}w !"#$%&'()+,-./012345
M ASARYKOVA UNIVERZITA FAKULTA INFORMATIKY
Autonomní navigaˇcní systém mobilního prostˇredku ˇ B AKALÁ RSKÁ PRÁCE
Lukáš Houška
Brno, Jaro 2015
Prohlášení Prohlašuji, že tato bakaláˇrská práce je mým puvodním ˚ autorským dílem, které jsem vypracoval samostatnˇe. Všechny zdroje, prameny a literaturu, které jsem pˇri vypracování používal nebo z nich cˇ erpal, v práci rˇ ádnˇe cituji s uvedením úplného odkazu na pˇríslušný zdroj.
Lukáš Houška
Vedoucí práce: prof. Ing. Václav Pˇrenosil, CSc. ii
Podˇekování Rád bych podˇekoval vedoucímu práce za jeho cenné rady a rodiˇcum ˚ za podporu.
iii
Shrnutí Tato bakaláˇrská práce se zabývá návrhem modelu mobilního prostˇredku s autonomním navigaˇcním systém. Tento systém umožnuje ˇ rˇ ešení krizových situací na komunikacích na principech cˇ innosti kooperativních systému. ˚ Práce obsahuje rozbor existujících rˇ ešení a popisuje použité technologie a postupy.
iv
Abstract This bachelor’s thesis concerns the design of a model of a mobile device equipped with an autonomous navigation system. This system enables the resolution of crisis situations on roads based on the principles of cooperative systems. The thesis contains an analysis of existing solutions and describes the employed technologies and approaches.
v
Klíˇcová slova mobilní, autonomní, navigaˇcní, DIS, vozidlo, kooperativní systém
vi
Obsah 1 2
Úvod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Definice problému . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 Dˇelení dle NHTSA . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Legislativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Pˇrínosy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Souˇcasný stav . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1 Historie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 DARPA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 DARPA Grand Challenge . . . . . . . . 3.2.2 DARPA Urban Challenge . . . . . . . . 3.3 Google . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Ostatní automobilky . . . . . . . . . . . . . . . 4 Pˇríklad architektury autonomního vozidla Stanley 4.1 Technické vybavení . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Softwarové rˇ ešení . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 Návrhové principy . . . . . . . . . . . . 4.2.2 Architektura softwaru . . . . . . . . . . 5 Kooperativní systémy . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1 Aplikace kooperativních systému˚ . . . . . . . . 5.1.1 Koncept V2V . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.2 Koncept V2I a I2V . . . . . . . . . . . . 5.1.3 Koncept I2I . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Dˇelení kooperativních systému˚ dle využití . . ˇ 5.2.1 Rízení dopravy . . . . . . . . . . . . . . 5.2.2 Bezpeˇcnostní aplikace . . . . . . . . . . 5.2.3 Vzdálená diagnostika . . . . . . . . . . 5.3 Vybrané projekty . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1 Zahraniˇcní projekty . . . . . . . . . . . COOPERS 18 SAFESPOT 19 CVIS 19 COMeSafety 1 a 2 19 DriveC2X 19 PRECIOSA 19 PREVENT 19
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 3 3 4 5 7 7 8 9 9 9 11 12 12 13 13 14 16 16 16 17 17 17 17 18 18 18 18
vii
Driving Safety Support Systems – DSSS ˇ 5.3.2 Ceské projekty . . . . . SATEL 20 INFRAST 20 Projekt ViaZONE 20 BaSIC 21 6 Vlastní implementace . . . . . . . . 6.1 DIS . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2 Výbˇer simulátoru . . . . . . . . 7 Závˇer . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20 . . . . . . . . . . . . . . 20
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
. . . .
22 22 23 24
viii
1 Úvod Autonomním navigaˇcním systémem mobilního prostˇredku se v této bakaláˇrské práci rozumí software, který se stará o automatickou navigaci mobilního prostˇredku, nebo chcete-li jedoucího robota, v reálném prostˇredí. Jinak rˇ eˇceno, úkolem softwaru je zajistit, aby se tento robot bezpeˇcnˇe dostal z bodu A do bodu B a vyhnul se pˇri tom všem pˇrekážkám na trase a úspˇešnˇe vyˇrešil i další krizové situace, které ho na cestˇe mohou potkat. Tato oblast umˇelé inteligence zažívá v souˇcasné dobˇe obrovský rozmach. Od robotu, ˚ kteˇrí se snaží udržet na cˇ erné cˇ áˇre, která jim vytyˇcuje trasu, jsme se dnes dostali k tak komplexním systémum, ˚ jako je napˇríklad auto vyvinuté spoleˇcností Google schopné jezdit bez rˇ idiˇce v bˇežném provozu. Právˇe auto od Google je dnes hlavním hybatelem vývoje plnˇe automatizované automobilové dopravy. Puvodnˇ ˚ e se jednalo o standardní sériovˇe vyrábˇenou Toyotu Prius vybavenou mnoha ruznými ˚ senzory a softwarem, který na základˇe dat z tˇechto senzoru˚ auto ovládá. Toto vozidlo má v dnešní dobˇe najeto pˇres milion kilometru˚ a je oficiálnˇe schváleno pro provoz v Kalifornii. [8] Dnes Google však již používá vlastní dvoumístné auto. [7] I v jiných oblastech je však o automatizaci automobilové dopravy velký zájem. Pokud by totiž byla automobilová doprava automatizována úspˇešnˇe, pˇrineslo by to mnoho praktických výhod. Lidé by napˇríklad ušetˇrili mnoho cˇ asu, který musí nyní vˇenovat rˇ ízení a pravdˇepodobnˇe by také výraznˇe ubylo dopravních nehod cˇ asto zpusobe˚ ných lidskou chybou. O autonomní navigaˇcní systémy se tedy bude zajímat stále více subjektu. ˚ Právˇe možnost masového využití byl jedním z duvod ˚ u, ˚ proˇc jsem si téma jako svou bakaláˇrskou práci vybral. Cílem této bakaláˇrské práce je návrh modelu mobilního prostˇredku s autonomním navigaˇcním systémem. Tímto mobilním prostˇredkem se rozumí vozidlo jedoucí po zemi a orientující se ve 2D prostˇredí, práce tedy neˇreší navigaci bezpilotních letounu. ˚ Primárním úˇcelem tohoto autonomního navigaˇcního systému je rˇ ešení a pokud možno pˇredcházení krizovým situacím za pomoci kooperativních systému. ˚ Jedná se zejména o nouzové zastavení vozidla pˇred pˇrekážkou, asistent jízdy v kolonˇe a podobnˇe. Dále systém za1
1. Ú VOD jišt’uje sbˇer dat ze svého okolí a informuje rˇ idiˇce o aktuální dopravní situaci, napˇríklad o dopravních kongescích a možných objízdných trasách, díky cˇ emuž také pˇrispívá ke zvýšení bezpeˇcnosti na silnicích. Vlastní text práce se zabývá pˇredevším rozborem existujících rˇ ešení a popisem použitých technologií a algoritmu. ˚ V první cˇ ásti je zbˇežnˇe popsána historie a momentální vývoj na poli autonomních vozidel. Druhá cˇ ásti se zabývá popisem konkrétního modelu autonomního vozidla. Ve tˇretí cˇ ásti jsou popsány kooperativní systémy a koneˇcnˇe ve cˇ tvrté cˇ ásti je popsána samotná implementace modelu autonomního prostˇredku. Podle této práce je možné daný model mobilního prostˇredku s autonomním navigaˇcním systémem implementovat. Vlastní implementace je uvažována v prostˇredí systému DIS (distributed interactive simulation), což je protokol vytvoˇrený americkou armádou pro tvorbu distribuovaných simulací [12]. Takto vytvoˇrená simulace by pak byla testována na vojenském simulátoru Fakulty vojenských technologií Univerzity obrany vybaveném právˇe systémem DIS na modelu vozidla UAZ. Tato bakaláˇrská práce slouží jako podklad pro implementaci popsaných algoritmu˚ v reálném prostˇredí. Tímto prostˇredím bude v budoucnosti zejména automatizovaná automobilová doprava. Dále muže ˚ také sloužit jako základ pro výzkum a vývoj dalších algoritmu˚ rˇ ešících stejný cˇ i podobný problém.
