מהם רכבים אוטונומיים?
רכבים אוטונומיים, הידועים גם כמכוניות בנהיגה עצמית או מכוניות ללא נהג, הם כלי רכב המצוידים בטכנולוגיה מתקדמת
המאפשרת להם לנווט ולפעול ללא התערבות אנושית.
כלי רכב אוטונומיים משתמשים בשילוב של חיישנים, מצלמות, לידאר (זיהוי אור וטווחים), מכ”ם, בינה מלאכותית ואלגוריתמים
מתוחכמים כדי לתפוס את סביבתם, לקבל החלטות ולנווט בבטחה בכבישים.
היבטים מרכזיים של כלי רכב אוטונומיים כוללים:
חישה ותפיסה: כלי רכב אלו אוספים ללא הרף נתונים מסביבתם באמצעות חיישנים שונים ומעבדים מידע זה כדי להבין את המצב סביבם,
לרבות מיקומם של כלי רכב אחרים, הולכי רגל, תמרורים ורמזורים.
קבלת החלטות: מערכות AI מנתחות את הנתונים כדי לקבל החלטות בזמן אמת לגבי היגוי, מהירות ותכנון מסלול.
הם חוזים את פעולותיהם של משתמשי דרך אחרים ומבצעים התאמות כדי לשמור על בטיחות ויעילות.
מערכות בקרה: כלי רכב אוטונומיים משתמשים במערכות אלקטרוניות כדי לשלוט בפונקציות של הרכב כגון האצה, בלימה והיגוי,
בהתבסס על ההחלטות שהתקבלו על ידי הבינה המלאכותית.
ניווט ומיפוי: מערכות מיפוי מתקדמות משמשות לתכנון מסלולים. מערכות אלו מתעדכנות באופן רציף עם מידע בזמן אמת
כדי להתאים לשינויים בסביבת הנהיגה.
כלי רכב אוטונומיים מסווגים לרמות שונות (0 עד 5) על סמך מידת האוטומציה:
רמה 0: אין אוטומציה. הנהג האנושי עושה הכל.
רמה 1: סיוע לנהג.
הרכב יכול לשלוט בהיגוי או בהאצה/האטה באמצעות מידע על סביבת הנהיגה.
רמה 2: אוטומציה חלקית. הרכב יכול לשלוט הן בהיגוי והן בהאצה/האטה.
רמה 3: אוטומציה מותנית.
הרכב יכול לנהל את כל משימות הנהיגה בתנאים מסוימים, אך הנהג חייב להיות מוכן לקחת שליטה בעת הצורך.
רמה 4: אוטומציה גבוהה.
הרכב יכול להתמודד עם כל משימות הנהיגה ולנטר את הסביבה בתנאים מסוימים ללא כל התערבות אנושית.
רמה 5: אוטומציה מלאה.
הרכב יכול לבצע את כל משימות הנהיגה בכל התנאים ללא כל קלט אנושי.
הפיתוח והשימוש בכלי רכב אוטונומיים שואפים לשפר את הבטיחות בדרכים, להפחית את עומסי התנועה, להגביר את הניידות
לאלה שאינם מסוגלים לנהוג ולהקטין את ההשפעה הסביבתית של תחבורה בכבישים.
עם זאת, כלי רכב אלה מציגים גם אתגרים, כגון שיקולים אתיים, מכשולים רגולטוריים ומגבלות טכניות שיש לטפל
בהן ככל שהטכנולוגיה מתפתחת.
אילו מערכות יש ברכב אוטונומי?
כלי רכב אוטונומיים מסתמכים על מגוון מערכות מורכבות המשלבות רכיבי חומרה ותוכנה כדי לאפשר יכולות נהיגה עצמית.
ניתן לסווג מערכות אלו למספר תחומי ליבה:
חיישנים וחומרה תפיסה
מצלמות: מספקות קלט חזותי הדומה לעיניים אנושיות, חיוני לזיהוי רמזורים, קריאת תמרורים וראיית כלי רכב והולכי רגל אחרים.
