkoušeli na našem elektromobilu, který má podobnou nástavbu, ale ve kterém ještě z legislativních i technologických důvodů sedí řidič. A zásilku Vám zatím může doručit v Brně.

Zkoušky platformy společnosti BringAuto jako pojízdného "poštovního boxu" (foto BringAuto)
Zkoušky platformy společnosti BringAuto jako pojízdného “poštovního boxu” (foto BringAuto)

Rozvoz balíků asi není jediné možné využití, že?
Ne, to není. My chceme postavit univerzální robotické vozidlo, tedy v podstatě platformu použitelnou k různým účelům. Na ní pak může jednak být standardní nadstavba na rozvoz balíčků, ale může fungovat i třeba jako prodejní automat na nápoje, nanuky nebo automat na kávu.

V době pandemie jsme přišli s nápadem autonomního dezinfekčního vozítka – mysleli jsme, že pomůže hlavně ve městech, která začala dezinfekci plošně provádět. Předpokládali jsme, že po skončení epidemie bude možné využít robota vybaveného nádrží například k zalévání trávníků. Nicméně jsme se zde spíše setkali s určitou rezistencí vůči novinkách a snahou držet se „starých zaběhlých řešení“. A tak z vývoje sešlo.

Kde taková vozidla zkoušíte? Autonomní vozidlo asi nemůže jen tak vydat na silnici, že?
To je docela zajímavá otázka. Samořídící vozy v zákonech opravdu podchyceny nejsou. Je to tak, že v tuto chvíli je provozovat na veřejných komunikacích nelze. Složitější je otázka jiné, příbuzné technologie, a to vozů řízených na dálku, tedy takzvané teleoperace, kterou také na našich robotech využíváme. Tady je právní výklad trochu nejasný: řidič se sice musí věnovat řízení, ale nikde není jasně napsáno, že při tom musí sedět ve voze. Naše zkušenosti s nasazením na dálku řízených vozítek ale naznačují, že v tomto ohledu bude lepší počkat na novou generaci mobilních sítí, tedy 5G. Spojení nebývá vždy úplně spolehlivé, mohlo by nám vypadávat třeba na ulicích mezi vysokými domy a tak podobně. Při našem prvním pilotu jsme využívali ke spojení signálů několika operátorů najednou. Ale do budoucna předpokládáme, že díky rozšíření 5G sítí by měly problémy z velké části zmizet.

To jste zjistili na českých silnicích?
Ne, semi autonomního robota jsme nasadili v rámci soukromého areálu chemického závodu BorsodChem v Ostravě. Tam vloni svážel chemické vzorky z jednotlivých výrobních provozů do hlavní laboratoře. Letos na podzim, zřejmě během listopadu, tam proběhne 2. pilot, tentokráte autonomního robota. Také budeme řešit, zda v rámci daného areálu je lepší využít vizuální či lidarové autonomie. Vlastně budeme tedy testovat dva roboty s dvěma různými systémy autonomního řízení.

Jak různými?
Na jednom budeme používat kombinace GPS, lidaru a radaru. A druhé bude – podobně jako třeba vozy Tesla – používat jen GPS a kamery. Chceme vidět, jak se který systém osvědčí v podmínkách takového praktického nasazení. Protože současná legislativa prozatím neumožňuje jízdu autonomních vozidel bez řidiče na veřejných komunikacích, zkoušky v podobných prostorách jsou nejblíže realitě silničního provozu, kam se až můžeme dostat. A můžeme tu také najít zákazníky, jejichž potřeby jsme schopni uspokojit už dnes.

Platfmory společnosti BringAuto při zkušební jízdě (foto BringAuto)
Platfmory společnosti BringAuto při zkušební jízdě (foto BringAuto)

V Česku se najde řada velkých soukromých areálů, jako jsou technologické parky, velké tovární komplexy, letiště, kde může náš robot jezdit a převážet, co bude třeba – palety, náklad, zboží. Například v BorsodChemu se tak mohl ušetřit čas zaměstnanců, který jinak musí jednotlivá pracoviště objet místo toho, aby se mohl věnovat odbornější práci.

Cíl je přitom podobný jako v případě nasazení při rozvozu balíčků: zefektivnit práci, snížit náklady Doprava na poslední míli vyžaduje řadu pracovníků, kteří dělají repetitivní, nepříliš záživnou a často i nepříliš efektivní práci. Kurýr dnes až osmdesát procent času neřídí, ale hledá zákazníka. Díky tomu, že zákazníka tak trochu donutíme přijít k autu, tento ztrátový čas optimalizujeme. Teoreticky bychom tedy mohli být až třikrát výkonnější než řidič, což také může dopravu zlevnit.

