Pokročilé systémy asistence řidiče (ADAS) představují zásadní krok ve vývoji automobilové bezpečnosti, přičemž jejich cílem je zlepšit ochranu nejen samotného řidiče, ale i chodců, cyklistů a ostatních účastníků silničního provozu. Tyto technologie se spoléhají na různé vstupy, jako jsou LiDAR, radar, kamery a data z palubní diagnostiky vozidla, aby monitorovaly okolní prostředí a poskytovaly důležité informace, které mohou ovlivnit rozhodování řidiče nebo dokonce převzít kontrolu nad vozidlem v krizových situacích.

Funkce těchto systémů zahrnují například adaptivní tempomat, varování před neúmyslným opuštěním jízdního pruhu, detekci slepých míst, automatické parkování a přizpůsobení rychlosti v zatáčkách. Kamerové systémy slouží k monitorování slepých míst, což je klíčové pro bezpečnost při změně jízdního pruhu. Všechna tato opatření jsou navržena tak, aby upozornila řidiče na potenciální nebezpečí nebo dokonce provedla nezbytné kroky k prevenci nehody.

Není však dostatečné pouze zavést tyto technologie do vozidel. Aby byl zajištěn jejich správný provoz, musí být vozidla pravidelně servisována a seřizována, protože i drobné mechanické nesrovnalosti mohou ovlivnit výkon těchto systémů. To zahrnuje nejen opravy, ale i kalibraci kamer, radarů a senzorů, které jsou klíčové pro přesnost a spolehlivost těchto systémů.

Mezi nejběžnější systémy, které dnes nalezneme v moderních automobilech, patří adaptivní tempomat, systém rozpoznávání dopravních značek, parkovací senzory, asistent pro udržení v jízdním pruhu, a systémy pro detekci únavy řidiče. Každý z těchto systémů má specifickou roli při zajištění bezpečnosti na silnici, ať už jde o prevenci nehod, zajištění lepšího dohledu nad okolním prostředím nebo usnadnění samotného řízení vozidla.

Zajímavým příkladem je adaptivní tempomat, který automaticky přizpůsobuje rychlost vozidla aktuální dopravní situaci. Na rozdíl od tradičního tempomatu, který si řidič nastaví a vozidlo tuto rychlost udržuje, adaptivní tempomat využívá senzory, jako je radar nebo LiDAR, k detekci vzdálenosti mezi vozidlem a před ním jedoucími automobily. V případě potřeby pak automaticky zpomaluje nebo zrychluje, aby udržel bezpečný odstup.

V Evropské unii se regulace týkající se ADAS neustále zpřísňují. Na základě nových pravidel, která byla přijata 27. listopadu 2019 a která jsou platná od 6. července 2022, musí být všechny nové vozy vybaveny řadou povinných systémů asistence řidiče, jako je inteligentní asistent rychlosti, kamerový nebo senzorový systém pro detekci překážek při couvání, varování před únavou řidiče, a dalšími bezpečnostními funkcemi. Tyto předpisy se vztahují na všechny nové typy vozidel a mají za cíl snížit počet dopravních nehod a úmrtí na silnicích v Evropské unii.

V souladu s těmito normami jsou veškeré nové vozy vyráběné od 7. července 2024 povinny splňovat přísné požadavky na bezpečnostní technologie. To zahrnuje například pokročilé systémy, jako je detekce slepých míst nebo varování před nehodou s chodcem či cyklistou. Tyto normy mají za cíl zajištění vyšší úrovně ochrany jak pro cestující, tak i pro zranitelné účastníky silničního provozu, jako jsou chodci a cyklisté.

Pokud jde o implementaci těchto systémů v praxi, mechanici a servisní pracovníci musí být dobře seznámeni s těmito technologiemi, protože správná diagnostika, opravy a kalibrace systémů ADAS je klíčová pro jejich efektivní fungování. Při nedostatečné údržbě nebo nesprávném seřízení může dojít k selhání těchto systémů, což by mohlo mít vážné důsledky pro bezpečnost.