מכ”ם: משתמש בגלי רדיו כדי לזהות את המרחק והמהירות של עצמים, שימושי בתנאי מזג אוויר קשים ולמדידת מהירות ומרחק.
Lidar (זיהוי וטווחי אור): פולט פולסי אור למדידת מרחקים בין הרכב לסביבתו, ויוצר מפה תלת מימדית מפורטת של הסביבה.
חיישנים קוליים: משמשים בדרך כלל למשימות זיהוי מטווח קרוב, כגון סיוע בחניה וניטור מכשולים בקרבת מקום.
תוכנה לעיבוד נתונים וקבלת החלטות
בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה: אלגוריתמים המאפשרים לרכב לקבל החלטות על סמך הנתונים שנאספים על ידי חיישנים.
מודלים של AI מאומנים על כמויות עצומות של נתונים כדי לזהות דפוסים, לחזות התנהגויות של משתמשי דרך אחרים ולקבל החלטות נהיגה בזמן אמת.
ראייה ממוחשבת: תחום בבינה המלאכותית המשמש לפרש ולהבין תמונות ממצלמות.
ראייה ממוחשבת חיונית לזיהוי אובייקטים ומודעות למצב.
מערכות בקרה
מערכות הפעלה: ממירות את הפקודות הדיגיטליות של ה-AI לפעולות פיזיות כמו היגוי, האצה או בלימה.
טכנולוגיית Drive-by-Wire: מחליפה מערכות בקרה מכניות מסורתיות בבקרות אלקטרוניות, המאפשרת למחשב הרכב שליטה ישירה על הרכב.
ניווט ומיפוי
GPS וטכנולוגיית מיקום גיאוגרפי: מאפשרת לרכב לדעת את מיקומו המדויק בכל עת.
מפות בחדות גבוהה: מספקות מידע מפורט מעבר למפות סטנדרטיות, כולל תנאי כביש, דפוסי תנועה ותשתיות כמו רמזורים וגבהים.
קישוריות
תקשורת בין רכב לרכב (V2V): מאפשרת לכלי רכב לתקשר זה עם זה, לשתף מידע על מהירות, כיוון ותנאי הדרך כדי לשפר את הבטיחות.
תקשורת בין רכב לתשתית (V2I): מאפשרת לכלי רכב לתקשר עם תשתית דרכים, כגון תמרורים ותמרורים, כדי לקבל עדכונים לגבי זרימת התנועה ותנאי הדרך.
תשתית תוכנה
מערכות הפעלה ותוכנות ביניים: פלטפורמות חזקות התומכות באינטגרציה של רכיבי תוכנה שונים ומנהלות את האינטראקציה בין החומרה לתוכנת האפליקציה.
אמצעי אבטחת סייבר: הגנה על הרכב מפני התקפות חיצוניות ופריצות מידע לא מורשות, חיוניים לשמירה על שלמות ובטיחות פעולות הרכב.
תוכנה של רכב אוטונומי
מערכות התוכנה של כלי רכב אוטונומיים הן קריטיות להפעלת הפונקציות המורכבות שלהן, כולל תפיסה, קבלת החלטות, ניווט ובקרה.
מערכות תוכנה אלו מקיפות מספר רבדים, משליטה בחומרה ברמה נמוכה ועד לתפקודים קוגניטיביים ברמה גבוהה.
להלן הרכיבים והטכנולוגיות העיקריים המהווים את עמוד השדרה של התוכנה של כלי רכב אוטונומיים:
תוכנת תפיסה
היתוך נתונים: משלב נתונים מחיישנים שונים (מצלמות, לידר, מכ”ם, קולי) ליצירת ייצוג מקיף ומדויק בזמן אמת של סביבת הרכב.
היתוך זה חיוני להתגברות על המגבלות של חיישנים בודדים ולהבטחת פעולה אמינה בתנאים שונים.
