Współczesna branża motoryzacyjna stoi przed dylematem wyboru technologii, która zrewolucjonizuje autonomiczną jazdę. W przeszłości mieliśmy już do czynienia z podobnymi technologicznymi bitwami, jak choćby wideo standardy PAL kontra NTSC.

Obecnie obserwujemy starcie dwóch rywalizujących technologii: LIDAR i FSD, które mogą znacząco wpłynąć na przyszłość samochodów autonomicznych.

LIDAR i jego zwolennicy

LIDAR (Light Detection and Ranging) to technologia wykorzystująca laser do wykrywania obiektów w otoczeniu i tworzenia trójwymiarowych obrazów cyfrowych. Jest wykorzystywana przez wielu producentów samochodów, takich jak Mercedes, Nissan, BMW, VW i Volvo, w dążeniu do stworzenia w pełni autonomicznych pojazdów. Zwolennicy LIDAR-u podkreślają jego zdolność do pracy w różnych warunkach oświetleniowych, w tym w ciemności, co czyni go bardziej wszechstronnym narzędziem do nawigacji.

FSD i jego innowacyjność

FSD (Full Self Driving) to technologia, która opiera się na kamerach i komputerowej wizji, aby generować cyfrowe klony otoczenia za pomocą sztucznej inteligencji. Tesla jest pionierem w tej dziedzinie i kluczowym użytkownikiem tej technologii. Zwolennicy FSD argumentują, że to technologia bardziej opłacalna i naśladuje ludzkie zachowania podczas jazdy, co może być korzystne w kontekście rzeczywistego ruchu drogowego.

Wybór między LIDAR a FSD

Przyszłość autonomicznej jazdy zapowiada się ekscytująco, jako że obie technologie mają swoje unikalne zalety i wady. Warto zauważyć, że sukces zautomatyzowanej jazdy nie zależy jedynie od ilości czujników czy wyboru technologii, ale od odpowiedniego dopasowania sprzętu do wymagań operacyjnych pojazdu. Na przykład, system FSD Tesli, zaprojektowany do osiągnięcia pełnej autonomii (poziom 4/5), jest obecnie oznaczony jako poziom 2, prawdopodobnie w celu spełnienia rygorystycznych norm regulacyjnych.

Wyzwania i ograniczenia

W Chinach, firmy takie jak NIO, Xpeng i Xiaomi integrują LIDAR w swoich systemach, choć aktualne możliwości i potencjalne ulepszenia za pomocą aktualizacji oprogramowania pozostają niejasne. Poziomy 2/3 zautomatyzowanej jazdy wymagają nadzoru ludzkiego, co oznacza, że kierowca musi być gotów przejąć kontrolę w razie problemów. To wymóg, który obowiązuje niezależnie od rodzaju zastosowanych czujników.

Doświadczenia i spostrzeżenia

W 2020 r. Bosch zapowiadał opracowanie i wdrożenie do masowej produkcji czujników LiDAR, które miałyby znaleźć swoje zastosowanie w autonomicznych pojazdach. Teraz wiadomo już, że niemiecki gigant wycofał się z tego pomysłu. Nie chodzi tu jednak o bezpieczeństwo na drodze, ale bezpieczeństwo finansowe. Bosch argumentuje decyzję wysokimi kosztami prac oraz produkcji i niskim popytem. Na dodatek podobne technologie są produkowane również w Chinach i na Tajwanie, gdzie ceny podzespołów są niższe.

Z doświadczeń wynika, że LIDAR ma pewne ograniczenia. Jego wydajność może spadać w niekorzystnych warunkach pogodowych, a czujniki LIDAR oparte na technologii czasu przelotu (ToF) są szczególnie wrażliwe, w przeciwieństwie do czujników FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave), które są jednak znacznie droższe. Dodatkowo, wybór między krótkim a długim zasięgiem LIDAR dodaje kosztów i złożoności systemu.

Alternatywne podejścia

Część ekspertów motoryzacyjnych sugeruje podejście polegające na fuzji czujników, gdzie dane z różnych typów czujników są łączone w celu uzyskania pełniejszego obrazu sytuacji na drodze. Można to porównać do ludzkiego umysłu, który nie polega tylko na wzroku, ale także na słuchu, dotyku i równowadze. Jednak takie podejście jest skomplikowane i oczywiście maksymalnie trudne do wdrożenia. Problemem są nie tylko wyzwania techniczne, ale też niezwykle wysoki poziom precyzyjnego kodowania priorytetów między różnymi czujnikami, co również zwiększa koszty sprzętu i badań.

Perspektywy na przyszłość

Pomimo postępów, pełna autonomiczność (poziom 5) wciąż wydaje się odległa. Każda technologia, czy to LIDAR, kamery, IR, czy ultradźwięki (RADAR/SONAR), ma swoje ograniczenia i wymaga kalibracji, aby działać z maksymalną precyzją. Rzeczywiste osiągnięcie pełnej autonomii wymaga, aby wszystkie pojazdy miały podobne funkcje, co eliminuje wiele zmiennych w rzeczywistym świecie.

Przy okazji prezentacji technologii LiDAR dla samochodów autonomicznych wspomniany już Bosch podawał przykład z motocyklem w roli głównej. Radar jest za mało precyzyjny, by wykryć szybko poruszający się jednoślad, a z kolei kamera może zostać oślepiona np. przez światło słoneczne i nieszczęście gotowe. Tu do gry wchodzą właśnie czujniki laserowe, które szybko i dokładnie skanują otoczenie.

Niezależnie od wybranej technologii, przyszłość autonomicznej jazdy będzie zależeć od harmonijnego dopasowania technologii do rzeczywistych warunków i potrzeb. LIDAR i FSD mają swoje unikalne zalety, a ich przyszłość będzie kształtowana przez dalsze badania i rozwój, zmieniające się regulacje oraz rosnące doświadczenia użytkowników. W miarę jak technologia będzie się rozwijać, autonomiczne pojazdy, w tym również motocykle, mogą stać się rzeczywistością, zmieniając nasz sposób podróżowania na zawsze. W tym wszystkim pojawia się jeszcze jedno pytanie, na które nikt na razie nie szuka odpowiedzi: gdzie w tym wszystkim znajdzie się człowiek? A raczej… Czy się odnajdzie?