Kromě povinných systémů, které musí být nainstalovány do nových vozidel, EU také zavádí i nové technické předpisy, které se vztahují na všechny druhy silničních vozidel. Tyto předpisy zahrnují bezpečnostní opatření, která mají za cíl nejen zvýšit bezpečnost samotných vozidel, ale také poskytnout rámec pro budoucí integraci plně autonomních vozidel. Zajímavým trendem je například zavedení technologie eCall, která od 31. března 2018 musí být povinně nainstalována ve všech nových automobilech a dodávkách v EU. Tento systém umožňuje automatické volání tísňové pomoci v případě nehody, což může výrazně zkrátit čas potřebný pro zásah záchranných složek.

Je třeba si uvědomit, že ačkoliv tyto technologie mohou výrazně zlepšit bezpečnost na silnicích, jsou pouze jedním z kroků k dosažení vyšší úrovně bezpečnosti v dopravě. Vždy bude kladeno důraz na vzdělávání řidičů, kteří musí mít znalosti a dovednosti, jak správně reagovat i v situacích, kdy systém nefunguje, nebo selže. Technologie jsou nástroje, ale odpovědnost za bezpečnou jízdu stále leží na lidském faktoru.

Jak fungují automatizované silniční vlaky a jejich vliv na dopravu?

Automatizované silniční vlaky představují zajímavý pokrok v oblasti autonomní dopravy, kde se používá technologie komunikující s vedoucím vozidlem. Tento systém je zabudován přímo do vozidel, což eliminuje potřebu jakýchkoliv změn v silniční infrastruktuře. Každý silniční vlak či platoon má jedno vedoucí vozidlo, které se chová stejně jako běžný automobil a zajišťuje plnou kontrolu nad všemi funkcemi. Tento vůz je řízen zkušeným řidičem, který dobře zná trasu. Například vedoucím vozidlem může být taxi, autobus nebo nákladní automobil. Každý takový platoon bude sestávat z šesti až osmi vozidel. Jakmile řidič přiblíží k cíli, převezme kontrolu nad vozidlem a opustí konvoj odbočením na vedlejší silnici. Ostatní vozidla v konvoji se přiblíží a pokračují dál, dokud se konvoj neodpojí.

Výhody těchto silničních vlaků jsou výrazné. Díky tomu, že se vozidla nacházejí těsně za sebou, dochází k výraznému snížení vzdušného odporu a tím i k nižší spotřebě paliva, což vede ke snížení emisí CO2 až o 20 %. Konvoj umožňuje efektivnější využití kapacity silnic, protože vozidla cestují na dálnicích s minimálními mezerami, což zlepšuje plynulost dopravy a snižuje dopravní zácpy. Navíc, protože řidiči v konvoji mají čas věnovat se jiným činnostem, například číst noviny nebo pít kávu, mohou být jízdy pohodlnější a méně stresující.

Testy, které byly provedeny v roce 2011, ukázaly, že při použití plně automatizovaných vozidel není potřeba žádného zásahu řidiče. Volant následného vozidla se pohybuje sám, když vozidlo plynule následuje vedoucí nákladní automobil po testovací trati. Tento systém minimálně ovlivňuje lidský faktor, který je podle statistik příčinou přibližně 80 % nehod, čímž se významně zvyšuje bezpečnost na silnicích.

Další významnou výhodou je snížení spotřeby paliva a emisí, což vede k ekologičtější dopravě. Vysoká úroveň automatizace také pomáhá ulevit řidičům, kteří mohou využít čas, který by jinak věnovali soustředění na řízení, k jiným aktivitám, čímž se zvyšuje komfort a produktivita.

Geofencing, tedy technologie, která omezuje provoz autonomních vozidel na určitých úsecích silnic, je dalším krokem vpřed. Systém GPS umožňuje, aby vozidla fungovala v automatizovaném režimu pouze v určitých oblastech, jako jsou dálnice, ale ne v městských centrech, kde jsou podmínky pro autonomní řízení složitější.