ראייה ממוחשבת: מעבד ומפרש תמונות ונתוני וידאו ממצלמות, מה שמאפשר לרכב לזהות ולסווג חפצים, לקרוא שלטים ולהבין רמזורים.
בינה מלאכותית ולמידת מכונה
למידה עמוקה: משתמש ברשתות עצביות כדי לעבד כמויות גדולות של נתונים מחיישני רכב.
יכולת זו חיונית לזיהוי דפוסים, הבנת תרחישים מורכבים וביצוע ניתוחים חזויים לגבי פעולותיהם של משתמשי דרך אחרים.
למידת חיזוק: משמש בפיתוח מדיניות נהיגה שבה המערכת לומדת פעולות אופטימליות המבוססות על תגמולים ועונשים,
בדומה ללמידה מניסיון.
אלגוריתמים לקבלת החלטות
תכנון נתיב: מחשב את הנתיב האופטימלי שהרכב צריך לעבור מנקודה אחת לאחרת תוך הימנעות ממכשולים,
הקפדה על חוקי התנועה וביצוע אופטימיזציה לגורמים שונים כמו זמן וצריכת דלק.
קבלת החלטות התנהגותית: מחקה החלטות דמויות אדם בתרחישי נהיגה, כגון עקיפה, שמירה על נתיב ותגובה למקרי חירום.
מערכות בקרה
מערכות Drive-by-Wire: ממשקי תוכנה המתרגמים את תפוקות קבלת ההחלטות של המחשב לפעולות מכניות כמו היגוי, בלימה ומצערת.
מערכות בקרה אדפטיביות: התאם את פעולות הרכב בהתבסס על משוב בזמן אמת מביצועי הרכב והתנאים החיצוניים.
מערכות ניווט ומיפוי
אלגוריתמי לוקליזציה: השתמש ב-GPS ובנתוני חיישנים אחרים כדי לקבוע את המיקום המדויק של הרכב בתוך סביבה.
תכנון מסלול: תוכנה המשתמשת במפות מפורטות ובנתוני תנועה בזמן אמת כדי להתוות את המסלול היעיל ביותר ליעד.
מערכות תקשורת
תקשורת V2V ו-V2I: תוכנה המאפשרת לכלי רכב לתקשר זה עם זה ועם תשתית הכבישים, תוך שיפור המודעות למצב ובטיחות.
מערכות סימולציה ובדיקה
סביבות בדיקה וירטואליות: כדי לדמות מיליוני תרחישי נהיגה, כלים אלה מאפשרים למפתחים לחדד ולאמת את התוכנה
של הרכב ואת אלגוריתמי קבלת ההחלטות ללא ניסויים בעולם האמיתי.
מערכות הפעלה ותוכנות ביניים
מערכות הפעלה בזמן אמת (RTOS): תמכו בביצוע תוכנות יישום בזמן אמת, תוך הבטחה שהרכב מגיב באופן מיידי לשינויים בסביבתו.
תוכנת ביניים: מאפשרת תקשורת בין יישומי תוכנה לחומרה או מערכת ההפעלה, ניהול זרימת נתונים, בקרת מכשירים וניטור מערכת.
מערכות אבטחת מידע
פרוטוקולי הצפנה ותקשורת מאובטחת: הגנה על שידורי נתונים בתוך הרכב ובין הרכב, מכוניות אחרות ותשתית.
מערכות זיהוי חדירה: מעקב אחר תעבורת הרשת לאיתור סימנים לניסיונות לא מורשים לגשת למערכות הרכב.
חומרה של רכב אוטונומי
החומרה של כלי רכב אוטונומיים מקיפה מגוון של רכיבים מתוחכמים שנועדו לאפשר חישה, עיבוד ובקרה פונקציונליות
קריטיות לפעולה בטוחה ויעילה.
רכיבים אלו פועלים יחד כדי לטפל בכמויות האדירות של נתונים שנוצרו על ידי חיישני הרכב, להפעיל אלגוריתמי תוכנה
מורכבים ולשלוט פיזית על הרכב בזמן אמת.