Andrea Najvárková (foto BringAuto)
Andrea Najvárková (foto BringAuto)

Kolik takové vozítko podle předběžného odhadu může stát?
Záleží na vybavení. Cena základní robotické platformy BringAuto je asi 750 tisíc. S využitím technologie vzdáleného řízení pak vůz vyjde zhruba na 1,3 milionu. A za zcela autonomní vozidlo bude cena samozřejmě vyšší, kolem 2,5 milionu korun. Protože však chceme pomoci zavést roboty do života lidí, rozhodli jsme se potenciálním zákazníkům nabízet I možnost pronájmu delivery robotů, aby měli možnost vyzkoušet si ho.

Andrea Najvárková
V BringAutu zajišťuje exekutivu, HR a PR. „Sny jsou tu proto, abychom je mohli realizovat. Těším se až Last Mile Delivery robota BringAuto potkám před domem.“ Při svém posledním působení ve společnosti ARTIN jako HR business partner mimo jiné zaváděla neomezenou dovolenou.

Revoluce v hromadné dopravě je na spadnutí. Alespoň to tvrdí estonský start-up Auve Tech, který pracuje na vývoji autonomních minibusů. V tomto segmentu je technologie natolik údajně vyzrálá, že může být nasazena prakticky okamžitě, říká Paula Johanna Adamson, šéfka prodejů v estonské firmě. Ostatně na vlastní oči se o tom mohli přesvdědčit návštěvníky start-upové soutěže World Cup Summit 2021 v Praze, kteří se vozítkem mohli svést.

 Paula Johanna Adamson (foto AuveTech)
Paula Johanna Adamson (foto AuveTech)

Jak společnost AuveTech vznikla?
Na začátku to byl studentský projekt, jehož cílem bylo postavit od základu autonomní minibus. To bylo v roce 2018. Plynule se pak přešlo do start-upové fáze, na kterou se rychle podařilo najít investory. A od té doby společnost roste, už zaměstnává desítky lidí a má za sebou různé zkoušky v osmi různých zemích Evropy.

Jak by se dal charakterizovat hlavní problém, který chce vaše společnost řešit?
Odvětví dopravy se po desetiletí téměř nezměnilo – je nehospodárné a nedokáže držet krok s potřebami dnešní doby. Silniční doprava ročně vyprodukuje přibližně osm miliard tun emisí CO2, z toho 45 % připadá na osobní dopravu. 

Množství vozidel v centrech měst a rostoucí využívání osobních automobilů ukazuje, že veřejná doprava nedokáže držet krok se změnami. Parkoviště a parkovací domy zabírají drahé pozemky. Pokud uděláme veřejnou dopravu atraktivnější a dostupnější, mohli bychom omezit využívání osobních vozidel a přesunout parkování dále od centra města. A to by byla revoluce  bychom v celém sektoru dopravy. 

Řešíme také to, že lidé jsou dnes příliš zaneprázdněni než, aby se hodiny mohli soustředit na cestu. Díky veřejné dopravě a autonomním prostředkům by mohli získat čas na něco produktivnějšího. A konečně by se mohly snížit počty dopravních nehod, které jsou způsobeny především lidskými chybami a nedostatečnou koncentrací řidičů. 

Proč jste si vybrali právě tento problém?
On si problém takříkajíc vybral nás, máme totiž velmi motivovaný tým s rozsáhlým zázemím a znalostmi jak v oblasti automobilového průmyslu, tak i v oblasti různých špičkových technologií, z nichž někteří se v automobilovém průmyslu pohybují zhruba 25 let. Jejich bohaté zkušenosti chceme zúročit. Naše řešení pomáhá přinést autonomní technologii na silnice již dnes a lze je snadno integrovat do stávající infrastruktury bez dalších investic do infrastruktury a hardwaru. Zavedení rychlé osobní autonomní mobility bude trvat nějakou dobu, ale odvětví dopravy potřebuje nová a udržitelná řešení již dnes. Zároveň se tím otevírá cesta k adaptaci na nové rozvíjející se technologie. 