Pokud jde o pasivní bezpečnostní systémy, ty se aktivují až v případě nehody. Vzhledem k tomu, že autonomní vozidla budou mít flexibilní uspořádání interiéru, například sedadla, která se mohou otáčet nebo volant, který může být zasunut, bude třeba upravit i způsob umístění airbagů. V budoucnu se očekává, že airbagy budou více kompaktní a lehké, aby ušetřily místo v interiéru. Nové designy airbagů by měly být nejen lehčí a úspornější, ale také opakovaně použitelné, což přispěje k nižším nákladům a ekologičtější výrobě.

Důležitým problémem pro autonomní vozidla, který stále vyžaduje vývoj, je schopnost efektivně rozpoznávat povrch silnice. Senzory autonomních vozidel se dosud zaměřují na dobře udržované silnice a mohou mít problémy s detekcí a reakcí na výmoly nebo jiné nepravidelnosti povrchu. To ukazuje na potřebu dalších inovací, které by umožnily autonomním vozidlům bezpečně se pohybovat i na silnicích, které nejsou v perfektním stavu.

Dalším klíčovým prvkem pro budoucnost autonomních vozidel je 5G technologie. Oproti předchozím generacím mobilních sítí přináší 5G výrazné zlepšení v rychlosti a spolehlivosti přenosu dat, což je nezbytné pro efektivní fungování autonomních vozidel. 5G umožňuje přenosy dat až 10krát rychlejší než 4G a výrazně nižší latenci, což je klíčové pro aplikace, které vyžadují okamžitou reakci, jako je autonomní řízení.

Jak bude 5G síť fungovat ve spojení s autonomními vozidly, bude klíčové pro bezpečnost a plynulost provozu. S touto technologii se očekává, že vozidla budou schopna vzájemně komunikovat v reálném čase, což umožní rychlou výměnu informací a předejdou se potenciálním nehodám.

Zajímavým směrem vývoje je také zvyšování integrace autonomních vozidel s veřejnou dopravou, například propojení taxi, autobusů a dalších vozidel do jedné automatizované sítě. Tento přístup nejenom zvyšuje efektivitu dopravy, ale také snižuje náklady a přispívá k větší udržitelnosti městské mobility.

Jaké výzvy a možnosti přináší umělá inteligence a autonomní vozidla?

V roce 2017 tým z OnBoard Security (nyní součást Qualcomm Technologies, Inc.) demonstroval možnost zneužití senzorů autonomních vozidel, kdy bylo možné přimět senzory k tomu, aby věřily, že nějaký objekt je na jejich cestě, což mohlo vést k falešnému varování nebo aktivaci nouzového brzdění. Tento útok zahrnoval přenos původního signálu z LiDARu vozidla z jiného místa, což vytvářelo falešné ozvěny a mohlo způsobit, že skutečné objekty byly vykresleny buď blíže, nebo dále, než ve skutečnosti byly. Zajímavější variantou tohoto útoku bylo vytvoření fiktivních objektů. Zaznamenaný signál z LiDARu byl zkopírován a objekty bylo možné umístit na jakékoliv místo. Kamery, které jsou součástí autonomních vozidel, mohou být oslepeny, když se do jejich objektivu směruje intenzivní světlo. To může způsobit přepálení obrazu a zakrytí objektu před systémem vozidla. Pokud je na kameru zamířeno světlo v impulzech, v některých případech to může způsobit, že se kamera nikdy nevrátí k normálnímu režimu.

Tým OnBoard Security navrhl softwarové a hardwarové opatření k posílení odolnosti senzorů proti těmto útokům, s cílem zlepšit bezpečnost a zamezit životu nebezpečným situacím. Jejich výzkum se zaměřuje na identifikaci potenciálních hrozeb pro automobilky, které mohou následně vytvořit robustnější systémy.

Přestože je u autonomních vozidel stále na prvním místě bezpečnost, je zřejmé, že i tyto technologie se musí vyrovnat s vysoce sofistikovanými kybernetickými útoky, které mohou ohrozit jejich spolehlivost. Významným faktorem je schopnost vytvářet efektivní obranu proti těmto hrozbám.

