Tesla Robotaxi – ciemność wciąż stanowi problem

Tesla Robotaxi: czas pracy pojazdów autonomicznych w Austin wydłużono o godzinę (do 23:00). Jednak Elon Musk ponawia, że główną przeszkodą na drodze do szerszej obsługi nocnej pozostaje zdolność samochodów do rozpoznawania trudnych do zauważenia obiektów w ciemności. W ten sposób ponownie podnoszone są pytania dotyczące ograniczeń Tesla Vision, który opiera się wyłącznie na kamerach, bez wsparcia LiDAR lub radaru.

Wydłużenie godzin pracy Robotaxi w Austin ma znaczenie, ponieważ następuje ponad rok po ich premierze, gdy zapytania w aplikacji były przewidywane mniej więcej od 6 rano do północy. Tymczasem rozwój usługi pozostał ograniczony w porównaniu z początkowymi ambicjami.

To sam Elon Musk wyjaśnił powód tego zjawiska w mediach społecznościowych. Problem dotyczy przede wszystkim nocnego dostrzegania małych, trudnych do rozróżnienia obiektów na tle otoczenia. Jest to kwestia bynajmniej nie drugorzędna dla systemu autonomicznego prowadzenia pojazdów, który według zamiarów Tesli ma funkcjonować bez ograniczeń czasowych.

Ciemność stawia pod znakiem zapytania Tesla Vision: Musk wspomina o „szarych kotach”

Kwestia poruszona przez Muska dotyczy fundamentalnej cechy kamer znajdujących się w Robotaxiach – są to czujniki pasywne, które muszą czerpać informacje ze światła dostępnego w otoczeniu.

Gdy obiekt ma bardzo niski kontrast w porównaniu z tłem, jego identyfikacja może stać się trudniejsza, szczególnie w warunkach słabego oświetlenia. Małe zwierzę na jezdni – a Musk przytacza „szare kocięta na szarym asfalcie” – stanowi zatem szczególnie trudny „przypadek” dla systemu Tesla Vision.

LiDAR i radar: Tesla nadal mówi nie

Kwestia ta jest interesująca, ponieważ Tesla celowo przyjęła strategię przeciwną do tej stosowanej przez różnych producentów samochodów autonomicznych, którzy zamiast tego używają LiDAR i radaru.

Firma usunęła radary z pojazdów od 2021 roku, a później także czujniki ultradźwiękowe. LiDAR nigdy nie znalazł się w standardowym wyposażeniu modeli Tesla. Strategia samochodów autonomicznych opiera się wyłącznie na kamerach i przetwarzaniu oprogramowania.

Musk wielokrotnie twierdził, że LiDAR nie jest koniecznym rozwiązaniem do osiągnięcia pełnej autonomii w prowadzeniu pojazdów. Na przestrzeni lat określał jego użycie mianem „bezużytecznego wysiłku” (innymi słowy, straty czasu) i podkreślał kluczową rolę sieci neuronowych oraz sztucznej widzenia.

Rola czujników aktywnych

Dziś jednak problem opisany przez samego Muska dotyczy właśnie jednego z scenariuszy, w których czujniki aktywne mogą dostarczyć uzupełniających informacji do obrazów.

Lidar opiera się bowiem na innym principle. Czujnik emituje impulsy laserowe i mierzy czas potrzebny na ich powrót, tworząc trójwymiarowe przedstawienie otoczenia. Dlatego nie musi koniecznie rozróżniać obiektów na podstawie koloru czy kontrastu.

Radar, bazujący na falach radiowych, dostarcza również innych informacji niż kamery, m.in. względną prędkość obiektów. Jest mniej skuteczny w rozpoznawaniu bardzo małych detali, ale zachowuje zdolność wykrywania w warunkach takich jak mgła, pył lub silne oślepienie.

Samochód autonomiczny, Waymo: „Oto dlaczego sama sztuczna widzialność nie wystarcza”

W grę wchodzi bezpieczeństwo jazdy autonomicznej

Różnica technologiczna staje się widoczna po porównaniu z Waymo, amerykańskim operatorem, który wykorzystuje połączenie kamer, Lidara i radaru w swoich pojazdach autonomicznych.

Porównanie to nie oznacza, że konfiguracja z wieloma czujnikami eliminuje wszelkie ryzyko. Nawet najnowocześniejsze systemy mogą popełniać błędy, a środowiska miejskie oferują sytuacje trudne do przewidzenia. Chodzi raczej o coś innego: w samochodach autonomicznych wykorzystanie czujników o różnych właściwościach fizycznych pozwala przynajmniej częściowo skompensować ograniczenia każdej z technologii.

Dla Tesla Robotaxi problem do rozwiązania

Dla usługi Robotaxi, która ma działać bez kierowcy i bez ograniczeń czasowych, zdolność do funkcjonowania w ciemności nie jest drobnostką. Jest to normalna sytuacja w jazdzie miejskiej.

Prawdziwym pytaniem staje się zatem to, jak szybko Tesla będzie w stanie poprawić funkcje widzenia w nocy za pomocą oprogramowania i kamer. Firma może osiągać coraz lepsze rezultaty bez dodawania nowych czujników, ale przypadek małych obiektów o niskim kontraście pokazuje, jak ważna nadal jest relacja pomiędzy algorytmami a fizycznymi ograniczeniami czujników.

CZYTAJ RAZEM: Tesla Full Self-Driving: nasze testy pokazują, jak to działa. I obejrzyj WIDEO

TAG: Tesla Robotaxi

Artykuł poprzedni

Niepotrzebna luksusowość: tak postrzegamy samochody elektryczne u nas

Artykuł następny

Wallbox w prezencie? Żadnych bonusów za stacje ładowania