Jak by to nasazení mělo vypadat? Kde bychom podle vás mohli podobná vozidla potkat nejdřív? V centru měst? 
Ne nezbytně. My pracujeme na projektu i pro předměstí, v místech, kde to například mají lidé dále k běžným linkám hromadné dopravy. Autonomní minibus byste si mohl přivolat a přiblížit se třeba i na autobus, či na tramvaj. Ale samozřejmě je také možné si představit nasazení autonomních minibusů na pravidelných linkách například právě v samém centru měst, kde mají díky svým malým rozměrům výhodu proti klasickým prostředkům hromadné dopravy. 

To trochu znělo, jako že vývoj už je v podstatě hotov, ale tak to asi není, že? 
Rozhodně se technologie může dále zdokonalovat a vyvíjet s tím, jak se bude vyvíjet odvětví a dopravní sektor/městské prostředí se bude více integrovat s novými inovativními, inteligentními a udržitelnými řešeními. Mnohé z toho je také v nedohlednu kvůli předpisům, které v současné době nedokážou držet krok s novými řešeními, například teleoperace (tj. vzdálené řízení, pozn.red.) vozového parku není v současné době ve většině zemí stále povolena, pokud na palubě není pro jistotu ještě řidič. Přesto jsme schopni řešit největší bolesti městského a příměstského prostředí již dnes. 

Pokud je řešení připraveno k masovému nasazení, existují nějaká výrazná omezení? 
V současné době vzbudila autonomní doprava na “poslední míli” velký zájem, a netýká se to jen měst, ale i venkovských oblastí. Už proběhla celé řada pilotních projektů, které schopnosti a možnosti této technologie mají otestovat. Nicméně autonomní “poslední míle” zatím zůstává nákladným snem, a proto se ještě nedočkala masového nasazení. 

Jedním z cílů společnosti Auve je dokázat, že autonomní “poslední míle” může být nákladově efektivní, že ji lze používat pro různé účely v různých ekonomických podmínkách. Z velké části je to dáno regulací, protože mnoho zemí má stále problém povolit jízdu autonomních autobusů v ulicích bez řidiče, tedy bez toho, aby na palubě opravdu nebyl člověk. Bez toho nemůže být řešení skutečně nákladově efektivní, místo toho, aby každé vozidlo mělo svého vlastního řidiče, by mohl celou flotilu řídit jeden člověk ze vzdáleného dispečinku. 

Máte pocit, že ve vašem oboru existuje silná konkurence? Pokud ano, jak se hodlá Auve odlišit?
Domnívám se, že většina lidí souhlasí s tím, že autonomní řízení se bude používat, otázkou je, kdy. V současné době jsme svědky různého vývoje od autonomních systémů v osobních vozidlech až po dálniční “platooning” (tj. koordinovaná jízda skupiny vozů, pozn.red.), je však také zřejmé, že nasazení těchto řešení bude trvat dlouho. Autonomní řešení pro poslední míli by se mohla nasadit již dnes a velmi rychle změnit to, jak dojíždíme do práce. Na poli dopravy na poslední míli rozhodně působí více hráčů, kteří mají podobné cíle, ale my se chceme od konkurence odlišit v několika ohledech. 

Za prvé jsme  robustní. Testovali jsme naše vozy v náročných povětrnostních a silničních podmínkách. Za druhé máme kompaktní řešení, navrhli jsme totiž naše vozidlo menší a užší. Jsme toho názoru, že v případě poslední míle na vyžádání stačí osm míst. Vůz tak na silnici nepřekáží, mohou ji snadno předjíždět rychlejší dopravní prostředky, ale všude tam, kde je to třeba, se také vejde na pěší komunikace a nezpevněné cesty. 

Za třetí jsme cenově dostupní. Naším cílem je udržet cenu kyvadlové dopravy a služby na nízké úrovni, aby byla zákazníkům dostupnější, a zaměřujeme se také na rychlý vývoj schopnosti teleoperace, abychom ji mohli uvést do ulic, jakmile to předpisy umožní. 

Za čtvrté jsme flexibilní. Vyvíjíme systém kompletně in-house, aby celé řešení bylo co nejflexibilnější a aby bylo možné přizpůsobit produkt a službu různým potřebám zákazníků, které se vyvíjejí s tím, jak se vyvíjí trh. 

