Nissan LEAF Går På 230-mils Fullstendig Autonom Kjøretur

2023 Forfatter: Isabella Ferguson | [email protected]. Sist endret: 2023-05-24 13:47

Nissan slår Tesla til innlegget?

Undertittelen "Nissan slår Tesla til posten?" trenger absolutt spørsmålstegnet i det, da det med for autonome kjøringer er for mange ukjente til å gjøre noen konkrete sammenligninger. Ikke alle dokumentasjoner om reiser er publisert, og vi vet at Tesla og Waymo har millioner eller milliarder miles med kjøredata gjemt bort. Hvem vet også når det første virkelig autonome kjøretøyet vil være generelt tilgjengelig for bruk av nesten hvem som helst, hvor som helst?

Nivå 5 autonomi?

Alt vi kan si sikkert om Nissan-kunngjøringen om en 230 mils reise fullført i november 2019 i en automatisert LEAF, er at den er en rekord for lengden på en autonom reise i Storbritannia. Det er også bemerkelsesverdig ved at den ble fullført uten menneskelig inngripen, på alle slags veier, inkludert motorveier (motorveier) og vanlige landlige veier uten merking. Det finnes mange systemer, inkludert den nåværende Nissan ProPilot-pakken, som ganske gjerne vil følge veldefinerte kjørefeltmarkeringer på motorveien, men legge den på en landlig vei uten merking, og systemet vil gå i smelting, med for mange variabler å beregne.

LEAF, på autonom kjøring på 230 kilometer

Det er litt forvirring og forskjellige klassifiseringssystemer for den saks skyld angående forskjellige nivåer av autonomi. Hvis du vil vite definisjonene på alle nivåene fra 0 til 5, er det en tabell på slutten, men det er enkelt å forklare. I nivå 3 er sjåføren til slutt ansvarlig for å kjøre til enhver tid, men det autonome systemet vil erstatte sjåføren, kontrollere styring, hastighet og stopp når den er trygt delegert til å gjøre det. I nivå 5 er det autonome systemet hele tiden ansvarlig, og sjåføren er ikke pålagt å gripe inn i det hele tatt. Mellom disse to er der, hvis det autonome systemet ikke klarer seg, vil det trygt komme til siden av veien og stoppe, ideelt sett. Tesla Autopilot og alle andre førerassistentsystemer er for tiden mellom nivå 2 og nivå 3.

Kjøreturen som ble tatt av LEAF ser ut til å være på nivå 5. Jeg sier det ser ut til å være fordi Nissan ikke sier det. Et nivå 3-system kan teoretisk sett fullføre en stasjon helt alene også, hvis den aldri møter et punkt der den trengte menneskelig inngripen. Et nivå 4-system kan fullføre den stasjonen, uten å måtte trekke over og innrømme nederlag hvis ruten og trafikken er tilstrekkelig nok. De sier også at en menneskelig sjåfør tok over på serviceområdene for lading, men de sier ikke om dette var et spørsmål om valg eller manglende evne i systemet. Autonome systemer er avhengig av satellittnavigasjon, og når jeg går til et tjenesteområde for å lade opp, leder ikke satellittnavigasjonssystemet meg helt til ladestasjonen. Det veileder meg ikke helt til det punktet å parkere og plugge inn - jeg må navigere den delen selv.

Så, hva har vi; et nivå 5-system sviktet av mangel på kartinformasjon i tjenesteområdet, eller et nivå 3-system som presterte langt utover noe annet nivå 3-system? Uansett hva vi definerer det som teknisk, er det fortsatt en bemerkelsesverdig prestasjon for autonom kjøring.

Overvåket av ingeniører til enhver tid

Nissan sier at reisen "Grand Drive" ble fullført 28. november 2019, med to ingeniører ombord og til enhver tid overvåket kjøretøyets handlinger. Begge var fullt utdannet til å utføre autonome kjøretøytesting, med en bak rattet og klar til å ta kontroll om nødvendig, og den andre som overvåket bilens kontroll- og overvåkingssystemer.

Ingeniørene som overvåker systemene.

Ruten til "The Grand Drive"

"Grand Drive" startet fra Nissan Technical Centre i Cranfield, Bedfordshire, nord for London, og gikk til Nissan i Sunderland, 230 miles lenger nord, med 4 planlagte ladestopp på vei. Oppnåelsen var kulminasjonen av 30 måneders arbeid av HumanDrive-konsortiet, et team ledet av Nissan-ingeniører i Storbritannia, som samarbeidet med konsortiemedlemmer. Den 230 mil lange reisen lærte lærdommen i løpet av de 30 månedene som ble praktisert i en rekke kjøreforhold - å forhandle landeveier uten eller minimale veimerkinger, kryss, rundkjøringer og motorveier.

Den autonome teknologien endret kjørefelt, justerte hastighet, slo seg sammen, stoppet og startet, når det var nødvendig. Bidragsytere til denne evnen var kunstige intelligenssystemer utviklet av kollegermedlem Hitachi Europe Ltd, som muliggjør sanntids maskinlæring. Ved å bygge et datasett med tidligere påtatte trafikkscenarier og løsninger, brukte den denne "lærte erfaringen" til å håndtere lignende scenarier på reisen og planlegge en sikker rute rundt eventuelle hindringer (uten å løpe bak på parkerte politibiler eller brannbiler, antagelig).