2
2 Definice problému Pod pojmem autonomní vozidlo se obecnˇe rozumí vozidlo, které se ovládá bud’to zcela samo, nebo za pomoci mechatroniky a umˇelé inteligence asistuje a pomáhá rˇ idiˇci pˇri ovládání vozidla. Nutností je schopnost takového vozidla podat maximální výkon pˇri znaˇcné nejistém chování okolního prostˇredí a schopnost eliminovat systémové chyby bez vnˇejšího zásahu.
2.1 Dˇelení dle NHTSA Americká organizace NHTSA1 zavádí 5 úrovní automatizace vozidla[4]: ˇ c sám plnˇe zodpovídá Úrovenˇ 0 – Vozidla bez automatizace 2 Ridiˇ za veškeré základní ovládání a funkce vozidla (brzdy, plyn, rˇ ízení, ...) po celou dobu rˇ ízení a sám sleduje cestu. Do této kategorie patˇrí i vozidla obsahující systémy, které pomáhají rˇ idiˇci pˇri rˇ ízení, ale pˇrímo do nˇej nezasahují a jen poskytují varování jako napˇríklad varování pˇred kolizí, kontrola jízdy v jízdním pruhu apod. a systémy ovládající sekundární systémy (stˇeraˇce, svˇetla apod.). Úrovenˇ 1 – Automatizace specifických funkcí 3 Vozidla spadající do této úrovnˇe mají automatizovanou jednu nebo více základních funkcí. Pokud je tˇechto funkcí více, fungují na sobˇe nezávisle. ˇ c má plnou kontrolu nad vozidlem a je plnˇe zodpovˇedný Ridiˇ za jeho ovládání, ale muže ˚ mu pˇrenechat ovládání nˇejaké jeho ˇ základní funkce (jako v pˇrípadˇe adaptivního tempomatu). Cásteˇcnou zodpovˇednost za ovládání nˇejaké základní funkce vozidla muže ˚ v urˇcitých situacích pˇrevzít automaticky i vozidlo samo (napˇríklad elektronické ovládání stability vozidla neboli systémy ASR a ESP), pˇrípadnˇe muže ˚ vozidlo rˇ idiˇci s ovládáním nˇekteré základní funkce pomoct (napˇríklad asistované brzdˇení). Tyto systémy cˇ i jejich kombinace pomáhají rˇ idiˇci pˇri rˇ ízení a 1. National Highway Traffic Safety Administration 2. Z angl.: No-automation 3. Z angl.: Function-specific Automation
3
2. D EFINICE PROBLÉMU zvládání krizových situací ale nepˇrebírají od rˇ idiˇce zodpovˇednost za rˇ ízení vozidla. Úrovenˇ 2 – Automatizace kombinace funkcí 4 Tato úrovenˇ zahrnuje vozidla, která mají automatizované ovládání alesponˇ dvou základní funkcí tak, aby tyto funkce spolupracovaly za úˇcelem ˇ c je stále zodpozbavit rˇ idiˇce nutnosti tyto funkce ovládat. Ridiˇ vˇedný za sledování cesty a musí být kdykoliv schopen pˇrevzít ovládání veškerých funkcí vozidla. Pˇríkladem takové kombinace funkcí je napˇríklad adaptivní tempomat ve spojení s asistentem jízdy v jízdním pruhu. Úrovenˇ 3 – Omezené samoˇrízení 5 Vozidla na této úrovni automatizace umožnují ˇ rˇ idiˇci vzdát se plnˇe veškerého základního ovládání vozidla za urˇcitých podmínek provozu a urˇcitého prostˇredí. Za tˇechto podmínek je vozidlo zodpovˇedné za monitorování okolního prostˇredí. Pokud se tyto podmínky zmˇení, ˇ c musí být schopen obˇcas pˇredá vozidlo rˇ ízení zpˇet rˇ idiˇci. Ridiˇ podmínky zkontrolovat. Vozidlo je navržené tak, aby bˇehem automatického rˇ ízení bezpeˇcnˇe zajistilo veškeré funkce. Pˇríkladem takového vozidla muže ˚ být vozidlo, které rozpozná situaci ve které automaticky jet nezvládne (napˇríklad uzavírka nebo omezení provozu kvuli ˚ práci na silnici) a pˇredá rˇ ízení rˇ idiˇci, nebo vozidlo, které dokáže jet samo pouze na dálnici. Úrovenˇ 4 – Plné samoˇrízení 6 Vozidlo je schopno vykovávat veškeré základní ovládání a monitorovat cestu a okolí po celou dobu ˇ c7 takového vozidla pouze zadá cestu ale nemusí být jízdy. Ridiˇ schopen toto vozidlo ovládat.