Vozidla společnosti Auve Tech během zkoušky v estonském Tallinuu (foto Auve Tech)
Vozidla společnosti Auve Tech během zkoušky v estonském Tallinuu (foto Auve Tech)

Vy máte vozy na elektrický pohon, ale představili jste ji i vodíkovou verzi. Jak vidíte šance na nasazení vodíkového pohonu v dohledné době?
Spojili jsme se spojili s univerzitou v Tartu, abychom integrovali vodíkové palivové články do našeho autonomního vozidla. Ve světě se určitě vyvíjejí a testují i další podobná řešení, ale náš projekt měl dva konkrétní cíle. Jedním bylo využít rozsáhlý výzkum prováděný na estonské univerzitě a vyzkoušet jen v reálných podmínkách. Druhým cílem bylo vytvořit udržitelnou alternativu k elektrickému vozidlu, který v současnosti používáme.

Závěry, o tom jak a v jakém rozsahu se může technologie využívat, můžeme dělat po dokončení prototypu. Vodíková vozidla mají své výhody: mohou doplňovat palivo rychleji, investice nutné do rozvoje potřebí infrastruktury jsou také o polovinu nižší než u elektromobilů. Zavádění vodíku do každodenního provozu tedy dává z mnoha důvodů smysl. 

Nezůstáváme také jen u vodíku. Připravujeme také projekt se společností Skeleton Technologies, se níž společně chceme pro nás minibus testovat využití superkondenzátorů. S nimi by se mohl minibus nabíjet na zastávkách během několika sekund. To by umožnilo nepřetržité nasazení autonomních dopravních systémů. 

Jak by vypadalo nabíjení vozidla se superkondenzátorem a jaké jsou jeho parametry? 
Superkondenzátorové vozidlo se bude nabíjet během běžného provozu bez jakýchkoliv prodlev při nabíjení. Samotná nabíječka bude instalována na zastávkách a bude se k vozidlu připojovat během jeho pobytu na zastávce automaticky. Běžně bude nabíjení trvat přibližně 11 sekund, což je mnohem kratší doba ve srovnání s jeho pobytem na zastávce. Nabíjecí zařízení je v současné době ve vývoji a vyžaduje stejné elektrické vedení jako rychlonabíječka pro elektromobily. Samotné nabíjecí zařízení tvoří znovu superkondenzátory, která se mohou nabíjet pomalu, aby mělo nižší nároky na síťovou infrastrukturu.  

Vozidlo společnosti AuveTech na pražském Florenci, kde se konal Future City Tech Bootcamp (foto redakce)
Vozidlo společnosti AuveTech na pražském Florenci, kde se konal Future City Tech Bootcamp (foto redakce)

Jaký je současný časový plán pro superkondenzátorová vozidla a jaké jsou hlavní výzvy? 
Hlavními výzvami pro tento typ vozidla jsou extrémně vysoké proudy a napětí. Nabíjecí proud a napětí musí být optimalizovány, aby bylo možné postavit vozidlo s rozumnou cenou. Protože je celý tento proces náročný a děláme ho ve spolupráci se společností Skeleton Technologies, nemůžeme uvést přesný harmonogram. 

Máte představu o možném srovnání nákladů na stavbu a provoz vodíkového minibusu ve srovnání s vozem na baterie? 
Samozřejmě máme určitou představu. Ovšem současná bateriová vozidla, která už zkoušíme v každodenním provozu už za sebou mají dlouhý vývoj, od prototypu urazila dlouhý kus cesty. Nicméně vodíkové vozidlo je první svého druhu a my nyní přistoupíme k dalšímu kroku, kdy budeme řešení dále rozvíjet tak, aby bylo sériově vyráběno. Ceny prototypů jsou, jak možná víte, obvykle něco jiného než finální produkt. Proto to dnes nejsme ochotni říci. 

Jak je vodík ve vodíkovém vozidle skladován? Jinak řečeno, jak vypadá nádrž? 
Vodík v našem prototypovém vozidle je uložen ve speciálních vodíkových nádržích. Ty jsou zcela srovnatelné s běžnou nádrží na plyn pro domácnost, kterou můžete najít u plynového grilu. V současné době je v nich 60 litrů vodíku při tlaku 300 barů. Prototypové vozidlo je vybaveno komerčně dostupnými vodíkovými nádržemi. Pokud se první prototyp osvědčí jako ekonomicky a technicky rozumný, rádi bychom si nechali vyrobit speciální nádrž jen pro naše vozidlo. 

Když se bavíme o ceně technologie, který systém je dnes u autonomních vozidel z ekonomického hlediska největší překážkou? 
Rozhodně senzory, tedy například lidar nebo radar. Ty tvoří velkou část ceny vozidla, navíc nejsou bezproblémové ani z technického hlediska. Například účinnost lidaru výrazně ovlivňuje počasí, konkrétně třeba padající sníh. 