Ruten.

Mål og mål

Bob Bateman, prosjektleder for Nissan Technical Center i Europa, sa:

"HumanDrive-prosjektet tillot oss å utvikle et autonomt kjøretøy som kan takle utfordringer på britiske veier som er unike for denne delen av verden, for eksempel komplekse rundkjøringer og høyhastighets landeveier, uten veimerking, hvite linjer eller fortauskanter.”

HumanDrive-samarbeidsprosjektet er i fellesskap finansiert av den britiske regjeringen gjennom Centre for Connected, and Autonomous Vehicles (CCAV) og av Innovate UK og ni andre konsortiumpartnere. Den samlede finansieringspakken for prosjektet utgjorde £ 13,5 millioner. Den utforsker ikke bare praktisk autonomi, men også hvordan ny teknologi kan gjøre autonome kjøretøysystemer mer menneskelige og naturlige.

HumanDrive gikk også utover utviklingen av autonom kjøringsteknologi for i tillegg å fokusere på å fremme cybersikkerhetsfunksjoner i autonome kjøretøyer, utvikle test- og sikkerhetsmetoder og undersøke implikasjonene til autonome kjøretøyer for det bredere transportsystemet.

Bilen

Testbilen som ble brukt var en eldre, 2^nd generasjon Nissan LEAF, sannsynligvis en 30 kWh Tekna. Det ligner på mitt eget, men med GPS, radar, LIDAR og kamerateknologier som bygger opp en oppfatning av verden rundt det. Ved å bruke den opplevde verden kan systemet ta beslutninger om hvordan man navigerer på veier og hindringer det møter på en reise.

Autonom LEAF. Se - ingen veimerking, ma! Bilde fra pressemeldingen.

De 6 nivåene av autonomi, 0–5

Nivå	Navn	Definisjon	Styring Hastighet Bremser	I- Lade	Sikkerhetskopiering
Menneskelig sjåfør overvåker kjøremiljøet
	Ingen automatisering	I denne kjøremodusen er den menneskelige sjåførens heltidsytelse av alle aspekter av den dynamiske kjøreoppgaven, selv når den forbedres av advarsler eller intervensjonssystemer	Menneskelig	Menneskelig	Menneskelig
	Kjøreassistanse	I denne kjøremodus er det spesifikk kjøring av et førerassistentsystem av enten styring, eller akselerasjon / retardasjon ved hjelp av informasjon om kjøremiljøet, men med forventning om at den menneskelige sjåføren utfører alle gjenværende aspekter av den dynamiske kjøreoppgaven.	Menneske og robot	Menneskelig	Menneskelig
	Delvis automatisering	I denne kjøremodus er det spesifikk kjøring av ett eller flere førerassistentsystemer for både styring og akselerasjon / retardasjon ved hjelp av informasjon om kjøremiljøet, men med forventning om at den menneskelige sjåføren utfører alle gjenværende aspekter av den dynamiske kjøreoppgaven.	Robot	Menneskelig	Menneskelig
Automatisert kjøresystem overvåker kjøremiljøet
	Betinget automatisering	I denne kjøremodusen er det spesifikk ytelse fra et automatisert kjøresystem for alle aspekter av den dynamiske kjøreoppgaven, men med forventning om at den menneskelige sjåføren vil svare passende på en forespørsel om å gripe inn	Robot	Robot	Menneskelig
	Høy automatisering	I denne kjøremodusen er det spesifikk ytelse av et automatisert kjøresystem av alle aspekter av den dynamiske kjøreoppgaven, selv når en menneskelig sjåfør ikke reagerer passende på en anmodning om å gripe inn	Robot	Robot	Robot
	Full automatisering	I denne kjøremodusen er det heltidsytelse av et automatisert kjøresystem av alle aspekter av den dynamiske kjøreoppgaven under alle veibaner, og miljøforhold uten krav til inngrep fra en menneskelig sjåfør	Robot	Robot	Robot

Tabelldata hentet fra Wikipedia

Human-Drive Project Consortium-medlemmer og ekspertiseområder

1. Nissan - Ledende partner, og i utvikling av autonome kjøretøyer (AV).
2. Hitachi Europe Artificial Intelligence (AI) - Gir menneskelig kontroll og persepsjon.
3. University of Leeds - Forstå humanistisk kjøring og dens anvendelse på AV-er samtidig som man utvikler en førerrisikomodell.
4. Connected Places Catapult (CPC) - Prosjektledelse, kommunikasjon og markedsføringsaktivitet, formidling og sikkerhetssaker i prosjektet
5. HORIBA MIRA - Leverandør av testanlegg, støttede sikkerhetsaspekter av prosjektet.
6. SBD Automotive - Cybersikkerhetsstøtte og AV Human Machine Interface (HMI) studier.
7. Cranfield University - Tilbyder av testanlegg, og støttet AV-demonstrasjoner.
8. Atkins Ltd. - Tilrettelegging av et rammeverk for cybersikkerhet.
9. Aimsun Ltd. - "Studerer effekten av AV-er på transportsystemet."
10. Highways England - Forstå infrastrukturbehovet for AV-distribusjon