2.2 Legislativa Provoz autonomních vozidel, respektive jejich testování na veˇrejných komunikacích je v souˇcasné dobˇe zákonem povoleno ve cˇ tyˇrech stá4. Z angl.: Combined Function Automation 5. Z angl.: Limited self-driving automation 6. Z angl.: Full self-driving automation 7. Americké zákony považují za rˇ idiˇce automatického vozidla právˇe osobu, která automatické rˇ ízení aktivuje
4
2. D EFINICE PROBLÉMU tech USA (Kalifornii, Nevadˇe, Floridˇe a Michiganu), Francii a Velké Británii. Dle Kalifornské legislativy se autonomním vozidlem rozumí jakékoliv vozidlo vybavené autonomní technologií integrované do vozidla, ale nezahrnuje vozidla vybavená jedním nebo více protikolizními systémy vˇcetnˇe systému˚ kontroly slepého úhlu, automatického nouzového brzdˇení, parkovacího asistenta, adaptivního tempomatu, asistenta jízdy v jízdním pruhu, systému varování pˇri opuštˇení jízdního pruhu, asistenta jízdy v kolonˇe a dalších systému, ˚ které zajišt’ují bezpeˇcnost nebo poskytují pomoc pˇri rˇ ízení, ale nejsou schopny jednotlivˇe ani dohromady rˇ ídit vozidlo bez aktivního rˇ ízení nebo sledování lidským operátorem. Autonomní technologií se pak rozumí technologie schopná ovládat vozidlo bez aktivní fyzické úˇcasti nebo sledování lidským operátorem.[1] Navzdory výše uvedenému ale musí dle této legislativy být v autˇe vždy pˇrítomen cˇ lovˇek, který musí být pˇripraven v pˇrípadˇe jakéhokoliv problému˚ pˇrevzít ruˇcní rˇ ízení a je za chování automobilu zodpovˇedný. Legislativy ostatních státu˚ pak z tˇechto definic vycházejí a jsou podobné. Na autonomní vozidla již pamatuje i Vídenská ˇ úmluva o silniˇcním provozu. Do té bylo v kvˇetnu minulého roku pˇridáno pravidlo: "Systémy, které automaticky ovládají vozidlo, jsou pˇrípustné, pokud mohou být kdykoliv zastaveny rˇ idiˇcem."[2]
2.3 Pˇrínosy Nejvˇetším pˇrínosem autonomních vozidel je pˇredevším snížení pocˇ tu dopravních nehod a jejich následku˚ na zdraví a majetek cˇ lovˇeka a to pˇredevším díky jejich vyšší spolehlivosti a schopnosti reagovat rychleji než cˇ lovˇek. V roce 2014 se na cˇ eských silnicích stalo 85 859 nehod pˇri kterých zemˇrelo 629 osob a hmotná škoda byla odhadnuta na 4 933,23 mil. Kˇc.[18]. Až 90% tˇechto nehod je pˇritom zpusobeno ˚ lidským faktorem a šlo by jim pˇri využití autonomních vozidel bud’ zcela zabránit nebo alesponˇ snížit jejich následky. Výraznˇe se také zvýší plynulost a propustnost dopravy. Automatická vozidla jsou totiž díky informacím které mají schopna pˇrizpu˚ 5
2. D EFINICE PROBLÉMU sobit styl jízdy aktuální dopravní situaci daleko lépe než cˇ lovˇek. To povede k výraznému snížení poˇctu dopravních kongescí. Schopnost vozidel lépe vyhodnocovat dopravní situaci bude mít pozitivní dopad i na životní prostˇredí. Významnˇe se díky tomu totiž sníží množství vyprodukovaných emisí a to prý až o 15%. [15] Nezanedbatelným pˇrínosem jsou také ekonomické dopady autonomní mobility. Jedná se zejména o ušetˇrení cˇ asu, který by lidé nemuseli vˇenovat rˇ ízení a mohli tak cˇ as strávený v automobilu využít napˇríklad ke spánku, cˇ tení novin cˇ i vyˇrizování emailu. ˚ To by mˇelo pozitivní dopady zejména pro nákladní dopravu, taxislužby a podobnˇe. Rozmach autonomních vozidel také nejspíš povede k celkové zmˇenˇe ekonomického modelu využívání automobilu. ˚ Automobil již nebude v osobním vlastnictví uživatele, ale bude existovat operátor, který bude vlastnit flotilu ruznˇ ˚ e velkých automobilu, ˚ které bude koncovým uživatelum ˚ za urˇcitý poplatek pujˇ ˚ covat. Ve výsledku to bude vypadat tak, že pokud se budu potˇrebovat dostat z místa A do místa B, stoupnu si k silnici, zavolám si (pravdˇepodobnˇe pomocí mobilní aplikace) auto, auto pˇrijede, já do nˇej nastoupím, auto mˇe odveze kam potˇrebuji a já zaplatím. Pˇripomínat to tedy trochu bude napˇríklad dnešní taxislužbu. Tento model bude mít další ekonomické dopady. Pˇredevším bude k zachování stejné mobility potˇreba daleko ménˇe automobilu, ˚ protože auta budou daleko více vytížená a nebudou stát na parkovištích. Hovoˇrí se až o jedné osminˇe. Vyšší vytíženost a nižší poˇcet automobilu˚ povede také k ušetˇrení parkovacích míst a tím celkového místa ve mˇestech. Navíc se výraznˇe, až šestkrát, sníží celkové náklady za dopravu autem.[17] Dá se tedy rˇ íci, že celkové dopady autonomních vozidel budou velmi pozitivní a je tedy potˇreba na vývoji autonomních vozidel intenzivnˇe pracovat.
6
3 Souˇcasný stav Vývojem autonomních vozidel se v souˇcasné dobˇe zabývá mnoho spoleˇcností. Jedním z nejznámˇejších projektu˚ je self-driving car od spoleˇcnosti Google. Nesmíme ale zapomínat ani na jiné organizace. Velmi úspˇešný vývoj provádí i jedna z nejvýznamnˇejších výzkumných institucí, americká DARPA. Velmi aktivní jsou i ruzné ˚ automobilky jako napˇríklad Audi, BMW, Ford, General Motors, Volkswagen nebo Volvo.
3.1 Historie Pokusy vytvoˇrit autonomní vozidlo se objevily už ve 20. letech minulého století. V roce 1926 pˇredvedla firma Achen motor v ulicích Milwaukee tzv. Phantom car. Jednalo se a vozidlo, které bylo radiem rˇ ízené na dálku z vedle jedoucího vozidla. Dá se tedy o nˇem hovoˇrit jako o prvním autonomním vozidle. [16]. Na zaˇcátku 50. let 20. století pak zaˇcaly spoleˇcnosti RCA Laboratories a GM Research pracovat na vývoji Automatizovaných dálnic 1 , po kterých by se autonomní vozidla za pomoci senzoru˚ umístˇených jak v dálnici tak ve vozidle mohla pohybovat. V 80. letech vznikla na Bundeswehr University Munich v Nˇemecku pod vedením profesora Ernsta Dickmannse dodávka MercedesBenz s názvem VaMoRs2 vybavená kamerami a dalšími senzory schopná jet po prázdné dálnici rychlostí témˇerˇ 100 km/h. Na základˇe tˇechto úspˇechu˚ zaˇcaly vznikat ruzné ˚ projekty zabývající se vývojem autonomních vozidel. V Evropˇe napˇríklad projekt Prometheus vyhlášený organizací EUREKA v nˇemž byly zapojeny mimo jiné CRF (Fiat Research Center) a University of Parma. V rámci tohoto projektu vzniklo nˇekolik prototypu˚ demonstrujících umˇelou vizi. V Americe zase vznikl program California PATH3 jehož cílem je zvýšení kapacity komunikací a jejich bezpeˇcnosti a snížení doprav1. Z ang. Automated Highway System (AHS) 2. z nˇem. Versuchsfahrzeug für autonome Mobilität und Rechnersehen 3. Partners for Advanced Transit and Highways
7
ˇ 3. S OU CASNÝ STAV
ních kongescí, zneˇcištˇení a nákladu˚ na pˇrepravu. Program financuje a zajišt’uje koordinaci ruzných ˚ projektu˚ mezi Kalifornským ministerstvem dopravy, Kalifornskou univerzitou, dalšími veˇrejnými a soukromými výzkumnými institucemi a prumyslem. ˚ Jedním z úspˇešných projektu˚ v rámci programu PATH byla demonstrace jízdy v kolonˇe, kdy jedno z vozidel jedoucích v kolonˇe bylo vybaveno autonomním ovládáním a bylo schopno autonomnˇe mˇenit jízdní pruhy a vracet se zpˇet do kolony. V roce 1997 se na dálnici I-15 v San Diegu v Kalifornii uskuteˇcnila akce s názvem Demo 97. Jednalo se o demonstraci schopností autonomních vozidel na komunikacích. Akci poˇrádala organizace National Automated Highway Systems Consortium (NAHSC). Z použitých technologií lze zmínit sledování jízdních pruhu˚ za pomoci magnetu˚ zabudovaných ve vozovce, proužky odrážející radarový signál, kamery ve vozidle, cˇ i sledování ostatních vozidel za pomoci laseru a radaru˚ a vzájemné komunikace mezi vozidly. Udržení pˇredem naplánovaného a peˇclivˇe naˇcasovaného scénáˇre bylo zajištˇeno spouštˇením událostí na základˇe údaju˚ z GPS, mapových podkladu˚ cˇ i situací. Po této demonstraci následovalo mnoho dalších simulací v Evropˇe i USA. [13]