Kolik tedy zhruba mohou stát?
Vzhledem k tomu, že minibus používá řadu různých senzorů, a zatím testujme různé typy senzorů, nemám pro vás konkrétní srovnání údaj o ceně. V tuto chvíli by také nebyl ještě úplně relevantní. Ovšem jak roste poptávka, na trhu přibývá dodavatelů, nabídka se rozšiřuje a tyto komponenty jsou stále dostupnější. To je celkem jasný trend.

V příštím roce začne v Mnichově jezdit testovací flotila až 25 autonomně řízených taxíků. Plánují to v rámci společného projektu autopůjčovna Sixt a dceřiná společnost Intelu Mobileye. Tato služba by se podle ředitele mezinárodní autopůjčovny Alexandra Sixta měla postupně rozšířit do celé Evropy. Plány má autopůjčovna Sixt odvážné: v příštích pěti letech chce vybudovat síť flotil autonomních taxíků až v 25 evropských metropolích.

Společnost Mobileye, která loni dosáhla tržeb ve výši 967 milionů USD, se doposud nejvíce proslavila technologií počítačového vidění pro pokročilé automobilové asistenční systémy. V poslední době se však o ní stále častěji hovoří a píše v souvislosti s vývojem technologií pro autonomní vozidla.

Služba robotaxi bude využívat veškerého technologického potenciálu, kterým aktuálně Mobileye disponuje, včetně technologií společnosti Moovit, kterou Intel v loňském roce za 900 milionů USD koupil. Moovit je izraelský startup, který dokáže analyzovat vzorce městské dopravy a na jejich základě nabízet doporučení nejvhodnějších směrů jízdy s ohledem na aktuální dopravní situaci.

Zpočátku, v testovací fázi, budou ještě v autech sedět z bezpečnostních důvodů řidiči, kteří budou moci v případě nutnosti zasáhnout. Jakmile však bude dokončen příslušný schvalovací proces, začnou tato vozidla jezdit bez řidiče. Technické překážky jsou totiž podle Alexandra Sixta menší než ty administrativní.  

Společnosti podílející se na projektu plánují rozšířit službu po Německu, ale i do dalších evropských zemí, a to za pět až deset let. Německo bylo pro pilotní projekt zvoleno proto, že tam nedávno vstoupil v platnost zákon umožňující jízdu autonomních vozidel na veřejných komunikacích a Mobileye tam již začal své autonomní technologie testovat.

Průkopnické Německo

Spolupráci s autopůjčovnou Sixt si Mobileye pochvaluje. „Díky silným partnerům, jako je Sixt, může Mobileye slíbit, že samořiditelná vozidla se stanou realitou ve městech po celém světě,“ je přesvědčen ředitel Mobileye Amnon Shashua.

„S rychlým rozvojem právního rámce pro autonomní jízdu Německo prokázalo, že patří k průkopníkům tohoto druhu mobility. Bez tohoto nového zákona by nebylo možné, abychom příští rok v Mnichově provoz robotaxi zahájili,“ zdůraznil výkonný ředitel Intelu Pat Gelsinger na autosalonu IAA, který se konal na začátku září právě v Mnichově.

Nový německý zákon o autonomní jízdě ocenil i Alexander Sixt. Podle něj spolkový ministr dopravy Andreas Scheuer prosazením tohoto zákona stanovil velmi důležitý milník na cestě k autonomní mobilitě. „Nyní však bude důležité, aby dokázali držet krok mobilní operátoři. Německo by mobilním operátorům mělo dát více ekonomické svobody k rozvoji mobilních sítí,“ domnívá se Alexander Sixt.

Bez přesných map to nepůjde

Autonomní robotaxi jsou šestimístná SUV založená na platformě čínského elektromobilu Nio ES8. Jsou vybavena radarovýmia lidarovými senzory a také kamerami. Zajímavá je technologie mapování REM, která je součástí systému autonomního řízení Mobileye Drive. Ta shromažďuje data z více než jednoho milionu vozidel vybavených technologií Mobileye pro vytváření map s vysokým rozlišením, přičemž tyto mapy lze následně použít i k podpoře systému ADAS a autonomního řízení. Shromažďovaná data nejsou videa nebo obrázky, ale komprimovaný text. Průběžně se jedná zhruba o 10 kilobitů na kilometr. Společnost Mobileye má již smlouvy se šesti automobilkami, včetně BMW, Nissanu a Volkswagenu, o shromažďování těchto údajů z vozidel vybavených čipem EyeQ4, který vyvinula právě Mobileye a jenž je dnes základem řady systémů autonomního řízení.

