Jak pokročilé systémy asistence řidiče zlepšují bezpečnost automobilů?

Pokročilé systémy asistence řidiče (ADAS) se staly klíčovými prvky moderních vozidel, které významně zvyšují úroveň bezpečnosti a komfortu během jízdy. Vzhledem k rozvoji technologií, jako jsou stereo videokamery, radarové senzory a sofistikovaný software, dnes vozy dokážou reagovat na potenciální hrozby na silnici s minimálním nebo žádným zásahům řidiče.

Jedním z největších pokroků v oblasti automobilové bezpečnosti je zavedení kamerových systémů pro automatické nouzové brzdění. Tento systém, který je standardně integrován například v modelu Land Rover Discovery Sport, využívá stereo video kameru k detekci potenciálních překážek před vozidlem. Systém identifikuje nebezpečí, jako je jiný automobil v jízdním pruhu, a pokud řidič nereaguje, automaticky aplikuje maximální brzdnou sílu, aby zabránil nebo zmírnil náraz. Tento přístup nejen zvyšuje bezpečnost, ale také snižuje složitost a náklady celkového systému, protože kamera sama poskytuje všechny potřebné informace pro správnou funkci.

Pokud jde o technologie, stereo kamery dnes pokrývají horizontální zorné pole přibližně 50°, což umožňuje detailní prostorové měření na vzdálenosti přes 50 metrů. Kamery s CMOS technologií a vysokým rozlišením 1 280 × 960 pixelů poskytují nejen vynikající kvalitu obrazu i při náročných světelných podmínkách, ale i potřebné prostorové informace pro přesné měření vzdálenosti k ostatním vozidlům.

Další sofistikované radarové systémy, jako například radar pro detekci křížového provozu při couvání, dokážou varovat řidiče při vyjíždění z parkovacího místa. Tyto systémy dokážou detekovat nejen jiné automobily, ale také cyklisty nebo chodce, a to až do vzdálenosti 50 metrů. S pomocí moderních radarů, které pracují na frekvenčním pásmu 76–77 GHz, se zajišťuje vysoká přesnost detekce i při vysokých rychlostech. Některé radary dokážou sledovat objekty až na vzdálenost 200 metrů, což je klíčové například při jízdě na dálnici.

Důležitým aspektem pokročilých systémů asistence řidiče je jejich schopnost reagovat na různé situace, což se týká i funkční bezpečnosti. Funkční bezpečnost zahrnuje řízení rizik spojených s možnými selháními systémů, jako jsou chyby obsluhy, poruchy hardwaru nebo změny v prostředí. V automobilovém průmyslu se to projevuje nejen v technologiích, ale i v konceptu tolerance k chybám, což znamená, že systémy musí být navrženy tak, aby minimalizovaly riziko vážných nehod i při neplánovaném selhání nějaké části systému.

Pokud se podíváme na data, která jsou součástí těchto systémů, je zřejmé, že pokročilé systémy mají potenciál zásadně snížit počet nehod, ve kterých je příčinou lidská chyba. Podle statistik Národní správy silnic (NHTSA) v USA je takových nehod více než 90 %. Ačkoliv se mnohé z těchto funkcí stále vyvíjejí, jejich rostoucí spolehlivost a efektivita poskytují silný základ pro budoucí vývoj autonomních vozidel, která budou vyžadovat nejen pokročilé senzory a kamery, ale i schopnost zpracovávat data v reálném čase na okraji sítě.

Vývoj směřuje k autonomnímu řízení, kdy vozidla budou schopna reagovat a rozhodovat se bez lidského zásahu. To klade nové požadavky na procesory a výpočetní výkon, který musí být zajištěn i v oblastech s omezeným internetovým připojením, což činí spolehlivost takových systémů klíčovou pro jejich úspěch na trhu.