3.2 DARPA Pozadu s vývojem autonomních vozidel nezustala ˚ ani vojenská organizace DARPA4 , jedna z nejvýznamnˇejších výzkumných organizací v USA. Ta financovala v 80. letech minulého století projekt ALV5 do kterého byly zapojeny instituce jako Carnegie Mellon University, Enviromental Research Institute of Michigan nebo SRI International. Za nejvˇetší úspˇechy lze považovat sledování cesty za pomoci LIDARU, poˇcítaˇcového vidˇení a autonomního rˇ ízení pˇri rychlosti 31 km/h, dále autonomní navigaci na základˇe mapových podkladu˚ a sensoru˚ nebo první použití neuronových sítí k ovládání vozidla v roce 1989. [14] 4. Defense Advanced Research Projects Agency 5. Autonomous Land Vehicle
8
ˇ 3. S OU CASNÝ STAV
3.2.1 DARPA Grand Challenge V roce 2004 byla vyhlášena soutˇež DARPA Grand Challenge, první závod pro autonomní vozidla na dlouhou vzdálenost. Motivací organizace DARPA k vyhlášení této soutˇeže bylo podpoˇrit vývoj technologií potˇrebných k vytvoˇrení prvního plnˇe automatizovaného vozidla. Úkolem bylo projet 240 kilometru˚ dlouhou trasu mezi Los Angeles a Las Vegas za ménˇe než 10 hodin. Cenu jeden milion dolaru˚ nikdo nevyhrál. Nejdále dojel vuz ˚ Sandstorm (upravený Humvee) týmu z Carnegie Mellon University, který se po 11,78 km zasekl na kameni. [5] Z duvodu ˚ neúspˇechu první soutˇeže byla v roce 2005 vyhlášena soutˇež DARPA Grand Challenge 2005 s hlavní cenou dva miliony dolaru. ˚ Z 23 finalistu˚ jich závod dlouhý 212 kilometru˚ vedoucí tˇremi úzkými tunely a více než 100 ostrými zatáˇckami úspˇešnˇe dokonˇcilo 5. Na prvním místˇe se umístil s cˇ asem 6 hodin 54 minut vuz ˚ Stanley týmu ze Standford University. Nejúspˇešnˇejší vozidlo minulého roku, Sandstorm z Carnegie Mellon University, se umístilo na druhém místˇe. [3] 3.2.2 DARPA Urban Challenge V roce 2007 uspoˇrádala DARPA tˇretí pokraˇcování tˇechto závodu˚ DARPA Urban Challenge. Tentokrát museli úˇcastníci urazit 96 kilometru˚ v mˇestské zástavbˇe za ménˇe než 6 hodin. Jako testovací prostor byla využita uzavˇrená George Air Force Base v Kalifornii. Kromˇe bezpeˇcného projetí trasy musela být vozidla tentokrát schopna i dodržovat dopravní pˇredpisy a vyhýbat se okolnímu provozu. Vítˇezem se stal automobil Boss (upravený Chevrolet Tahoe) týmu Tartan Racing, který byl tvoˇren lidmi z Carnegie Mellon University a General Motors. [11]
3.3 Google Google self-driving car je mezi širokou veˇrejností pravdˇepodobnˇe nejznámˇejší projekt autonomního vozidla. Jedná se o flotilu pˇribližnˇe dvou tuctu˚ vozidel, které již v bˇežném provozu najely nˇekolik miliónu˚ kilometru˚ bez nehody. Projekt byl založen v roce 2009 Sebastia9
ˇ 3. S OU CASNÝ STAV
nem Thrunem, který vedl tým, jenž se v letech 2005 a 2007 úspˇešnˇe zúˇcastnil DARPA Grand Challenge, respektive DARPA Urban Challenge. Vozidla nejprve jezdila na dálnicích a až pozdˇeji zaˇcala jezdit i ve mˇestech, jelikož mˇesto je pro autonomní vozidla mnohem složitˇejší prostˇredí než dálnice. Potíže jim stále cˇ iní gesta a výrazy chodcu˚ a cyklistu. ˚ Problémem je zejména rozpoznat, zda se chodec stojící na okraji komunikace chystá silnici pˇrejít cˇ i nikoliv, nebo cyklista dávající rukou znamení, že chce odboˇcit. Nicménˇe tvurci ˚ vˇerˇ í, že tyto problémy dokáží pˇrekonat a že jsou schopni vytvoˇrit vozidlo, které bude rˇ ídit bezpeˇcnˇeji než cˇ lovˇek. Pˇred každým rozhodnutím vykoná Google self-driving car sérii šesti kroku, ˚ pomocí kterých zvolí nejlepší rˇ ešení pro danou situaci. Nejprve vozidlo za pomoci GPS urˇcí svou polohu a umístí se do speciální mapy. V této mapˇe jsou zaneseny významné body a další informace jako napˇríklad šíˇrka jízdního pruhu, informace o semaforech, chodníky a podobnˇe, které vozidlu pomohou svou polohu ještˇe zpˇresnit. Tato mapa dává vozidlu alesponˇ pˇribližnou pˇredbˇežnou pˇredstavu o prostˇredí, ve kterém se nachází. Dalším krokem je sbˇer dat z dalších senzoru: ˚ radaru, ˚ LIDARu6 a kamer. Pomocí nich sleduje vozidlo pohyblivé objekty okolo sebe, které nemohou být zaneseny v mapˇe. Tyto objekty pak ve tˇretím kroku klasifikuje jako konkrétní vozidla, chodce a cyklisty a urˇcí jejich velikost, rychlost a smˇer jízdy. ˇ Ctvrtým krokem, který vozidlo vykoná, je vyhodnotit za pomoci pravdˇepodobnostního modelu, co tyto pohyblivé objekty udˇelají dále. Tyto informace v pátém kroku porovná s vlastní rychlostí a trajektorií a naplánuje svuj ˚ další pohyb. Nakonec v šestém kroku vozidlo podle plánu otoˇcí volantem, zrychlí nebo zaˇcne brzdit. Nejvˇetším úspˇechem projektu je výrazné zlepšení strojového vidˇení. Ze zaˇcátku mˇelo vozidlo problém rozpoznat automobil od chodce, zatímco dnes je schopné odhadnout i jejich dráhu. Je také schopno reagovat nejen na oˇcekávané signály jako napˇríklad semafor, ale i na ty, které neoˇcekává jako tˇreba pˇrenosné dopravní znaˇcení. Také se výraznˇe zlepšila schopnost vozidla uˇcit se, interpretovat data a rˇ ešit 6. Metoda dálkového pruzkumu ˚ mˇerˇ ení vzdálenosti na základˇe výpoˇctu rychlosti odraženého pulsu laserového paprsku od snímaného objektu (Laser Detection And Ranging)
10
ˇ 3. S OU CASNÝ STAV
problémy. Obtíže však stále pˇretrvávají. Nejvíce limitujícím problémem zu˚ stává závislost vozidla na kvalitních mapových podkladech. Jakékoliv území, kde se Google self-driving car pohybuje musí být zmapováno s mnohem vˇetší pˇresností než mají Google maps. Navzdory tomu však tvurci ˚ vˇerˇ í, že první plnˇe automatický automobil se jim podaˇrí vytvoˇrit do roku 2030. [6]
3.4 Ostatní automobilky O vývoj vlastního autonomního vozidla se pochopitelnˇe snaží i vˇetšina velkých automobilek jako General Motors, BMW, Audi, Volkswagen, Mercedes a mnohé další. Mnohé z prvku˚ autonomního rˇ ízení jsou již v dražších automobilech k dispozici. Jedná se napˇríklad o adaptivní tempomat, poprvé použitý Mercedesem v roce 1999, automatické parkování, asistent jízdy v jízdním pruhu cˇ i aktivní brzdový asistent opˇet použitý poprvé Mercedesem. [13] V roce 2014 oznámila Tesla Motors první verzi autopilota, který v souˇcasnosti testuje na dálnicích u San Francisca. Tímto systémem chce Tesla vybavit do poloviny roku 2015 všechny své vozy typu Model S, které jsou již vybaveny výše uvedenými technologiemi. [9]
11
4 Pˇríklad architektury autonomního vozidla Stanley Stanley je název vozidla týmu ze Standford University, kterému se podaˇrilo v cˇ ase 6 hodin 54 minut vyhrát soutˇež DARPA Grand Challenge 2005. Kromˇe Standford University se na jeho vývoji podíleli lidé ze spoleˇcností Volkswagen a Intel Research.
