Kako uopće možemo biti sigurni da će autonomna vozila biti - sigurna?

Kako uopće možemo biti sigurni da će autonomna vozila biti – sigurna?

Autonomna vozila kod mnogih i dalje izazivaju osjećaj nesigurnosti. No, ovaj tekst mogao bi pomoći da se rasvijetli proces iza razvoja i testiranja sigurnosno-kritičnih sustava u vozilima budućnosti.

Autoindustrija se danas nalazi na pragu jednog od najvećih tehnoloških napredaka u području transporta – razvitku autonomnih vozila. Koliko je taj napredak značajan, pokazuje i činjenica da u njemu, osim same autoindustrije, sudjeluju i predstavnici iz drugih industrija kao što su Waymo, Apple, Baidu, Uber, Mobileye, Nvidia te mnoge druge manje, specijalizirane tvrtke.

Uz tehnološku, vrlo je opsežna i društvena dimenzija razvoja autonomnih vozila – od samog stupnja prihvaćenosti tehnologije u društvu pa sve do promjena u zakonodavstvu koje su nužne da bi se autonomna vozila mogla staviti u upotrebu.

Moderna vozila već su kompleksna

Elektronički sustav modernih automobila izuzetno je kompleksan, a s ciljem razvoja autonomnog vozila ta kompleksnost i dalje raste. Broj elektroničkih komponenti u automobilu kao što su senzori, mikrokontroleri i razni aktuatori, povećava se u svakoj idućoj generaciji, a to nužno znači da se povećava i složenost softvera koji kontrolira i upravlja tim komponentama.

Automobili u sklopu projekta „Robotaxi“, na kojem zajednički rade Daimler i Bosch, a kojem je cilj razviti autonomno taksi vozilo, opremljeni su s više od 40 senzora koji se direktno koriste u svrhu autonomnog upravljanja. To uključuje višestruke mono i stereo kamere, radare, ultrazvučne senzore, LiDAR te razne druge senzore koji služe za određivanje pozicije, brzine te smjera kretanja vozila.

Kako se određuje razina rizičnosti sustava?

Kvarovi ili otkazivanje pojedinih sustava u automobilu mogu imati teške posljedice po život i zdravlje ljudi. Takvi sustavi nazivaju se sigurnosno-kritični sustavi (safety-critical system). Primjeri takvih sustava su: zračni jastuci, ABS sustav, parkirna kočnica, sustav svjetala, sustav za zakretanje prednjih kotača. U tu kategoriju ubraja se i sustav autonomnog upravljanja vozilom.

Sigurnosno-kritični sustavi kategoriziraju se u četiri ASIL (Automotive Safety Integrity Level) razine (A, B, C i D). Najmanje rizični sustavi su oni razine ASIL-A, a sustavi razine ASIL-D su sustavi najvišeg rizika. Razina rizičnosti sustava određuje se na temelju tri parametra:

  1. Vjerojatnost s kojom kvar ili otkazivanje sustava uzrokuje štetu
  2. Mogućnost kontrole vozila u slučaju kvara ili otkazivanja sustava
  3. Intenzitet potencijalne štete nastale zbog kvara ili otkazivanja sustava

Tipičan primjer sustava najvišeg rizika (ASIL-D) je sustav zračnih jastuka – intenzitet potencijalne štete u slučaju otkazivanja sustava zračnih jastuka je vrlo visok. Stražnja kamera može se smatrati sustavom razine ASIL-B – iako u slučaju otkazivanja stražnje kamere također može nastati šteta zbog nedostatka uvida u situaciju iza vozila, brzine kretanja vozila unatrag su niske i intenzitet potencijalne štete je nizak.

Kategorizacija sigurnosno-kritičnih sustava omogućuje definiranje različitih pristupa i metodologija za razvoj sustava različitih razina rizika. Što je viša razina rizičnosti sustava, to je proces razvoja rigorozniji, a time i dugotrajniji i skuplji.

Razvoj sustava, ali i testiranje prema V-modelu

Proces razvoja sustava podijeljen je u manje faze prema V-modelu. U početnoj fazi definira se skup zahtjeva koje sustav u cjelini mora zadovoljiti iz perspektive korisnika, bez razmatranja same implementacije sustava. U drugoj fazi specificira se arhitektura sustava, definiraju se pojedine komponente sustava, njihova sučelja i međusobna interakcija. Treća faza uključuje dizajn pojedinih komponenti odnosno jediničnih elemenata sustava.

Svaka od navedenih faza uključuje i definiranje skupa testova kojima će se u kasnijoj fazi razvoja moći provjeriti jesu li specificirani zahtjevi zadovoljeni. Nakon dizajniranja pojedinih komponenti sustava slijedi njihova implementacija.

Po završetku implementacije prelazi se na drugi dio V-modela – testiranje. Proces testiranja vrši se u obrnutom smjeru: najprije se testiraju komponente kao zasebni elementi (jedinični testovi), nakon toga slijedi testiranje interakcije između više komponenata (integracijski testovi) i u konačnici se testira sustav u cjelini (sistemski testovi).