Jak autonomní vozidla zvládají nebezpečné situace a rozpoznávají objekty

Nicméně i ty nejpokročilejší systémy autonomních vozidel (AV) čelí problémům, které mohou nastat v reálném světě. Příklad, kdy autonomní vozidlo společnosti Google narazilo na ženu na elektrickém skútru, která honila husy, ukazuje, jak složité a nepředvídatelné mohou být některé situace. Algoritmy vozidla se potýkaly s problémy při klasifikaci neobvyklé kombinace pohybu a typu objektu, což vedlo k zastavení vozidla. Tento incident ukazuje, jak důležité je neustále zlepšovat systémy rozpoznávání překážek a plánování trasy, aby byly schopny efektivně reagovat na nečekané situace.

Systémy rozpoznávání překážek mohou být vylepšeny propojením vozidel s dalšími vozidly a infrastrukturou. Tímto způsobem mohou vozidla sdílet data v reálném čase a poskytovat doplňující kontext nebo varování o neobvyklých objektech nebo scénářích, které by jinak mohly zmást samostatné systémy vozidel.

Jedním z nejvíce diskutovaných problémů v oblasti autonomních vozidel je etické rozhodování v krizových situacích. Například by mělo vozidlo upřednostnit vyhnutí se čelnímu střetu s vysokou rychlostí, který by mohl zabít jeho pasažéry, přejít chodce nebo narazit do statického objektu? Někteří výrobci naznačili, že autonomní vozidla budou vždy upřednostňovat bezpečnost svých pasažérů, ale tato otázka zůstává předmětem intenzivní debaty.

Systémy rozpoznávání dopravních značek (TSR) představují další krok ve vývoji autonomních vozidel. Tyto systémy, které byly poprvé implementovány na vozidlech BMW kolem roku 2008, byly původně navrženy k rozpoznávání značek omezujících rychlost. Dnes jsou však schopné rozpoznat širší spektrum značek, včetně varování před dětmi, zatáček nebo jiných směrových pokynů. Tyto systémy využívají kamery a pokročilé algoritmy pro zpracování obrazů a díky standardizaci dopravních značek podle Vídeňské úmluvy z roku 1968 jsou schopny efektivně rozpoznávat značky i v různých zemích.

Další výzvou je detekce dopravních světel (TLD). Kamery jsou klíčové pro správnou detekci světel a interpretaci jejich barev (červená, žlutá, zelená). I zde však mohou nastat problémy, jako jsou špatné viditelnosti způsobené nepříznivými povětrnostními podmínkami, překážkami nebo poškozením samotných světel. Budoucí technologie, jako je 5G nebo vyhrazená krátkodobá komunikace (DSRC), umožní přímou komunikaci mezi světly a vozidly, což zlepší schopnost systémů autonomních vozidel reagovat v reálném čase.

Problémy mohou nastat také při detekci a reakci na nouzová vozidla. Moderní autonomní systémy již dnes využívají mikrofony k identifikaci sirén a kamery k vizuálnímu potvrzení jejich přístupu. Systémy by měly být schopny určit, jak reagovat, například připojením se k okraji silnice. V budoucnu se očekává, že všechny nouzové vozy budou integrovány do propojených sítí, což umožní přímou komunikaci s autonomními vozidly a včasné varování před jejich přiblížením.

Existují však i situace, které jsou těžko předvídatelné a mohou být výzvou pro autonomní vozidla. Chodci, kteří přecházejí na místech, kde není přechod, mohou být jedním z nejnepředvídatelnějších faktorů. Lidský řidič může signalizovat své úmysly pomocí světel nebo mávání, což jsou jemné sociální signály, které autonomní vozidla mohou těžko interpretovat. Kromě toho mohou chodci, kteří se přiblíží k silnici, působit dojmem, že se chystají přecházet, i když ve skutečnosti takový záměr nemají.