4.1 Technické vybavení Základ Stanleyho tvoˇrí sériovˇe vyrábˇený Volkswagen Touareg R5 TDI s pohonem všech cˇ tyˇr kol a vystuženými nárazníky. Ten je kromˇe ruzných ˚ senzoru˚ a poˇcítaˇcového systému, který ho ovládá, vybaven vlastním rozhraním umožnujícím ˇ pˇrímé elektrické ovládání plynu a brzd a elektronickým rˇ ízení pomocí motorku pˇripevnˇeného k rˇ ídící tyˇci. Data o vozidle jako rychlost a podobnˇe se skrz sbˇernici CAV odesílají do rˇ ídícího poˇcítaˇce. Vuz ˚ je vybaven stˇrešním nosiˇcem, na kterém se nachází vˇetšina senzoru. ˚ Jedná se zejména o 5 laserových dálkomˇeru˚ (LIDARu), ˚ které pod ruzným ˚ úhlem snímají prostor pˇred vozidlem a detekují možné pˇrekážky až do vzdálenosti 25 metru. ˚ Kromˇe nich je na stˇrešním nosiˇci umístˇená barevná kamera pro snímání dalekého okolí a dvojice 24 GHz radaru˚ s dosahem až 200 metru˚ a úhlem pokrytí 20° smˇerem dopˇredu. Dále se na stˇrešním nosiˇci nachází nˇekolik antén. Jedna pro GPS pozicování, dvˇe pro GPS kompas, jedna radiová anténa a tˇri antény pro DARPA E-stop, který umožnuje ˇ vozidlo v pˇrípadˇe jakéhokoliv nebezpeˇcní na dálku zastavit. Na stˇreše se ještˇe nachází houkaˇcka, maják a dvˇe manuální DARPA E-stop tlaˇcítka. Ve Stanleyho kufru se pak nachází poˇcítaˇcový systém, který celé vozidlo ovládá. Skládá se z šesti poˇcítaˇcu˚ vybavených procesory Intel Pentium M, gigabitového ethernetového pˇrepínaˇce, rozhraní pˇripojující senzory a ovládání vozidla vˇcetnˇe brzd, plynu, rˇ azení a rˇ ízení. V zavazadlovém prostoru je umístˇena i inerciální mˇerˇ ící jednotka se šesti stupni volnosti sloužící k pˇresnému urˇcení polohy vozidla. 12
ˇ 4. P RÍKLAD ARCHITEKTURY AUTONOMNÍHO VOZIDLA S TANLEY
Poˇcítaˇcový systém je vybaven operaˇcním systémem Linux, který bˇeží na tˇrech poˇcítaˇcích z šesti. Jeden z tˇechto poˇcítaˇcu˚ je plnˇe vyhraˇ zen zpracování videa a na zbylých dvou bˇeží ostatní systémy. Ctvrtý poˇcítaˇc je pak vyhrazen pro záznam dat a poslední dva poˇcítaˇce jsou záložní.
4.2 Softwarové rˇešení 4.2.1 Návrhové principy Stanleyho software pracuje v šesti vrstvách a pˇri jeho vývoji se tvurci ˚ rˇ ídili následujícími principy: Serializované rˇízení a zpracování dat Stanley nemá žádný centrální rˇ ídící proces, jeho software je dˇelen do modulu, ˚ které pracují samostatnˇe. Pro úˇcely synchronizace jsou veškerá data globálnˇe opatˇrena cˇ asovým razítkem. Tento postup snižuje riziko uváznutí a nežádoucích zpoždˇení. Moduly pracují podle návrhového vzoru publish-subscribe a informace od senzoru˚ k ovládání vozidla putují jednosmˇernˇe, žádná informace tedy nedorazí k jednomu modulu dvakrát. Stavový management Stavy jsou udržovány jednotlivými moduly: •
Stav zdraví systému je uchováván v monitoru zdraví
•
Stav ruzných ˚ parametru˚ v parametrovém serveru
•
Globální mód rˇ ízení v koneˇcnˇe stavovém automatu
•
Stav vozidla odhaduje modul odhadce
•
Stav prostˇredí je uložen v mapách vytvoˇrených laserem, kamerou a radarem
Všechny stavové promˇenné jsou odesílány relevantním modulum ˚ prostˇrednictvím publish-subscribe mechanismu, díky cˇ emuž dostávají všechny moduly konzistentní data. Spolehlivost Na spolehlivost celého systému je kladen velký du˚ raz. Jsou v nˇem obsaženy speciální moduly kontrolující zdraví 13
ˇ 4. P RÍKLAD ARCHITEKTURY AUTONOMNÍHO VOZIDLA S TANLEY
všech softwarových i hardwarových komponent a v pˇrípadˇe jakékoliv chyby je daná komponenta automaticky restartována. Díky tomu je software robustní vuˇ ˚ ci pádum ˚ cˇ i zamrznutím. Podpora vývoje Stanleyho software je navržen tak, aby co nejvíce usnadnil svuj ˚ vývoj a testování. Jednotlivé komponenty je možno samostatnˇe spouštˇet a pˇresouvat mezi procesory. Veškerá data jsou zaznamenávána, díky cˇ emuž lze nahraná data znovu pˇrehrát. Množství vizualizaˇcních nástroju˚ umožnuje ˇ sledování ruz˚ ných dat i když je vozidlo v pohybu. Systém je celkovˇe velice flexibilní, což umožnuje ˇ vysokou spolehlivost nutnou pro dlouhodobý autonomní provoz. 4.2.2 Architektura softwaru Závodní software obsahuje pˇribližnˇe 30 modulu˚ rozdˇelených do následujících šesti vrstev: Vrstva rozhraní senzoru˚ zahrnuje moduly zabývající se pˇrijímáním a cˇ asovým razítkováním všech dat získaných od senzoru. ˚ Vrstva získává data z laserových senzoru˚ 75 krát za sekundu, z kamer 12 krát za sekundu, z GPS 10 krát za sekundu a z IMU a z CAN sbˇernice 100 krát za sekundu. Tato vrstva obsahuje také databázový server s trat’ovými souˇradnicemi. Vrstva vnímání pˇrevádí data ze senzoru˚ na vnitˇrní modely okolí vozidla. Nejduležitˇ ˚ ejším modulem na této vrstvˇe je takzvaný Kalmanuv ˚ filtr, což je algoritmus odhadující pozici, natoˇcení a rychlost vozidla v prostoru. Tˇri ruzné ˚ mapovací moduly vytvárˇ ejí 2D mapu okolí založenou na údajích z laseru, ˚ kamery a radaru. ˚ Modul hledání cesty využívá mapu odvozenou z dat z laseru˚ k vyhledání hranic cesty, aby bylo možné vozidlo na cestˇe vycentrovat. Modul vyhodnocení povrchu pak spoˇcítá parametry dané cesty a na jejich základˇe urˇcí optimální rychlost vozidla. Vrstva ovládání vozidla je zodpovˇedná za ovládání brzd, plynu a rˇ ízení vozidla. Klíˇcovým modulem je plánovaˇc cesty, který nastavuje trajektorii a rychlost vozidla. Tato trajektorie je pak pˇre14
ˇ 4. P RÍKLAD ARCHITEKTURY AUTONOMNÍHO VOZIDLA S TANLEY