Na závěr dodejme, že službu robotaxi si bude možné objednávat buď prostřednictvím aplikace Moovit, nebo pomocí aplikace ONE autopůjčovny Sixt.

Lidské rozhodovací procesy mají hierarchickou architekturu. Tvoří ji několik úrovní uvažování a strategických plánování, které probíhají s paralelním zřetelem k dosažení krátkodobých i dlouhodobých cílů. V posledních zhruba deseti letech se celá řada počítačových vědců pokoušela vyvinout výpočetní nástroje a techniky, které by lidské rozhodovací procesy dokázaly co nejvěrněji napodobit. To by výrazně zkvalitnilo rozhodování autonomních robotů a vozidel. Jejich provoz by se tak dostal na mnohem vyšší bezpečnostní úroveň.

Vědcům z Honda Research Institute USA, Honda R&D a Kalifornské univerzity v Berkeley se nedávno podařilo sestavit speciální datovou sadu, nazvanou LOKI (LOng Term and Key Intentions), jež by měla sloužit k trénování umělé inteligence umožňující předpovídání trajektorií chodců a vozidel v dopravním provozu. Základem tohoto datasetu, který bude oficiálně představen na říjnové International Conference on Computer Vision (ICCV 2021), jsou velmi pečlivě označkované obrázky různých tzv. agentů silničního provozu, například chodců, cyklistů či automobilů, vyskytujících se v ulicích a zachycených z perspektivy řidiče.

„Snažili jsme se co nejpřesněji popsat, resp. zdůvodnit jak dlouhodobé cíle jednotlivých agentů, tak i jejich krátkodobé záměry a na jejich základě předpovídat jejich budoucí trajektorie v rámci konkrétních dopravních situací,“ popsal základní myšlenku projektu Chiho Choi, jeden členů výzkumného týmu. Stačí si totiž vzít jako příklad obyčejné odbočení vlevo: při něm je třeba zahrnout do úvah nejen aktuální dynamiku agenta, ale také to, jak se jeho záměr průběžně mění v závislosti na mnoha doprovodných faktorech, včetně různých nenadálých sociálních interakcí či environmentálních omezení.

Roztřídit, označit

Jak na to tedy tým Hondy a vědců z Kalifornské univerzity šel? Nejprve si okódoval historii pohybu každého agenta. Na tomto základě pak navrhl rozdělení dlouhodobých cílů jednotlivých agentů. Tyto cíle byly poté předány do modulu společné interakce a predikce. Tam vznikl scénický graf, který již agentům umožnil informace o svých trajektoriích, záměrech a dlouhodobých cílech vzájemně sdílet. V každém okamžiku se přitom do grafu promítaly další a další informace o měnící se dopravní scéně. Scénu tedy bylo třeba nějak efektivně roztřídit.

Datová sada LOKI obsahuje tři specifické třídy štítků. První třídou jsou štítky záměrů, které predikují, jakým způsobem se agent rozhodne dosáhnout daného cíle. Druhou třídou jsou environmentální značky poskytující informace o okolním prostředí, které často rovněž velmi výrazně ovlivňuje záměry agentů (např. štítky typu „vjezd/výjezd na silnici“, „semafor“, „dopravní značka“, „informace o jízdním pruhu“ atd.). Třetí třídu tvoří kontextové štítky, což jsou informace, které by také mohly ovlivnit budoucí chování agentů, například informace týkající se počasí, stavu vozovky, pohlaví a věku chodců a podobně.

Lepší než ostatní

Datový soubor LOKI je podle výzkumného týmu první, který lze s vysokou mírou efektivity použít k porozumění záměrů heterogenních dopravních agentů, tedy jak osobních a nákladních vozidel, tak i jízdních kol nebo chodců. Vědci prověřili svůj predikční model sérií testů a zjistili, že svou přesností překonává jiné aktuálně používané metody predikce trajektorií až o 27 %. Rýsuje se tak naděje, že v dohledné době by tento model opravdu mohl přispět ke zvýšení bezpečnosti autonomních vozidel. Dataset LOKI by prý navíc mohl v budoucnu sloužit i jiným výzkumným týmům k trénování vlastních predikčních systémů.