להלן סקירה כללית של רכיבי החומרה העיקריים ברכבים אוטונומיים:
חיישנים
מצלמות: מספקות קלט חזותי שהן חיוניות לזיהוי אובייקטים ואירועים, זיהוי תמרורים ועוד.
נעשה שימוש במספר מצלמות כדי לספק כיסוי של 360 מעלות.
Lidar (זיהוי וטווחי אור): משתמשת בקרני לייזר כדי ליצור מפה תלת מימדית מדויקת של סביבת הרכב.
לידר מוערכת בזכות הדיוק שלה במדידת מרחק ויכולתה לעבוד במגוון תנאי תאורה.
מכ”ם: משתמש בגלי רדיו כדי לזהות את המרחק והמהירות של עצמים.
רדאר שימושי במיוחד עבור הביצועים שלו בתנאי מזג אוויר גרועים, כגון ערפל או גשם.
חיישנים קוליים: משמשים בעיקר למשימות זיהוי מטווח קרוב.
אלה שימושיים במיוחד עבור חניה וניווט במקומות צרים.
יחידות חישוביות
מחשבים מובנים: מעבדים בעלי ביצועים גבוהים שאחראים על עיבוד כמויות הנתונים העצומות מחיישני הרכב.
מחשבים אלו מריצים את אלגוריתמי התוכנה לתפיסה, קבלת החלטות ובקרה.
GPU: משמשים בכלי רכב אוטונומיים בשל יכולתם להתמודד עם משימות מקבילות ולעבד בלוקים גדולים של נתונים במהירות,
חיוניים עבור משימות עיבוד תמונה בזמן אמת ומשימות למידה עמוקה.
FPGA ו-ASIC: לפעמים משמשים במקום, או בנוסף, CPU ו-GPU למשימות עיבוד מיוחדות, המציעים שיפורים
ביעילות החשמל ובמהירות העיבוד.
חומרת קישוריות
טלמטיקה: מערכות המשלבות טלקומוניקציה ואינפורמטיקה לשליחה, קבלה ואחסון של מידע הקשור לרכב באמצעות
מכשירי טלקומוניקציה.
אנטנות ומודמים: מאפשרים תקשורת אלחוטית להעברת נתונים בין שרתי הרכב לשרתי הענן, כלי רכב אחרים ותשתיות.
מפעילים
מנועים חשמליים: בקרת ההיגוי, הבלימה והמצערת של הרכב על סמך פקודות מהמחשבים המשולבים.
מערכות Drive-by-Wire: מאפשרות החלפת קישורים מכניים מסורתיים במערכות אלקטרוניות המפרשות אותות אלקטרוניים
ישירות ממערכות הבקרה של הרכב.
מערכות חשמל
סוללות ויחידות ניהול חשמל: אספקת וניהול חשמל למערכות האלקטרוניות והחישוביות של הרכב, קריטי במיוחד ברכבים אוטונומיים
חשמליים והיברידיים.
מערכות אחסון
יחידות אחסון נתונים: כלי רכב אוטונומיים מייצרים ומעבדים כמויות עצומות של נתונים.
מערכות אחסון בעלות קיבולת גבוהה וגישה מהירה נדרשות לרישום נתונים אלה לעיבוד בזמן אמת וניתוח היסטורי.
מסגרת ואינטגרציה לרכב
שלדה וגוף: למרות שאינם ספציפיים לרכבים אוטונומיים, השילוב של כל החיישנים ורכיבי החומרה בגוף הרכב הוא
אתגר הנדסי משמעותי.
זה כרוך בשיקולים עבור מיקום חיישנים עבור פונקציונליות אופטימלית והתאמות לעיצוב הרכב כדי להתאים לחומרה
מבלי לפגוע באווירודינמיקה או בבטיחות.
פיתוח רכב אוטונומי
הפיתוח של כלי רכב אוטונומיים הוא מאמץ מורכב ובינתחומי הכולל התקדמות בטכנולוגיה, בדיקות קפדניות וניווט של מספר עצום
של סוגיות רגולטוריות, אתיות וחברתיות.