nášena do dvou ovladaˇcu, ˚ jednoho pro ovládání rˇ ízení a jednoho pro ovládání brzdy a plynu. Oba ovladaˇce pak vysílají nízkoúrovnové ˇ pˇríkazy do pohonné jednotky a plynule tak vedou vozidlo po trajektorii vypoˇctenou plánovaˇcem. Tato úrovenˇ obsahuje také vysokoúrovnový ˇ ovládací modul implementovaný pomocí koneˇcnˇe stavového automatu, který urˇcuje obecný jízdní mód vozidla v závislosti na uživatelském vstupu pomocí ve vozidle zabudované dotykové obrazovky nebo bezdrátového systému E-stop. Tento modul také udržuje rychlostní stupenˇ v pˇrípadˇe, že je potˇreba pohyb vozidla smˇerem vzad. Vrstva rozhraní vozidla slouží pro pˇrístupu k systému drive-by-wire a obsahuje rozhraní pro pˇrístup k brzdám, plynu a rˇ ízení vozidla. Vrstva uživatelského rozhraní zahrnuje vestavˇený dotykový displej a bezdrátový systém E-stop sloužící k nastartování a zastavení vozidla a spuštˇení celého systému. Vrstva globálních služeb poskytuje množství základních služeb pro ostatní moduly. Mimo jiné se jedná o centrální server parametru, ˚ udržující databázi všech parametru˚ vozidla, monitor zdraví systému nebo cˇ asový server zajišt’ující synchronizaci hodin. Tato vrstva obsahuje také záznamový server umožnující ˇ záznam dat a jejich následné pˇrehrání [3]
15
5 Kooperativní systémy Jedním z duležitých ˚ prvku˚ autonomních vozidel jsou takzvané kooperativní systémy. Jedná se o aplikaci informaˇcních a komunikaˇcních technologií v oblasti dopravy s cílem zvýšení dopravní úˇcinnosti, udržitelného rozvoje a zajištˇení bezpeˇcnosti dopravy. Kooperativní systémy spadají pod inteligentní dopravní systémy (ITS) a jejich úˇcelem je rychlé decentralizované pˇredání lokálnˇe hodnotných informací o aktuální dopravní situaci rˇ idiˇcum ˚ vzájemnou komunikací mezi vozidly bez nutnosti projet kolem fixní dopravní infrastruktury. Jejich hlavním pˇrínosem je eliminace krizových situací na komunikacích a díky tomu snížení následku˚ a celkového poˇctu dopravních nehod. Dle zpusobu ˚ komunikace se kooperativní systémy dˇelí na: •
vozidlo-vozidlo (V2V)
•
vozidlo-infrastruktura (V2I)
•
infrastruktura-vozidlo (I2V)
•
infrastruktura-infrastruktura (I2I)
5.1 Aplikace kooperativních systému˚ 5.1.1 Koncept V2V Komunikace typu V2V slouží k pˇredávání informací pˇrímo mezi vozidly. Funguje na bázi ad-hoc. Každé vozidlo je tedy zárovenˇ vysílaˇc i pˇrijímaˇc a kdykoliv pˇrijme nˇejakou zprávu ihned ji rozešle všem vozidlum ˚ v dosahu. Takto se muže ˚ zpráva šíˇrit i velmi daleko. K hlavním aplikacím V2V kooperativních systému˚ patˇrí upozornˇení na dopravní kongesce, pomalá nebo stojící vozidla a vozidla IZS. Dále lze V2V komunikaci využít jako elektronické nouzové cˇ i brzdové svˇetlo cˇ i ke ztlumení svˇetel protijedoucích vozidel aby nedošlo k oslnˇení rˇ idiˇce. 16
5. K OOPERATIVNÍ SYSTÉMY 5.1.2 Koncept V2I a I2V Komunikace typu V2I a I2V nalézá uplatnˇení zejména pˇri varování pˇred nebezpeˇcím, upozornˇení na práci na silnici nebo informování o meteorologických podmínkách, napˇríklad námraze na vozovce. Také je lze využít k pˇredání informací o dopravním znaˇcení do vozidla. Jako velice užiteˇcné se jeví i doporuˇcení optimální rychlosti pro zelenou na semaforech a díky tomu udržení takzvané zelené vlny. V neposlední rˇ adˇe naleznou V2I a I2V systémy využití i pˇri varování po nehodˇe neboli tzv. eCall. 5.1.3 Koncept I2I Komunikace typu I2I je použitelná zejména k pˇredávání výše uvedených informací mezi jednotlivými komunikaˇcními uzly a jejich následnému pˇredání do vozidel pomocí systému˚ I2V. [10]
5.2 Dˇelení kooperativních systému˚ dle využití Kooperativní systémy nacházejí uplatnˇení v mnoha oblastech jako napˇríklad rˇ ízení dopravy, bezpeˇcnostní aplikace cˇ i vzdálená diagnostika. ˇ 5.2.1 Rízení dopravy Možnými aplikacemi kooperativních systému˚ v oblasti rˇ ízení dopravy je napˇríklad plánování cest nebo optimalizace dopravního proudu. V praxi by si tak mohl rˇ idiˇc naplánovat cestu po komunikacích bez kongescí. Dále jde o adaptivní dopravní signalizaci, dynamické dopravní znaˇcení a rychlostní doporuˇcení. To již v omezené míˇre funguje na dálnicích jako liniové rˇ ízení dopravy, díky kooperativním systémum ˚ by však mohlo být mnohem efektivnˇejší. Provoz na komunikacích by dále mohly zefektivnit i další aplikace jako dynamické pˇridˇelování jízdních pruhu, ˚ jejich flexibilní vyhrazení cˇ i upˇrednostnování ˇ urˇcitých typu˚ dopravy, napˇríklad MHD. Další aplikací je zobrazování dopravních znaˇcek ve vozidle, což by výraznˇe pomohlo rˇ idiˇcum ˚ pˇri orientaci. 17
5. K OOPERATIVNÍ SYSTÉMY V neposlední rˇ adˇe by použití kooperativních systému˚ mohlo pˇrispˇet i k dynamickému zpoplatnˇení komunikací. 5.2.2 Bezpeˇcnostní aplikace V oblasti bezpeˇcnostních aplikací kooperativních systému˚ je možné zmínit zejména kooperativní manévrování. Tím je myšlena synchronizace vzájemného pohybu blízko sebe jedoucích vozidel tak, aby se pˇredešlo krizovým situacím. Další bezpeˇcnostní aplikací jsou ruzná ˚ varování. Jedná se napˇríklad o nˇejakou pˇrekážku v provozu, pomalu jedoucí cˇ i stojící vozidla nebo dopravní zácpy, naopak rychle jedoucí vozidla s právem pˇrednostní jízdy, vozidlo jedoucí v protismˇeru a mnoho dalších. K významnému zvýšení bezpeˇcnosti by pˇrispˇela i možnost koordinovaného brzdˇení. Tedy synchronizace brzdˇení vozidla s vozidlem pˇredcházejícím, aby se pˇredešlo srážce. 5.2.3 Vzdálená diagnostika Vzdálenou diagnostikou je myšleno zejména sbˇer dat o stavu vozidla do servisního centra. Servis pak muže ˚ lépe a rychleji reagovat v pˇrípadˇe poruchy cˇ i v urˇcitých pˇrípadech poruchu dokonce na dálku opravit. Toto již úspˇešnˇe využívají automobily Tesla. V pˇrípadˇe infrastruktury se jedná zejména o ovˇerˇ ení správné funkce a kalibraci senzoru˚ pomocí spolupráce výstupu dvou jednotek, pokud tyto jednotky mají poskytovat stejný výstup.