Kod razvoja sigurnosno-kritičnih sustava, standardom su propisane obavezne i preporučene metode za svaku pojedinu fazu V-modela. Na primjer, u implementacijskoj fazi sustava razine ASIL-D zabranjeno je korištenje rekurzije i implicitne konverzije tipa podataka. Kod implementacije sustava razine ASIL-A njihovo korištenje nije zabranjeno, ali je preporuka da se izbjegava.

Kako se definira kriterij prihvatljivosti?

Kod testiranja sustava prvi korak je definiranje kriterija prihvatljivosti. S obzirom na to da se radi o sustavu u kojem se koriste algoritmi umjetne inteligencije te u kojem je nemoguće predvidjeti sve moguće kombinacije vrijednosti ulaznih signala, najviše smisla ima definirati kriterij prihvatljivosti u statističkom obliku.

Uzmimo za primjer flotu od milijun vozila koja je operabilna sat vremena dnevno. Pretpostavimo da je u 1000 dana rada takve flote dozvoljen najviše jedan kvar u sigurnosno-kritičnim sustavima (usporedivo sa stopom grešaka u zrakoplovnim sustavima). Dakle, radi se o maksimalno jednom dozvoljenom kvaru tijekom milijardu sati rada sustava. Uzmemo li u obzir da se tijekom razvoja sustava testovi ponavljaju više puta, postaje jasno da je testiranje sustava na samim vozilima neizvedivo.

Simulacije značajno ubrzavaju testiranje

Jedan od načina kako ubrzati proces testiranja je korištenje simulacija. Cjelokupno simulacijsko okruženje može se podijeliti na više dijelova: modeli za simulaciju okoliša (vrijeme, osvjetljenje…), 3D reprezentacija okoline, modeli ponašanja ostalih sudionika u prometu (automobili, biciklisti, pješaci…), cestovna mreža i infrastruktura, modeli senzora na automobilu, komponente sustava koji se testira te model dinamike automobila.

U primjeru testiranja sustava na stvarnim vozilima tijekom dovoljno dugog perioda može se pretpostaviti da distribucija vrijednosti ulaznih signala sustava odgovara stvarnim situacijama. Kod korištenja simulacijskih okruženja potrebno je definirati skup situacija u kojima se sustav želi testirati te njihovu distribuciju. Ovo su neki primjeri:

  • Vrsta prometnice: autocesta, brza cesta, gradske ulice
  • Doba dana: dan, noć, sumrak
  • Vremenske prilike: snijeg, kiša, magla
  • Prometna situacija: raskrižje, spora kolona vozila, parkiranje u garaži

Kad simulacija nije dovoljna

Korištenje simulacijskih okruženja omogućava brža testiranja i otkrivanje grešaka u pojedinim dijelovima sustava tijekom njegovog razvoja, ali takav način testiranja nije dovoljan. Idući korak je korištenje stvarnog hardvera na kojem se izvršavaju algoritmi umjetne inteligencije (Hardware in the Loop, HiL). Okolina vozila i samo vozilo pri tome i dalje ostaju simulirani.

Takav način testiranja omogućuje otkrivanje grešaka u komunikaciji između različitih dijelova hardvera (mikrokontroler, FPGA, DSP…) kao i greške vezane uz predugo izvođenje algoritama i nemogućnosti rada u realnom vremenu.

Sljedeći korak je korištenje stvarnog vozila pri čemu se okolina i dalje simulira te sustav umjesto signala sa stvarnih senzora dobiva signale iz simuliranog okruženja. U ovoj fazi naglasak je na testiranju algoritama koji upravljaju vozilom te na promatranju odziva stvarnog vozila.

Kako tvrtke prikupljaju podatke nužne za treniranje?

Napredak u razvoju simulacijskih alata i modela senzora omogućuje njihovo korištenje i u fazi treniranja algoritama umjetne inteligencije. Podaci za treniranje, kao i podaci za testiranje, trebaju imati odgovarajuću distribuciju raznih prometnih situacija. Sustavi senzora mogu generirati i do 8GB/s te je cijeli proces prikupljanja i upravljanja podacima vrlo kompleksan. Dodatna prednost korištenja simuliranih podataka za treniranje je mogućnost automatske anotacije objekata. Različite firme imaju različite strategije prikupljanja i korištenja podataka.

Tesla se oslanja na preko 300.000 vozila koja kruže po raznim dijelovima svijeta, dok Waymo ima svega nekoliko stotina vozila u ograničenoj regiji pa se zbog toga značajno oslanja na korištenje simulacijskih alata za generiranje podataka.

Uz što veće korištenje autonomne tehnologije, tako će rasti i broj prikupljenih podataka, a time posljedično i sigurnost sustava.