להלן סקירה כללית של השלבים והשיקולים המרכזיים בפיתוח כלי רכב אוטונומיים:
מחקר ופיתוח טכנולוגי
טכנולוגיות ליבה: הפיתוח מתמקד בטכנולוגיות מפתח כגון בינה מלאכותית, למידת מכונה, טכנולוגיית חיישנים,
ראייה ממוחשבת ורובוטיקה.
היתוך מידע: שילוב נתונים מחיישנים שונים (מצלמות, מכ”ם, לידר, GPS) ליצירת מערכת תפיסה אמינה בזמן אמת שיכולה
לפרש במדויק את סביבת הרכב.
אלגוריתמי תוכנה: פיתוח ושכלול אלגוריתמים לתפיסה, קבלת החלטות ושליטה ברכב. אלה צריכים להתמודד עם תרחישים מורכבים
ולקבל החלטות נהיגה בטוחות בזמן אמת.
יצירת אב טיפוס
שילוב חומרה: הרכבת החומרה הדרושה, כגון חיישנים ומערכות חישוביות, לאבות טיפוס של רכב.
יישום תוכנה: שילוב מערכות תוכנה בפלטפורמת החומרה של הרכב. זה כולל לא רק תוכנת נהיגה ראשית אלא גם מערכות לאבחון,
רישום נתונים ואבטחה.
סימולציה ובדיקה וירטואלית
סימולציה דיגיטלית: לפני בדיקות בעולם האמיתי, מערכות נהיגה אוטונומיות נבדקות רבות בסביבות וירטואליות.
סימולציות אלו בודקות מיליוני תרחישי נהיגה ומקרי קצה ללא סיכון של ניסויים בעולם האמיתי.
בדיקת מעגל סגור: בדיקת רכבים בסביבות מבוקרות כדי להעריך את ביצועי המערכת והבטיחות.
שלב זה מסייע בחידוד תגובות הרכב למצבים שונים.
בדיקות בעולם האמיתי
בדיקות ציבוריות מבוקרות: בדיקות ראשוניות בעולם האמיתי מבוצעות לרוב בהגדרות מבוקרות או באזורים ספציפיים המיועדים
לבדיקת AV כדי למזער סיכונים.
ניסויים בדרכים ציבוריות: בדיקות מקיפות בכבישים ציבוריים כדי לחשוף את הרכב למצבי תנועה מגוונים, תנאי מזג אוויר וחוסר חיזוי בעולם האמיתי.
שלב זה הוא קריטי לאימון מערכות ה-AI של הרכב.
אימות בטיחות
מדדי בטיחות: פיתוח ועמידה בתקני בטיחות ומדדי בטיחות מחמירים.
זה כולל אימות מהימנות תפיסת הרכב ויכולות קבלת ההחלטות.
מערכות יתירות: הבטחה שלמערכות קריטיות, כגון בלימה והיגוי, יהיו גיבויים אמינים במקרה של כשל.
אישור רגולטורי ותאימות
שיתוף פעולה עם הרגולציה: עבודה עם גופים ממשלתיים כדי להבטיח עמידה בכל התקנות המקומיות, הלאומיות והבינלאומיות בנוגע
לבטיחות רכב, כושר דרכים ואבטחת סייבר.
תקינה: תרומה ומעקב אחר תקנים מתפתחים עבור טכנולוגיית רכב אוטונומי כדי להבטיח יכולת פעולה הדדית ובטיחות.
השקה
השקה: אסטרטגיות לפריסת רכבים אוטונומיים, שיכולות לכלול מכירה ישירה, שותפויות עם יצרני רכב קיימים,
או דגמים מבוססי שירות כמו ציי נסיעות.
ניטור ועדכונים שוטפים: ניטור רציף של כלי רכב פרוסים לאיסוף נתונים, המשמש לשיפור ועדכון מערכות. עדכוני תוכנה שוטפים
חיוניים לשמירה על בטיחות ויעילות.