S umělou inteligencí (AI) se na poli automatizace a autonomních vozidel setkáváme s stále novými výzvami. Jaká je její role v těchto technologiích, a jaké typy AI se dnes v těchto systémech uplatňují? Umělá inteligence je v podstatě inteligence vykazovaná stroji, na rozdíl od přirozené inteligence, kterou projevují lidé. Je to pojem, který obecně popisuje stroje a počítače, které napodobují některé procesy, jež jsou pro člověka typické, jako je učení a řešení problémů. Někteří odborníci používají termín "asistivní inteligence", protože i když se stroje mohou chovat, jakoby byly inteligentní, ve skutečnosti pouze imitují procesy lidského myšlení. Bez ohledu na tuto diskusi je AI dnes klíčovým prvkem v rozvoji autonomních vozidel.

Historie umělé inteligence sahá až do poloviny 20. století, kdy vědci začali pracovat na vývoji strojů, které by se učily a myslely podobně jako lidé. V roce 1936 britský matematik Alan Turing předložil své teorie, které ukázaly, že počítačové stroje, známé jako "Turingovy stroje", mohou vykonávat kognitivní procesy, pokud budou tyto procesy rozděleny do několika jednotlivých kroků a reprezentovány algoritmy. Tento základní objev je považován za základ dnešní umělé inteligence.

V roce 1956 byl termín "umělá inteligence" poprvé použit na konferenci v Dartmouth College, kde vědci věřili, že některé aspekty lidského učení a dalších inteligentních činností mohou být simulovány pomocí strojů. Během této konference byl také napsán první AI program, "Logic Theorist", který dokázal prokázat několik desítek matematických vět.

V roce 1966 byl vyvinut první chatbot ELIZA, který dokázal simulovat rozhovory s různými "partnery" jako psychoterapeut. Tento jednoduchý systém se stal prvním pokusem o komunikaci mezi člověkem a strojem.

Pokrok v oblasti AI pokračoval i v dalších desetiletích. V roce 1972 byla umělá inteligence poprvé využita v medicíně, kdy byl vytvořen expertový systém MYCIN pro podporu diagnózy a léčby nemocí. V roce 1986 program NETtalk poprvé naučil počítač mluvit, což otevřelo cestu k využívání umělých neuronových sítí, které čerpají ze velkých datových souborů a samostatně se učí na základě těchto informací.

V roce 1997 AI počítač Deep Blue porazil mistra světa v šachu Garryho Kasparova, což bylo považováno za významný milník v historii umělé inteligence.

Dnes rozlišujeme čtyři hlavní typy umělé inteligence. Prvním jsou reaktivní stroje, které nemohou využívat minulé zkušenosti k rozhodování a reagují na aktuální podněty. To je ideální pro systémy, kde je nutná předvídatelnost, jako v případě autonomních vozidel. Druhým typem je omezená paměť, což zahrnuje stroje, které mohou "pamatovat" určité informace z minulosti, například rychlost a směr ostatních vozidel. Tento typ AI je základem pro současné systémy autonomních vozidel, které sledují okolí a podle toho se rozhodují. Další, pokročilejší typ, je teorie mysli, která

Jaká jsou specifika amerického losa a jeho srovnání s evropským jelenem?
Jak Entropie ovlivňuje lineární buněčné automaty
Je možné zastavit válku, když je pravda známa jen třem lidem?
Jak stabilizace biopolymerů zlepšuje jejich tepelné vlastnosti a možnosti využití v nanomateriálech
Jak nevyřčené a nepochopené vzpomínky mohou formovat naši realitu
Oznámení o změně textu čtvrtletní zprávy společnosti PАО „Aeroflot – ruské aerolinie“
Rozvrh mimoškolních aktivit pro žáky 1.-3. tříd, 2. čtvrtletí 2013/14
Dítě nechce dělat domácí úkoly: Co dělat, aby si je připravovalo s radostí?
Seznam učebnic používaných ve vzdělávacím procesu MKOŠ střední školy č. 2 města Makaryeva
Žádost absolventa aktuálního školního roku o registraci ke státní závěrečné zkoušce