„Momentálně je naším nejbližším cílem zevrubně prozkoumat oblast predikcí založených na rozpoznaných záměrech nejen pro trajektorie, ale také pro obecnější lidské pohyby a chování. Aktuálně pracujeme na rozšíření datové sady LOKI tímto směrem a věříme, že tato naše vysoce flexibilní datová sada povzbudí celou naši komunitu k dalšímu výzkumu prediktivních dovedností,“ dodal Chiho Choi.

Algoritmy strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem, jako jsou například ty, které se používají v rámci veřejného cloudu, by mohly představovat velká bezpečnostní rizika pro autonomní vozidla. V praxi totiž bude množství dat produkovaných autonomními vozidly znamenat jeden z největších informačnětechnologických skoků blízké ibudoucnosti. Předpokládá se, že každý takovýto vůz by mohl okolo roku 2030 vytvářet až 10 TB dat denně a všechny vozy dohromady za den až 1 ZB. To by pro srovnání bylo stejné množství dat, jaké vzniklo veškerým internetovým provozem za celý rok 2016.

To by tedy znamenalo, že automobilky a mnozí z jejich dodavatelů již nebudou pouze vyrábět automobily, ale stanou se také IT specialisty, kteří budou muset mít i svá specializovaná oddělení zaměřená na vývoj softwaru. A jedním z ústředních nástrojů IT vývoje se nepochybně stane analýza dat prostřednictvím tzv. strojového učení.

Již dnes můžeme sledovat, jak na tomto rychle se rozvíjejícím trhu dochází k soupeření stále rostoucího počtu hráčů, kteří soupeří o získání vedoucí pozice. Mnozí přitom upřednostňují navrhování nových platforem a aplikací na základě algoritmů třetích stran a, čímž se snaží vyhnout náročnému a zdlouhavému procesu vlastnoruční tvorby softwarového kódu. Tento přístup však může znamenat značné riziko, protože použití algoritmů s otevřeným zdrojovým kódem nebo algoritmů třetích stran může zásadně ohrozit bezpečnost a kompatibilitu autonomních vozidel a vystavovat je, resp. jejich posádky nebezpečným situacím či dokonce nehodám, ale také hrozbě kybernetických útoků.

Na veřejných cloudových platformách je dnes k dispozici široká škála algoritmů užitečných pro různorodé aplikace v oblasti umělé inteligence (AI) a strojového učení. Uživatelům umožňují třeba výrazné zefektivnění analýzy velkých objemů dat. Je zjevné, že cloud computing přestal být módním trendem a stal se samozřejmou součástí moderního technologického světa. Poptávka po cloudu každoročně výrazně roste a poroste i dále – podle předpovědi poradensko-analytické společnosti IDC by letos měla vzrůst o dalších 30 %. Zájem o něj zvýšila jednak pandemická situace a potřeba rychlého přechodu na vzdálený přístup k datům a aplikacím, jednak snadný přístup k pokročilým technologiím, které jsou s cloudem spojené.

„Mnoho firem přitahovala efektivita, pružnost a inovativnost cloudu již dříve. Ale rok 2020 si zapamatujeme jako dobu, kdy si společnosti ze všech oborů a oblastí výrazně připomněly, jak je důležité mít své IT systémy připravené na rychlé změny. Ve výhodě byli najednou ti, kteří mohli těžit z odolnosti, agility, adaptability a škálovatelnosti cloudových systémů,“ říká Juraj Vaško, Infrastructure & Engineering Lead Accenture ČR.

V případě autonomních dopravních prostředků však cloud může být dvousečnou zbraní, protože právě jeho silné stránky, tedy jednoduchost a snadná dostupnost, by se za určitých okolností mohly stát i rizikem. O algoritmech ve veřejném cloudu můžeme hovořit jako o svého druhu „černých skříňkách“, protože jejich uživatelé mají často jen málo informací o tom, jak byly vytvořeny. A i když informace mají, algoritmy pro strojové učení mnohdy mají mnohdy i stovky tisíc řádků a firmy prostě nemají čas, lidské zdroje ani peníze na to, aby si mohly dovolit revidovat každý takovýto program řádku po řádce. Automobilky, které v současné době experimentují s autonomní jízdou, proto raději pracují s algoritmy třetích stran, aniž jim detailně rozumějí.

