เกี่ยวกับผู้เขียนChris Jacobs เข้าร่วมกับ ADI ในปี 1995 ในระหว่างดำรงตำแหน่งที่ Analog Devices นาย Jacobs ดำรงตำแหน่งต่างๆ ในด้านวิศวกรรมการออกแบบ การจัดการการออกแบบ และการจัดการธุรกิจภายในอุปกรณ์ผู้บริโภค การสื่อสาร อุตสาหกรรม และยานยนต์ ปัจจุบัน Chris Jacobs ดำรงตำแหน่งรองประธานหน่วยธุรกิจการขนส่งอัตโนมัติและความปลอดภัยของยานพาหนะที่ Analog Devices ก่อนหน้านี้ Jacobs ดำรงตำแหน่งผู้จัดการทั่วไปด้านความปลอดภัยของยานยนต์ ผู้อำนวยการฝ่ายผลิตภัณฑ์และเทคโนโลยีพรีซิชั่นคอนเวอร์เตอร์ และผู้อำนวยการสายผลิตภัณฑ์สำหรับคอนเวอร์เตอร์ความเร็วสูงและผลิตภัณฑ์ฉนวน การขับรถแบบเดิมๆ อาจถูกมองว่าเป็นเรื่องคร่ำครึ การพัฒนาที่พลิกโฉมกำลังเปลี่ยนจากยานยนต์ที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์ไปสู่ยานยนต์อัตโนมัติที่ต้องใช้ระบบนิเวศระดับโลกเพื่อกระตุ้นการพัฒนาและสร้างการเปลี่ยนแปลงทางโครงสร้างที่ยิ่งใหญ่ของเศรษฐกิจโลกในสัดส่วนที่สูง อย่างไรก็ตาม ความปลอดภัยยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญในการเอาชนะระบบนิเวศนี้ ก่อนที่การดำรงอยู่แบบไร้คนขับจะกลายเป็นความจริง ในแต่ละวันทั่วโลก มีอุบัติเหตุจราจรเสียชีวิตมากกว่า 3.000 ครั้ง การนำมนุษย์ออกจากสมการเป็นวิธีหนึ่งในการแก้ปัญหานี้ ด้วยเหตุนี้ ผู้ให้บริการเทคโนโลยี ซัพพลายเออร์ชั้นนำ ผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม (OEM) และผู้ผลิตรถยนต์จึงนำโมเดลธุรกิจใหม่ๆ มาใช้ และทำการเดิมพันครั้งใหญ่เพื่อเร่งการเจริญเติบโตของเทคโนโลยีแบบสแตนด์อโลน ที่สำคัญ เทคโนโลยีการขับขี่ เป้าหมายคือการบรรลุวิสัยทัศน์เป็นศูนย์ ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อป้องกันการสูญเสียชีวิตที่เกิดจากยานพาหนะ เพื่อให้การใช้งานแบบอัตโนมัติหวังว่าจะบรรลุศักยภาพสูงสุด
เทคโนโลยีเซ็นเซอร์พื้นฐานช่วยให้สามารถใช้งานยานพาหนะได้หลากหลายขึ้น
ความฉลาดของยานพาหนะมักจะแสดงออกมาในระดับความเป็นอิสระ ระดับ 1 และ 2 เป็นระบบเตือนภัยส่วนใหญ่ โดยจากระดับ 3 ยานพาหนะสามารถทำหน้าที่ป้องกันอุบัติเหตุได้ เมื่อรถเคลื่อนตัวไปที่ระดับ 5 พวงมาลัยจะถูกถอดออกและรถจะทำงานโดยอัตโนมัติ ในระบบเจเนอเรชันแรก เมื่อยานพาหนะเริ่มมีฟังก์ชันระดับ 2 ระบบเซ็นเซอร์จะทำงานโดยอัตโนมัติ เพื่อให้บรรลุยานพาหนะการรับรู้แบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ จำนวนเซ็นเซอร์จึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก ประสิทธิภาพและเวลาตอบสนองต้องได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ ยานพาหนะที่ติดตั้งเซ็นเซอร์ภายนอกสามารถรับรู้สภาพแวดล้อมรอบตัวได้ดีขึ้นและปลอดภัยยิ่งขึ้น เทคโนโลยีที่สำคัญในระบบ AI ที่สามารถนำทางยานพาหนะอัตโนมัติได้ ได้แก่ กล้อง, LiDAR, RADAR, ระบบเครื่องกลไฟฟ้าขนาดเล็ก (ความเฉื่อย MEMS), อัลตราซาวนด์ และ GPS นอกเหนือจากการรองรับการรับรู้และระบบนำทางของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติแล้ว เซ็นเซอร์เหล่านี้ยังช่วยให้ตรวจสอบสภาพกลไกได้ดีขึ้น (แรงดันลมยาง การเปลี่ยนแปลงน้ำหนัก ฯลฯ) รวมถึงปัจจัยการบำรุงรักษาอื่น ๆ ที่อาจส่งผลต่อการทำงานของเครื่องยนต์ เช่น การเบรกและการควบคุม แม้ว่าเซ็นเซอร์และอัลกอริธึมการรวมเซ็นเซอร์ดังกล่าวสามารถมีส่วนช่วยให้การมองเห็นเป็นศูนย์ได้ แต่ต้องคำนึงถึงปัจจัยหลายประการ โดยปัจจัยแรกคือการจำแนกวัตถุ ระบบในปัจจุบันไม่สามารถบรรลุความละเอียดที่เหมาะสมสำหรับการจำแนกวัตถุได้ แต่ RADAR เมื่อพิจารณาถึงความสามารถของไมโครดอปเปลอร์แล้ว จะทำงานได้ดีกว่าในพื้นที่นี้ แม้ว่าในปัจจุบันคุณสมบัติหลักในรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ แต่ RADAR ก็จะกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้น เนื่องจากคำสั่ง AEM (การเบรกฉุกเฉินอัตโนมัติ) จะกลายเป็นความจริงในต้นปี 2020 ในส่วนของ LiDAR นั้น ไม่ใช่คุณสมบัติมาตรฐานสำหรับรถยนต์ในปัจจุบัน เนื่องจากราคาและระดับของ ประสิทธิภาพไม่ได้แสดงให้เห็นถึงการยอมรับในวงกว้าง อย่างไรก็ตาม LiDAR จะให้ความละเอียดของภาพมากกว่า RADAR ถึง 10 เท่า ซึ่งจำเป็นต่อการแยกแยะฉากต่างๆ ที่มีความละเอียดอ่อนมากยิ่งขึ้น การบรรลุโซลูชันคุณภาพสูงและความไวสูงที่มีกระแสมืดต่ำและความจุต่ำเป็นเทคโนโลยีสำคัญในการเปิดใช้ตลาด LiDAR ที่ 1500 นาโนเมตร ซึ่งอาจนำไปสู่การนำไปใช้ในวงกว้างขึ้น เทคโนโลยีสำคัญในด้านนี้คือการควบคุมลำแสงเซมิคอนดักเตอร์ เนื่องจากเทคโนโลยีตรวจจับแสงที่มีราคาสูงและความไวสูงจำเป็นต้องขับเคลื่อนตลาดให้สูงถึง 1500 นาโนเมตร
เครดิตรูปภาพ: Shutterstock (รูปภาพ: © Shutterstock) ระบบกล้องที่ใช้กันทั่วไปในยานพาหนะใหม่ถือเป็นรากฐานสำคัญของความเป็นอิสระระดับ 2 อย่างไรก็ตาม ระบบเหล่านี้ทำงานได้ไม่ดีในทุกกรณีการใช้งาน (เช่น กลางคืนและสภาพอากาศเลวร้าย) ท้ายที่สุดแล้ว เทคโนโลยีการตรวจจับเหล่านี้จำเป็นต่อการจัดเตรียมชุดข้อมูลที่ครอบคลุมที่สุดสำหรับระบบที่ออกแบบมาเพื่อความปลอดภัยของผู้โดยสาร แม้ว่าจะถูกละเลยบ่อยครั้ง แต่ IMU ก็ขึ้นอยู่กับแรงโน้มถ่วงซึ่งคงที่โดยไม่คำนึงถึงสภาพแวดล้อม ด้วยเหตุนี้จึงมีประโยชน์มากในการคำนวณการเสียชีวิต ในกรณีที่ไม่มีสัญญาณ GPS ชั่วคราว