Vývoj autonomního řízení vstupuje do nové fáze. O jeho úspěchu už nebude rozhodovat pouze to, jakými senzory je automobil vybaven, ale především schopnost zpracovat obrovské množství dat, vyhodnocovat složité dopravní situace a komunikovat s okolním prostředím. Podle analýzy společnosti McKinsey se autonomní mobilita stále více mění v souboj o výpočetní výkon, kvalitní software, data a pokročilé polovodiče. Vedle samotných vozidel proto poroste také význam digitálně připravené silniční infrastruktury.

Automobilový průmysl se postupně přesouvá od systémů založených na tisících předem naprogramovaných pravidel k architekturám využívajícím umělou inteligenci. Ty se učí přímo z rozsáhlých souborů dat zachycujících skutečný provoz a dokážou spojovat vnímání okolí, plánování trasy i řízení vozidla. Mohou tak lépe reagovat na situace, se kterými jejich vývojáři předem nepočítali. Podle McKinsey se světový trh softwaru a elektroniky pro pokročilé asistenční systémy a autonomní řízení může do roku 2035 zvětšovat přibližně o 16 procent ročně a dosáhnout hodnoty kolem 160 miliard dolarů. Zatímco běžné asistenční systémy se budou rozšiřovat rychle, plně autonomní vozidla zůstanou ještě řadu let omezena hlavně na vybrané oblasti a konkrétní způsoby použití.

„Autonomní řízení není jen otázkou toho, jak chytré bude samotné auto. Vozidlo potřebuje správně pochopit prostředí, ve kterém se pohybuje, a k tomu potřebuje přesná, aktuální a spolehlivá data. Čím složitější je provoz, tím důležitější bude propojení informací z vozidla s údaji o dopravě, uzavírkách, nehodách nebo aktuálním stavu komunikace,“ říká Michal Holoubek, produktový manažer společnosti VARS.

Zpracování dat se stává hlavním omezením

Moderní vozidla musí během zlomků sekundy vyhodnocovat obraz z kamer, údaje z radarů či dalších senzorů a současně předvídat chování ostatních účastníků provozu. S rostoucí složitostí systémů proto rychle stoupají požadavky na výkon palubních počítačů, kapacitu pamětí a rychlost přenosu dat. McKinsey odhaduje, že hodnota trhu s procesory určenými pro asistenční a autonomní systémy vzroste z přibližně 5,6 miliardy dolarů v roce 2025 na více než 46 miliard dolarů v roce 2035. Samotný hrubý výpočetní výkon přitom přestává být jediným měřítkem. Rozhodující bude také rychlost, s jakou dokáže systém přesouvat data mezi senzory, pamětí a jednotlivými částmi modelu umělé inteligence.

„Zásadní je rovněž předvídatelnost odezvy. Autonomní systém nemůže jednou rozhodnout během několika milisekund a podruhé se stejnou situací zabývat výrazně déle. Reakční doba musí být nejen nízká, ale také stabilní a ověřitelná za různých provozních podmínek. U bezpečnostně kritických systémů nestačí, aby řešení správně fungovalo ve většině případů. Musí být možné doložit, jak rychle a spolehlivě reaguje v dešti, mlze, hustém městském provozu nebo při nenadálé překážce. Právě testování a ověřování těchto méně častých situací dnes patří k nejnáročnějším částem vývoje,“ vysvětluje Michal Holoubek z VARS.

Vozidlo musí vědět, co se děje za zatáčkou

Ani nejpokročilejší automobilové senzory nedokážou vidět přes překážky nebo dostatečně dopředu za nepřehlednou zatáčku. Další vrstvu informací proto mohou nabídnout kooperativní inteligentní dopravní systémy, označované jako C‑ITS. Jejich prostřednictvím si vozidla, prvky silniční infrastruktury a dopravní centra mohou předávat upozornění na nehodu, stojící vozidlo, práce na silnici, kluzkou vozovku nebo blížící se vozidlo záchranných složek. Smyslem není převzít za automobil rozhodování, ale rozšířit jeho informační horizont. Vůz může dostat varování o riziku dříve, než je jeho vlastní senzory dokážou zaznamenat. Podmínkou však zůstává přesnost, aktuálnost a jednotný formát předávaných dat.

Současně poroste význam digitálních modelů komunikací a systematicky spravovaných informací o dopravní infrastruktuře. Nestačí jednorázově vytvořit podrobnou mapu. Data musejí průběžně zachycovat změny v dopravním značení, omezení provozu, rekonstrukce nebo úpravy jízdních pruhů. „Budoucnost podle mě nebude stát na volbě mezi chytrým vozidlem a chytrou silnicí. Bezpečnější doprava vznikne jejich propojením. Automobil musí umět samostatně vyhodnotit situaci, infrastruktura mu ale může včas dodat informace, ke kterým by se vlastními senzory dostal pozdě nebo vůbec. Pro správce komunikací to znamená, že kvalita digitálních dat bude postupně stejně důležitá jako kvalita samotné vozovky,“ dodává Michal Holoubek z VARS.