Jaké jsou hrozby

V praxi to může znamenat hrozbu. V městských oblastech totiž například není ničím neobvyklým, že dopravní značky jsou různě poškozeny nebo pokryty graffiti. Pro motoristu je vypořádání se s takovýmito situacemi jistě poměrně snadné, ale pro algoritmus autonomního řízení to může znamenat problém. Umělá inteligence by mohla mít potíže i s interpretací jiných klíčových dopravních prvků, jako jsou třeba semafory. Stejně znepokojivé je, že autonomní vozidla by se mohla stávat terčem hackerských útoků, které by mohly záměrně způsobit poruchu vozidla nebo vozidlo navést nežádoucím směrem a způsobit tak nehodu.

Aby proto automobilky mohly vůbec uvažovat o minimalizaci těchto rizik, měly do nejmenších detailů rozumět kódování algoritmů, které používají. Příslušné administrativní orgány na národních úrovních i na úrovni EU budou nepochybně tváří v tvář těmto rizikům přijímat potřebná opatření a v příštích letech pravděpodobně zavedou předpisy a zákony, které budou potenciální nebezpečí autonomních vozidel adekvátně řešit. Na mezinárodní úrovni již například bylo schváleno nařízení UNECE WP29 o automobilové kybernetické bezpečnosti. Je však třeba počítat s tím, že vzhledem k tomu, že technologie autonomního řízení je velmi mladá, budou tyto předpisy „živé“ a budou se dále vyvíjet a zdokonalovat, aby pokrývaly i všechna další rizika, která se budou s postupem času objevovat.

Kdo bude odpovědný?

Nejdůležitějším aspektem příslušných předpisů bude samozřejmě zajištění bezpečnosti cestujících. K tomu, aby vůbec autonomní vozidla mohla jezdit po veřejných komunikacích, bude nutné stanovit soubor bezpečnostních prvků, které budou zcela základní a jednotné a o jejichž případných modifikacích se zkrátka nebude moci vůbec diskutovat. Mezi tyto základní funkce bezpochyby bude patřit autonomní změna jízdního pruhu a systémy nouzového brzdění, ale také upozornění na nutnost základní údržby, takže autonomní vozidla například nebudou moci jezdit s nadměrně opotřebenými pneumatikami nebo poškozenými brzdami.

Můžeme však vznést otázku, kdo vlastně v posledku ponese odpovědnost za případné nehody, bude-li software řídící kritické bezpečnostní funkce pocházet z veřejného cloudu. IT společnosti, které svůj software sdílejí prostřednictvím veřejného cloudu to pravděpodobně nebudou. Odpovědnost bude nejspíše vždy padat na hlavy výrobců autonomních vozidel, kteří do nich vloží kódy mající podobu „černých skříněk“, aniž provedli jejich důkladnou revizi. Je bohužel skutečností, že někteří výrobci těchto vozů, kteří je již dnes testují v ostrém silničním provozu, právě tímto nezodpovědným způsobem konají.

V každém případě platí, že veřejný cloud je a bude užitečným pomocníkem ve fázi zahájení inovací – je to totiž způsob, jakým mohou firmy testovat svou databázi s pomocí již existujících odladěných algoritmů a realizovat pilotní projekty za účelem ověření nových konceptů. Konstruktéři automobilek se tak mohou díky veřejnému cloudu učit od těch nejlepších a využívat řady inovací, třeba v rozhraních pro programování aplikací (Application Programming Interface – API). V momentě, kdy se ale automobilky se všemi potřebnými algoritmy dostatečně seznámí a osvojí si je, měly by svou další vývojářskou práci již „internalizovat“, tedy posílit svou kontrolu nad dalším vývojem, zní například doporučení Erica Bezilla, technického ředitele společnosti Dell Technologies, která o kyberbezpečnosti v oblasti mobility vypracovala rozsáhlou studii.

Co je veřejný cloud

Veřejný cloud je výpočetní služba zahrnující poskytování serverů, úložišť, databází, sítí, softwaru, analytických nástrojů a tzv. inteligentních funkcí a distribuovaná prostřednictvím internetu. Na rozdíl od cloudu privátního firmám umožňuje nevynakládat velké prostředky na nákup, správu a údržbu vlastní hardwarové a aplikační infrastruktury. Za veškerou správu a údržbu systému totiž zodpovídá externí poskytovatel cloudových služeb. Veřejné cloudy jde také nasadit rychleji než místní infrastruktury a s téměř neomezenou škálovatelností. Každý zaměstnanec společnosti navíc může prostřednictvím libovolného zařízení využívat stejnou aplikaci v podstatě odkudkoli, stačí, když má přístup k internetu.

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.

Načíst další