การคำนวณจะใช้ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น มาตรวัดความเร็วและ UMI เพื่อตรวจจับระยะทางที่เดินทางและทิศทาง แล้วซ้อนทับข้อมูลเหล่านั้น แผนที่ความละเอียดสูง ซึ่งจะทำให้ยานพาหนะการรับรู้อยู่ในวิถีที่ถูกต้องจนกว่าจะสามารถกู้คืนสัญญาณ GPS ได้ การรวมเซ็นเซอร์สามารถเสริมข้อเสียของระบบการรับรู้การรับรู้ได้ สิ่งนี้ต้องการความสมดุลที่ชาญฉลาดระหว่างการประมวลผลหลักและการประมวลผลขั้นสูงเพื่อส่งข้อมูลไปยังกลไกการผสาน กล้องและเซ็นเซอร์ LiDAR ให้ความละเอียดด้านข้างที่ยอดเยี่ยม แต่แม้แต่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุดยังต้องการเวลาประมาณ 300 มิลลิวินาทีในการตรวจจับการเคลื่อนไหวด้านข้างโดยมีอัตราการเตือนผิดพลาดต่ำ ในระบบปัจจุบัน ต้องใช้เฟรมต่อเนื่องกันประมาณ 10 เฟรมเพื่อการตรวจจับที่เชื่อถือได้ โดยมีอัตราการเตือนผิดพลาดต่ำเพียงพอ ซึ่งควรลดลงเหลือ 1-2 เฟรมติดต่อกันเพื่อให้รถมีเวลามากขึ้นในการดำเนินมาตรการป้องกันที่จำเป็น เทคโนโลยีใหม่ๆ ซึ่งทำให้เกิดความสามารถในการรับรู้ขั้นสูงด้วยความเร็วสูง จำเป็นต้องได้รับการพัฒนาและพัฒนาเพื่อให้สามารถขับขี่อัตโนมัติได้อย่างเต็มที่ทั้งในสภาพเมืองและบนทางหลวง อย่างไรก็ตาม ยิ่งเราดำเนินการมากเท่าไร เราก็จะระบุกรณีการใช้งานที่ซับซ้อนที่จะครอบคลุมได้มากขึ้นเท่านั้น นอกจากนี้ การนำทางเฉื่อยจะเป็นส่วนสำคัญของยานยนต์ไร้คนขับในอนาคต เนื่องจากระบบเหล่านี้ไม่ไวต่อสภาพแวดล้อมและจำเป็นในการเสริมเซ็นเซอร์การรับรู้ ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้ในบางสถานการณ์
บทบาทของ ADAS และเอกราชเต็มรูปแบบ
ปัจจัยที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคที่สำคัญอีกประการหนึ่งที่ต้องพิจารณาในการบรรลุเป้าหมาย Vision Zero คือการสร้างสมดุลระหว่างสิ่งที่เทคโนโลยีสามารถทำได้และสิ่งที่กฎหมายจะทำได้ ปัจจุบัน ผู้นำในอุตสาหกรรมกำลังดำเนินการใน 1 เส้นทาง ได้แก่ ระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูง (ADAS) และยานพาหนะที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติเต็มรูปแบบ แม้ว่าอุตสาหกรรมยานยนต์จะรู้สึกปลอดภัยเกี่ยวกับ ADAS มากกว่ายานยนต์ไร้คนขับ แต่เทคโนโลยี ADAS ก็ยังไม่สมบูรณ์แบบ ซัพพลายเออร์และซัพพลายเออร์ด้านยานยนต์ระดับ 2 กำลังมุ่งเน้นไปที่การพึ่งพาตนเองระดับ 3 หรือ 2 เพราะพวกเขามองเห็นโอกาสทางธุรกิจที่ดีที่นั่น กฎหมายเกี่ยวกับยานยนต์ไร้คนขับขั้นสูงยังไม่ได้กำหนดไว้ และด้านอื่นๆ เช่น การประกันภัยและกฎระเบียบ จำเป็นต้องได้รับการพัฒนาเพิ่มเติมเพื่อสร้างกรอบการทำงานที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์แท็กซี่ กำลังจะเปิดตัวในหลายเมืองในสหรัฐอเมริกา พาหนะเหล่านี้น่าจะถูกเพิ่มเข้าไปในการใช้งานระดับ 3 หรือ 2020 ที่ใหญ่กว่าที่มีอยู่แล้ว ยังมีอีกมากที่ต้องทำเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของเทคโนโลยีการตรวจจับเฉพาะ เช่น เรดาร์และ LiDAR รวมถึงอัลกอริธึมต่างๆ ที่กระตุ้นรถยนต์และสภาวะต่างๆ เมื่อเราก้าวเข้าสู่ปี 3 และต่อจากนี้ ซึ่ง AEB กลายเป็นคุณสมบัติมาตรฐานสำหรับรถยนต์ เราก็เริ่มก้าวไปสู่ระบบอัตโนมัติระดับ XNUMX อย่างเป็นทางการ อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการปรับปรุงเพิ่มเติมเพื่อให้ผู้ผลิตรถยนต์ไปถึงจุดที่ควรอยู่
เครดิตรูปภาพ: Shutterstock (รูปภาพ: © Shutterstock) OEM ยอมรับการเปลี่ยนแปลงแบบสองทางอย่างแท้จริง ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้โรโบแท็กซี่ พวกเขาพิจารณาว่าเศรษฐกิจของบริษัทนี้แตกต่างไปจากตลาดรถยนต์โดยสิ้นเชิง ตราบเท่าที่บริษัทเกี่ยวข้องกับบริการแชร์รถ การเปลี่ยนแปลงอีกอย่างหนึ่งของตลาดเฉพาะนี้ทำให้ OEM สามารถใช้เทคโนโลยีขั้นสูงในยานพาหนะเหล่านี้เพื่อพัฒนาฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และเฟรมเวิร์กการรวมเซ็นเซอร์ แม้ว่า OEM จะมีความมั่นใจใน ADAS มากขึ้น แต่ก็มีหลายกรณีที่มีการจัดตั้งบริษัทที่แยกจากกันเพื่อรองรับความเป็นอิสระของยานพาหนะมากขึ้น อย่างไรก็ตาม OEM บางรายไม่มีทุนวิจัยและพัฒนาที่จะเรียนหลักสูตรนี้ แต่จะร่วมมือกับบริษัทอื่นๆ ที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีการขับขี่แบบอัตโนมัติแทน ตรงกลางของระบบสองทางนี้มีอิสระระดับ 3+ แม้ว่าจะไม่เป็นอิสระอย่างสมบูรณ์ แต่ระดับ 3+ นั้นมีความก้าวหน้ามากกว่าระบบ ADAS ที่มีอยู่ โดยผสมผสานคุณสมบัติด้านประสิทธิภาพขั้นสูงเข้ากับคุณสมบัติที่ใช้งานได้จริง จำเป็นต้องมีเซ็นเซอร์ที่ดีกว่ามากเพื่อรองรับการใช้งานระดับ 3+ เช่น ระบบอัตโนมัติความเร็วสูงและ AEB+ เมื่อรถเบรกแต่ยังหักเลี้ยวเพื่อหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุ ระดับ 3+ นำเสนอเทคโนโลยีอัตโนมัติขั้นสูง รวมถึงเฟรมเวิร์กเซ็นเซอร์ที่สำคัญซึ่งวางรากฐานสำหรับยานยนต์ไร้คนขับเต็มรูปแบบในอนาคต แม้ว่าเราจะยังไม่บรรลุความเป็นอิสระอย่างสมบูรณ์ แต่ระบบอัตโนมัติระดับ 3+ ทำให้เราเข้าใกล้เป้าหมายของ Vision Zero มากขึ้น ซึ่งผสมผสานฟังก์ชันการทำงานและประสิทธิภาพเข้าด้วยกัน ผสมผสานการพัฒนาของทั้งสองเข้าด้วยกัน วิธีการพัฒนาระบบนิเวศการขนส่งที่ปลอดภัย นี่คือจุดเปลี่ยนที่เทคโนโลยีแบบสแตนด์อโลนมีความสามารถมากขึ้นและเข้าถึงได้จากสาธารณะ