Pravila ponašanja

Na Netokraciji za vas stvaramo kvalitetan, autorski potpisan sadržaj i zaista se veselimo vašim kvalitetnim, kontruktivnim komentarima. Poštujmo stoga jedni druge prilikom komentiranja držeći se sljedećih pravila ponašanja:

  • Ne budite 💩: Nema vrijeđanja, diskriminiranja, ni psovanja (osim ako nije osobni izričaj, ali onda neka psovka bude općenita, a ne usmjerena prema nekome)
  • Samo kvalitetna rasprava, manje trolanja: Ne morate se ni sa kim slagati, ali budite konstruktivni i doprinesite raspravi! Svako trolanje, flameanje, koliko god "plesalo" na granici, leti van.
  • Imenom i prezimenom, nismo Anonymous 👤: Autor sadržaja stoji iza svog sadržaja, stoga stojite i vi iza svog komentara. Koristimo ime i prezime (Hrvoje Lončar) ili barem ime i inicijala (Hrvoje L.) te pravu email adresu. Kako koristimo podatke koje tamo ostavljate? Bacite oko na našu izjavu o privatnosti.

Sve ostale komentare ćemo s guštom spaliti, jer ne zaslužuju svoje mjesto na internetu.

Odgovori

Tvoja e-mail adresa neće biti objavljena.

Popularno

Analiza

Bitcoin obara rekorde: Prešao vrijednost 23.000 dolara (i konačno dospio u medije nakon 2017.)

Kako se Bitcoin uspoređuje s hrvatskom kunom? I zašto, osim ako ne pratite aktivno vijesti o njemu, niste o Bitcoinu puno čuli od 2017. naovamo - sve dok nije počeo ponovno obarati rekorde?

Tehnologija

Može i bez tvornica: Hrvatska kao “meka” za R&D automobilske industrije!

2020. je za domaći IT donijela mnogo dobrih vijesti, a kakav potencijal naši stručnjaci donose za industriju automobila u 2021. i narednim godinama otkrili su nam Tomislav Car (Porsche Digital Croatia) i predstavnici dSPACE Engineeringa.

Startupi i poslovanje

Hrvatski Electrocoin otkriva kako su ih proizvodi za kriptovalute doveli do 330 milijuna kuna godišnjeg prometa

Krajem 2020. uvršteni su u sam vrh Deloitte Fast 50 ljestvice, imaju 3 proizvoda, a osim što sami rastu, u zadnje vrijeme bujaju i kriptovalute kojima su posvetili svoje poslovanje. Bio nam je to dobar povod da s jednim od direktora Electrocoina, Nikolom Škorićem, razgovaramo o izazovima vođenja hrvatskog poduzeća koje se bavi kriptovalutama.

Što ste propustili

Tehnologija

7 lekcija koje možemo naučiti iz najvažnije godine za online trgovinu!

eCommerce eksplozija otkrila je dragulje i jame - mnogi su se u 2020. našli pred velikim izazovima; neki jer im online trgovina nikada nije bila opcija, drugi jer su prihvaćali svakakva rješenja u zadnji čas - rijetki su pobrali vrhnje jer su prepoznali potencijal mnogo ranije.

Startupi i poslovanje

Tipsy vam u Zagrebu dostavlja piće unutar 3 sata – uz pomoć Craft Technology softvera

Radi se o novom brendu Wine&morea, koji su postojeću logistiku i softver iskoristili za ciljanje domaće, mlađe publike. Osim što su dokazali da u kratkom roku mogu pokrenuti novi brend, Tipsy im je poslužio i kao studija slučaja za vlastiti softver, kako za Netokraciju otkrivaju Ivan Kovačević i Dario Drmač.

Mobilno

Skinuli ste i Telegram i Signal, a niste znali: EU Hrvatima štiti podatke od WhatsAppa!

Elon Musk tweetne: "Koristite Signal". Internet poludi. Bismo li ga trebali poslušati i zašto?

Novost

Anita Lacmanović postala nova generalna direktorica SAP-a Hrvatska

Anita Lacmanović nova je generalna direktorica SAP-a Hrvatska, a njezino vođenje tvrtke obilježit će nova strategija s jasnim fokusom na ubrzani prelazak korisnika na rješenja u oblaku te predanost uspjehu postojećih i budućih SAP-ovih klijenata, stoji u priopćenju.

Kultura 2.0

Incijativa digitalca iz Siska osigurala gotovo 1.000.000 kuna za pomoć Glini, Petrinji i okolici

Siščanin Goran Kovačević odmah je nakon prvog prošlogodišnjeg potresa u Petrinji pokrenuo crowdfunding kampanju za pomoć svima pogođenima potresom. Brojimo još samo nekoliko dana prije isteka!

Kultura 2.0

Hrvatski znanstvenici pripremaju veliko istraživanje o komunikaciji u koronakrizi – na Twitteru, YouTubeu i Redditu!

(Dez)informacije o koronavirusu ne jenjavaju ni godinu dana od početka pandemije, dapače, njihovo širenje na društvenim mrežama samo raste. Kako te poruke utječu na stavove Hrvata? Uskoro će nam više otkriti domaći znanstvenici i stručnjaci metodama iz područja obrade prirodnoga jezika, dubokog učenja i analize društvenih mreža.