5.3 Vybrané projekty 5.3.1 Zahraniˇcní projekty COOPERS Cílem projektu COOPERS1 je vývoj a ukázka kooperativního systému propojujícího vozidla a infrastrukturu a výmˇena dat a informací o daném silniˇcním úseku. Oˇcekávaným pˇrínosem bylo zvýšení bezpeˇcnosti a efektivnˇejší rˇ ízení provozu a v dusledku ˚ plynulejší provoz. Projekt byl úspˇešnˇe otestován a ukonˇcen a nyní se pracuje na jeho realizaci pro komerˇcní využití. 1. Cooperative Systems for Intelligent Road Safety
18
5. K OOPERATIVNÍ SYSTÉMY SAFESPOT Úkolem projektu SAFESPOT bylo vytvoˇrit sít’ mezi vozidly a infrastrukturou tak, aby bylo umožnˇeno sdílení dopravních informací. To by mˇelo zvýšit pˇrehled rˇ idiˇce o dopravní situaci, zejména meteorologických informací a pˇrekážkách v provozu, a pˇrispˇet tak k celkovému zvýšení bezpeˇcnosti. Jednotlivé subsystémy projektu byly úspˇešnˇe otestovány a nyní se pracuje na jejich vzájemné integraci. CVIS Projekt CVIS se nezabývá konkrétním rˇ ešením, ale pouze vývojem technologie ke komunikaci mezi vozidly a infrastrukturou. COMeSafety 1 a 2 Hlavním úkolem tohoto projektu je vývoj standardu˚ umožnujících ˇ spolupráci jednotlivých aplikací a technologií kooperativních systému˚ a sladˇení aktivit komerˇcních poskytovatelu. ˚ DriveC2X Cílem tohoto projektu není vytvoˇrit pˇrímo konkrétní kooperativní systém, ale vytvoˇrit základ pro jejich implementaci a úspˇešné zavádˇení. Zabývá se tedy pˇredevším porovnáváním, odhadem a technickým posouzením jednotlivých kooperativních systému˚ a jejich dopadem na koncové uživatele. PRECIOSA Projekt PRECIOSA 2 se zabývá zabezpeˇcením kooperativních systému˚ a to zejména z hlediska ochrany osobních údaju. ˚ Jeho cílem je definovat hodnocení zabezpeˇcení bezdrátové komunikace a nakládání s osobními údaji, definovat vhodnou architekturu kooperativních systému˚ eliminující zneužití osobních a jinak citlivých údaju˚ a vytvoˇrit pokyny pro zajištˇení jejich ochrany. PREVENT je spoleˇcným projektem Evropské unie a zástupcu˚ evropského automobilového systému. Jeho cílem je vývoj preventivních kooperativních systému˚ to znamená pˇredevším systému˚ informujících a varujících rˇ idiˇce pˇred nebezpeˇcím na silnici, pˇrípadnˇe pˇrímo zasahujících do rˇ ízení vozidla za úˇcelem pˇredcházení nehodˇe nebo zmírnˇení jejích následku. ˚ 2. Privacy Enabled Capability in Co-operative Systems and Safety Applications
19
5. K OOPERATIVNÍ SYSTÉMY Driving Safety Support Systems – DSSS je soubor aplikací firmy Toyota varujících rˇ idiˇce pˇred cˇ erveným signálem na semaforech, znaˇckou stuj, ˚ dej pˇrednost v jízdˇe, pomalu jedoucím nebo stojícím vozidle nebo vozidle jedoucím v protismˇeru a mnoha dalších. ˇ 5.3.2 Ceské projekty ˇ Ceská republika je v oblasti kooperativních systému˚ pomˇernˇe aktivní a úspˇešná. Za zmínku stojí odborná analýza ROMODIS. Z projektu, ˚ které již realizovaly konkrétní technologie lze zmínit projekty ˇ SATEL, INFRAST, cˇ i ViaZONE. Mezi v Ceské republice realizované projekty kooperativních systému˚ je možné poˇcítat i elektronický systém výkonového zpoplatnˇení implementovaný na dálnicích, rychlostních silnicích a silnicích I. tˇrídy, lidovˇe rˇ eˇceno elektronické mýto. SATEL Cílem projektu SATEL 3 byla podpora rˇ ízení dopravy v mˇestské síti. Detekce vozidel by probíhala pomocí komunikace V2I. Projekt se zabýval cˇ tyˇrmi oblastmi a to optimalizací rˇ ízení svˇetelné signalizace, odhadování doby jízdy a identifikací problému˚ v dopravˇe, zvýšením bezpeˇcnosti a elektronickým mýtem. INFRAST Výstupem projektu INFRAST jsou zejména informace o podobných zahraniˇcních projektech, analýza legislativy, technických pˇredpisu˚ a norem, rozbor smluvních vztahu˚ a odpovˇednosti subjektu˚ zúˇcastnˇených v problematice kooperativních systému, ˚ architektura a aspekty implementace kooperativních systému˚ a pˇrehled potencionálních aplikací. Dále projekt analyzoval bezdrátové komunikaˇcní technologie vzhledem k jejich využití v kooperativních systémech, pˇredevším pak testoval kvalitativní parametry bezdrátové technologie WiMax. Projekt ViaZONE se zabývá mobilním liniovým rˇ ízením dopravy. Jeho cílem je návrh dopravních schémat, simulací dopravních omezení a a systému navádˇení ne objízdné trasy a na jejich základˇe vytvoˇrit komplexní a modulární mobilní systém liniového rˇ ízení, který 3. Satelitní lokalizace vozidel v dopravní telematice
20
5. K OOPERATIVNÍ SYSTÉMY bude komunikovat s vozidlem a poskytovat rˇ idiˇci informace o dostupných objízdných trasách. BaSIC Dalším cˇ eským projektem v oblasti kooperativních systému˚ je projekt BaSIC. Jeho úkolem je analýza souˇcasného stavu, návrh a vývoj komplexních opatˇrení vedoucích ke zvýšení bezpeˇcnosti na komunikacích a sladˇení legislativy a technických norem v rámci EU za úˇcelem snazšího zavádˇení kooperativních systému. ˚ V rámci tohoto projektu bylo také provedeno pilotní testování komunikace mezi vozidly a mezi vozidlem a infrastrukturou. [10]
21
6 Vlastní implementace Vlastní implementace mobilního prostˇredku vybaveného autonomním navigaˇcním systémem je uvažována v prostˇredí DIS prostˇrednictvím vojenského simulátoru umístˇeného na Fakultˇe vojenských technologiích Univerzity obrany na modelu vozidla UAZ.
