Xem ra, bambi: xe tự lái đi qua | đôi mới

Những chiếc xe tự lái hoàn toàn sẽ cần phải xử lý rất nhiều biến số: con người dễ bị quấy rối, đường vòng tạm thời và động vật trên đường, chỉ kể ra một vài biến số.

Và mặc dù công nghệ tự trị hiện có thể đối phó với các tài xế và khu vực xây dựng hung hăng, nhưng có thể không tránh được việc giết chết các sinh vật nếu họ muốn giữ những người bên trong một chiếc xe tự lái khỏi bị tổn hại.

Theo Viện bảo hiểm an toàn đường cao tốc, khoảng 200 người thiệt mạng mỗi năm trong các vụ va chạm xe với động vật hoang dã. Trang trại nhà nước báo cáo rằng các tài xế ở Mỹ đã va chạm với 1, 25 triệu con hươu một mình trong năm 2014, gây thiệt hại 4 tỷ đô la cho các phương tiện xe máy và gây lộn xộn trên đường. Bộ Giao thông Vận tải Virginia chi 4 triệu đô la mỗi năm cho việc xử lý rác thải.

Trong khi hàng triệu động vật chết hàng năm khi va chạm với xe cộ, hầu hết đây không phải là vấn đề đối với người lái xe vì xe của họ thường chạy qua những sinh vật nhỏ như loài gặm nhấm và đâm vào chim. Nhưng công ty công nghệ tự trị nuTonomy gần đây đã phát hiện ra rằng ngay cả đàn hải âu cũng có thể gây ra vấn đề cho những chiếc xe tự lái.

Như xe hơi nuTonomy của có dặm Logged thu thập dữ liệu trong khi lái xe xung quanh KCN Raymond L. Flynn Marine ở Nam Boston, công nghệ của nó đã gặp khó khăn nhận ra bầy mòng biển mà tụ tập trên các con đường. "Một con chim thường đủ nhỏ để chiếc xe cho rằng nó có thể bị bỏ qua", Giám đốc điều hành của nuTonomy, Karl Iagnemma, nói với tờ Boston Globe .

"Nhưng khi bạn có một đàn chim với nhau, nó trông giống như một vật thể lớn, vì vậy chúng tôi đã phải huấn luyện chiếc xe để nhận ra những con chim, " Iagnemma nói thêm. "Đó không phải là thứ mà chúng tôi đã thấy trước đây."

Công nghệ tự trị của NuTonomy phản ứng với đàn hải âu theo cách của một con người: Bằng cách làm chậm trong khi tiếp cận những con chim cho đến khi chúng phân tán và bay đi. Iagnemma nói rằng công ty đang dạy phần mềm của xe hơi để nhận ra những con chim và "cung cấp cho chiếc xe một khả năng tốt hơn để dự đoán những gì sẽ xảy ra tiếp theo" bằng cách đưa hình ảnh của những con mòng biển vào một thuật toán.

Nhưng như bất cứ ai đã từng gặp một con vật trên đường đều biết, việc tìm ra một con sóc, con nai hay đàn chim di chuyển tiếp theo là một phần khó khăn.

Thiên nhiên là không hoàn hảo và không thể đoán trước

Như Smithsonian.com đã lưu ý vào năm 2015, "thách thức chính là thiên nhiên không hoàn hảo và không thể đoán trước được, và vẫn chưa rõ cách tính toán cứng nhắc của máy tính sẽ xử lý hành vi đôi khi thất thường của động vật".

"Ngay cả khi chúng tôi phát triển hệ thống nhận biết và tránh tự động hoàn hảo, bạn vẫn có một hệ thống hành vi động vật hoang dã và sinh thái không hoàn hảo", Fraser Shilling, giám đốc Hệ thống quan sát Roadkill của California, chuyên thu thập dữ liệu về các điểm nóng trên đường và xác định các điểm nóng va chạm để giảm thiểu động vật hoang dã. trên đường, nói với Smithsonian.com.

Mặc dù Volvo đã phát triển một Phát hiện động vật lớn với hệ thống Autobrake mà nó đã giới thiệu trên chiếc S90 sedan 2017, công nghệ này vẫn không thể dự đoán được mọi chuyển động của một con nai sừng tấm. "Chúng tôi chỉ có thể đưa ra một dự đoán sơ bộ về chuyển động của vị trí dựa trên vị trí và tốc độ hiện tại của nó", Erik Coelingh, lãnh đạo kỹ thuật cao cấp của Volvo, nói với Smithsonian.com.

Andy Alden, một nhà nghiên cứu của Viện Giao thông Công nghệ Virginia, nói với Smithsonian.com rằng một nghiên cứu mà tổ chức của ông thực hiện với Toyota cho thấy công nghệ tự trị sẽ khó dự đoán hành động của động vật. Nhưng ông nói thêm rằng "chắc chắn có một số điều bạn có thể rơi vào một thuật toán, như thời gian trong ngày, thời gian trong năm, loại môi trường dọc theo con đường, chiều rộng của con đường, lưu lượng giao thông trên đó" để tránh va chạm động vật.

Đó chính xác là loại dữ liệu mà nuTonomy hy vọng thu thập được ở Nam Boston và bằng cách đối đầu với đàn hải âu. "Bạn cuối cùng phải thích ứng hệ thống với các điều kiện địa phương, " Iagnemma nói.

"Đó là một ví dụ tốt về một khía cạnh độc đáo của việc lái xe ở Boston, " ông nói thêm. "Đây có phải là một thay đổi cơ bản đối với cách tiếp cận của chúng tôi không? Hoàn toàn không. Có phải mất một chút thời gian để điều chỉnh phần mềm của chúng tôi không? Có."