Kruhové objezdy, obzvláště ty, které obsahují menší okruhy v rámci většího, představují další výzvu. Lidskému řidiči může být zřejmé, jak se orientovat v těchto složitých konfiguracích, ale autonomní vozidlo musí pochopit pravidla každého menšího okruhu a přizpůsobit se těmto specifickým vzorcům dopravy.

Ve všech těchto situacích je důležité, aby autonomní vozidla byla schopna nejen reagovat, ale také se přizpůsobit a najít optimální řešení pro bezpečnou a efektivní jízdu.

Jak zabezpečit autonomní vozidla a integrované dopravní systémy proti kybernetickým hrozbám

Prvním a zásadním principem je to, že bezpečnostní opatření musí být řízena na úrovni vedení organizace, což zahrnuje i zapojení odpovědných osob na nejvyšší úrovni. Vedení musí mít jasnou odpovědnost za bezpečnostní politiku a její implementaci. Dále je důležité, aby rizika byla posuzována a řízena adekvátně, což zahrnuje i rizika specifická pro dodavatelské řetězce. V automobilovém průmyslu se totiž propojují různé systémy, a to jak na úrovni výroby, tak i v rámci provozu vozidel.

Bezpečnostní opatření by měla být navržena tak, aby chránila nejen samotné vozidlo, ale i přidruženou infrastrukturu, tedy všechno od silničních systémů až po servisní a diagnostické nástroje. Systémy musí být navrženy s hlubokou ochranou na několika úrovních – tzv. „defence-in-depth“ přístupem, který zajišťuje, že i v případě, kdy jedna úroveň ochrany selže, další bariéry zůstanou funkční. Kromě toho je kladeno důraz na bezpečnostní správu softwaru, který musí být řízen a chráněn po celou dobu jeho životního cyklu. I po uvedení vozidla na trh je nutné zajistit, aby systém zůstal bezpečný, a to i v průběhu celého životního cyklu vozidla.

S ohledem na rychlý rozvoj technologie autonomních vozidel je nutné, aby se všechny zainteresované strany, včetně subdodavatelů a třetích stran, podílely na zajištění komplexní bezpečnosti celého ekosystému. V této souvislosti vznikla specifikace PAS 1885:2018, která se zaměřuje na zajištění kybernetické bezpečnosti a funkční bezpečnosti v celém životním cyklu vozidel. Tento dokument poskytuje rámec pro identifikaci a řízení hrozeb, které mohou ohrozit bezpečnost vozidel a souvisejících ITS.

Automobilový ekosystém zahrnuje nejen vozidla, ale i související infrastrukturu, například silniční systémy a vzdálené služby, které poskytují informace pro řidiče a jejich vozidla. Kybernetická bezpečnost by měla zahrnovat všechny fáze životního cyklu automobilu – od návrhu a výroby až po jeho provoz, údržbu a dekomisi. Vzhledem k neustálým změnám v hrozbách je nutné přistupovat k ochraně těchto systémů komplexně a s dlouhodobým výhledem.

Dalším rizikem jsou útoky na senzory, které používají autonomní vozidla, jako je LiDAR. Hackeři mohou použít falešné signály, aby zmátli vozidlo a způsobily, že například zpomalí nebo se zastaví. Takové útoky mohou vést k vážným nehodám, pokud vozidlo bude reagovat na nesprávné informace.

I když kybernetické útoky představují stále rostoucí hrozbu pro autonomní vozidla, také vznikají nové právní a etické otázky. V USA například vznikl právní precedens, který umožňuje majitelům vozidel provádět „hackování“ vlastního auta, tedy zkoumat a modifikovat software vozidla. Na druhé straně je v některých zemích stále nejasné, jaké jsou hranice mezi legálním a nelegálním hackováním vozidel, což komplikuje vytváření jednotných pravidel pro ochranu vozidel a jejich uživatelů.

Aby se minimalizovala rizika kybernetických útoků, musí týmy designérů a vývojářů pracovat na ochraně vozidel