6.1 DIS DIS 1 je protokol vytvoˇrený americkou armádou pro tvorbu distribuovaných simulací. Jednotlivé simulace spolu komunikují pomocí takzvaných PDU 2 , které definují syntax a sémantiku pro vzájemnou výmˇenu dat mezi jednotlivými simulacemi. Protokol DIS poskytuje cˇ asovˇe a prostorovˇe koherentní reprezentaci simulovaného prostˇredí a je navržen k propojování jednotlivých interaktivních, volnˇe provádˇených aktivit v operaˇcních prostˇredích. Simulované prostˇredí je tvoˇreno právˇe výmˇenou PDU mezi jednotlivými autonomními simulacemi. Jednotlivé simulátory jsou pak propojeny sítí typu WAN a mohou být i geograficky vzdálené. [12] Koncepty DIS •
Systém je distribuovaný a není potˇreba centrálního poˇcítaˇce pro rˇ ízení celé simulace
•
Autonomní simulace jsou zodpovˇedné za udržování stavu jednotlivých simulovaných entit a objektu˚
•
Protokol slouží k informování ostatních simulací o stavu entit a objektu˚
•
Vnímání událostí a ostatních entit je urˇceno pˇrijímající aplikací
1. Distributed interactive simulation 2. Protocol data unit
22
6. V LASTNÍ IMPLEMENTACE
6.2 Výbˇer simulátoru Pˇri výbˇeru simulátoru bylo zvažováno nˇekolik možností. Kromˇe výše zmínˇeného simulátoru s modelem vozidla UAZ byl zvažován i simulátor vozidla Škoda Octavia nebo nástroj pro tvorbu vojenských simulací Vitrual Combat. Hlavními hledisky byly zejména pˇrítomnost jiných vozidel v simulátoru, z tohoto duvodu ˚ byl vylouˇcen simulátor Octavie, a pokud možno nˇejaké univerzální API, což splnovalo ˇ právˇe prostˇredí DIS. Z tˇechto duvod ˚ u˚ byl nakonec zvolen vojenský simulátor s vozidlem UAZ.
23
7 Závˇer Cílem této bakaláˇrské práce bylo diskutovat problematiku autonomních navigaˇcních systému˚ a pˇrípadnˇe implementovat model mobilního prostˇredku s autonomním navigaˇcním systémem. Tento systém mˇel pˇredevším umožnovat ˇ rˇ ešení krizových situací na komunikacích na principech cˇ innosti kooperativních systému. ˚ V samotném textu pak byly analyzovány v souˇcasnosti známé postupy a algoritmy, které lze pro danou problematiku použít. Je zˇrejmé, že tato problematika je velice rozsáhlá a jejímu výzkumu se vˇenuje mnoho úsilí. Nˇekteré z postupu˚ navržených v textu jsou pak pˇrímo aplikovatelné v praxi. Na práci je možné v budoucnu navázat konkrétní implementací mobilního prostˇredku s autonomním navigaˇcním systémem, at’ už na reálném vozidle cˇ i v simulátoru nebo rozšíˇrením o další postupy pˇri autonomní navigaci mobilního prostˇredku.
24
Literatura [1] California senate bill 1298. in: California legislative information. http://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billNavClient. xhtml?bill_id=201120120SB1298, 2012. [online] [cit. 2015-0319]. [2] Sdˇelení ministerstva zahraniˇcních vˇecí cˇ . 83/2013 sb.m.s., o sjednání Úmluvy o silniˇcním provozu, pˇrijaté ve vídni dne 8. listopadu 1968. in: Sbírka mezinárodních smluv. http://aplikace. mvcr.cz/sbirka-zakonu, 2013. [online] [cit. 2015-03-19]. [3] Sebastian THRUN a kolektiv. Stanley: The robot that won the darpa grand challenge. Journal of Field Robotics, vol. 23(issue 9):661–692, 2006. [4] National Highway Traffic Safety Administration. Preliminary statement of policy concerning automated vehicles. http://www.nhtsa.gov/staticfiles/rulemaking/pdf/ Automated_Vehicles_Policy.pdf, 5 2013. [5] Joseph Hooper. Darpa’s debacle in the desert. http://www.popsci.com/scitech/article/2004-06/ darpa-grand-challenge-2004darpas-debacle-desert, 2004. [6] Eric JAFFE. The first look at how google’s self-driving car handles city streets. http://www.citylab.com/tech/2014/04/ first-look-how-googles-self-driving-car-handles-city-streets/ 8977/, 2014. www.citylab.com [online] [cit. 2015-03-19]. ˚ [7] Karel JAVUREK. Google má vlastní elektrické auto bez rˇ idiˇce, nemá žádný volant. http://www.zive.cz/bleskovky/ google-ma-vlastni-elektricke-auto-bez-ridice-nema-zadny-volant/ sc-4-a-173877/default.aspx, 2014. www.zive.cz [online] [cit. 2015-03-19]. ˚ [8] Karel JAVUREK. Kalifornie schválila pravidla pro testování autonomních vozidel. http://www.zive.cz/bleskovky/ kalifornie-schvalila-pravidla-pro-testovani-autonomnich-vozidel/ 25
LITERATURA
sc-4-a-173778/default.aspx, 2014. www.zive.cz [online] [cit. 2015-03-19]. [9] Aaron M. KESSLER. Elon musk says selfdriving tesla cars will be in the u.s. by summer. http://www.nytimes.com/2015/03/20/business/ elon-musk-says-self-driving-tesla-cars-will-be-in-the-us-by-summer. html?hpw&rref=automobiles&action=click&pgtype= Homepage&module=well-region®ion=bottom-well&WT. nav=bottom-well&_r=1, 2015. [10] Zdenˇek LOKAJ. Návrh a úprava kooperativních systému˚ na základˇe vlivu systémových parametru˚ na jejich fungování. Haˇ bilitaˇcní práce, Ceské vysoké uˇcení technické, Fakulta dopravní, 2014. [11] John MARKOFF. Crashes and traffic jams in military test of robotic vehicles. http://www.nytimes.com/2007/11/05/ technology/05robot.html?_r=0, 2007. [12] David L. NEYLAND. Virtual combat: a guide to distributed interactive simulation. Stackpole Books, Mechanicsburg, Pa., c1997. [13] Umit Ozguner, Keith Redmill, and Tankut Acarman. Autonomous Ground Vehicles. Artech House, 2011. [14] Dean A. Pomerleau. Alvinn, an autonomous land vehicle in a neural network. http://repository.cmu.edu/cgi/ viewcontent.cgi?article=2874, 1989. [15] Hynek ROUBÍK. Další automobilová revoluce pˇrichází. http://logistika.ihned.cz/ c1-63405860-dalsi-automobilova-revoluce-prichazi, 2015. www.ihned.cz [online] [cit. 2015-03-19]. [16] The Millwaukee sentinel. Phantom auto will tour city. https://news.google.com/newspapers?id=unBQAAAAIBAJ& sjid=QQ8EAAAAIBAJ&pg=7304,3766749&hl=en, 1926. 26
LITERATURA [17] Jan STROUHAL. Martin hausenblas (liftago): Blíží se doba autonomních aut, nástup bude rychlý. http://www.lupa.cz/ clanky/martin-hausenblas-liftago/, 2014. www.zive.cz [online] [cit. 2015-03-19]. ˇ [18] Policie CR. Informace o nehodovosti na pozemních komunikaˇ cích v Ceské republice za rok 2014. www.policie.cz/soubor/ 2014-12-informace-pdf.aspx. [online] [cit. 2015-03-19].
27
