בתקופה האחרונה אנו עדים לידיעות יומיות על רכבים אוטונומיים שכבר בדרך להחליף את הנהג האנושי על הכביש. טורסטן בוכמאייר, מנכ”ל IonTerra הישראלית, המפתחת טכנולוגיות לזיהוי וניתוח אובייקטים בסביבת הרכב האוטונומי בזמן אמת, מתאר בפנינו את האתגרים שעוד עומדים בפני הרכב האוטונומי עד לשיווק, ואיך IonTerra יכולה ליצור תמונת דרך נכונה יותר בדרך לנהיגה אוטונומית מלאה.
טורסטן, רכבים אוטונומיים בדרך אלינו?
“אנו כבר רואים רכבים אוטונומיים על הכביש אבל הם לא אוטונומיים לחלוטין. הטכנולוגיות הקיימות היום ברכבים הנמצאים בשטח אינן מספקות את האמינות הדרושה לנהיגה אוטונומית מלאה. לצורך השגת רכב אוטונומי מלא, דרוש לא רק שילוב מידע מחיישנים שונים, אלא גם מערכות חישה שונות העובדות בטכנולוגיות שונות, המפצות אחת על חסרונות השנייה. כמה מהר זה יקרה תלוי בבחירת הארכיטקטורות והטכנולוגיות הנכונות, הדרושות לצורך ביצוע קפיצה באמינות הקיימת היום”.
מתי להערכתך חיישנים ומערכות עיבוד של הרכב האוטונומי יהיו יעילים יותר מיכולות אנושיות?
“לארכיטקטורות הרכב האוטונומיות הקיימות יש, במקרים מסוימים, ליקויים בהשוואה לעין ולמוח האנושיים. לדוגמה, אם אדם רואה מחצית של אובייקט, הוא יידע ברוב המקרים להשלים את החלקים החסרים, ולהחליט על הפעולה הנדרשת. רכב אוטונומי עלול להיתקל בקשיים בנסיבות דומות. עם זאת, היום כבר יש פתרונות לבעיה זו באמצעות היתוך של מידע גולמי מהחיישנים – כלומר, חיבור של חלקי מידע נפרדים מחיישנים שונים על מנת ליצור תמונה אחת שלמה – טכנולוגיה המכונה Real-time Raw Data and Sensor Fusion. הבנה ומידול מדויק של הסביבה באמצעות איחוד הנתונים הגולמיים מהחיישנים ויכולת ללמוד אובייקטים חדשים ולא מוכרים באופן עצמאי ללא צורך במיליוני ק”מ של נהיגה לשם כך, הם מרכיבים קריטיים לאמינות הנהיגה האוטונומית.”
הרכב מקבל מידע בזמן אמת 360 מעלות מסביב למכונית
חברת IonTerra הוקמה ב2013- על ידי רונן קורמן, המשמש כיום כסמנכ”ל התפעול. החברה פעלה בתחילה בתחום מתן פתרונות למיפוי חניונים וחנייה ובשנתיים האחרונות משתמשת בטכנולוגיה שבבסיס החברה במטרה לחולל שינוי בעולם הרכבים האוטונומיים ומערכות הבטיחות לרכב (ADAS). החברה פיתחה את פלטפורמת rtCVITM האוספת ומנתחת נתונים ואובייקטים בזמן אמת, כך שהרכב מקבל מידע איכותי ברמה גבוהה שיאפשר לו לנסוע בצורה אוטונומית. הפלטפורמה קולטת נתונים גולמיים במקביל ממספר חיישנים ברכב, כגון: מצלמה, מערכות LiDAR (מערכות לייזר למדידת מרחק), מערכות רדאר ואולטרסאונד ומעבדת אותם בזמן אמת לכדי מידע אמין באמצעות הצלבת המידע המגיע ממספר מקורות בתהליך Real-time Raw Data and Sensor Fusion. המערכת רצה על מחשבי הרכב ללא צורך במעבדים ייעודיים. הפלטפורמה שפיתחה החברה כבר נמצאת בשלבי בדיקה מתקדמים אצל יצרניות רכב בינלאומיות. בחברה השקיעו עד כה, בסבב הגיוס הראשון, מספר חברות העוסקות בעולם הרכב וכעת החברה בתחילתו של סבב גיוס שני.
“הטכנולוגיה שלנו מתגברת על מספר כשלים שיש בנהיגה האנושית”, טוען בוכמאייר. “לראייה האנושית יש הרבה ‘שטחים מתים’ בעת הנהיגה במכונית ועם הטכנולוגיה שלנו למכונית האוטונומית יש יכולת זיהוי ומידול של 360 מעלות מסביב למכונית. למוח האנושי יש מגבלות גם כשמדובר בשקילת מספר אפשרויות וחלופות תוך זמן קצר ואנו מאפשרים להתמודד עם האתגר של זיהוי מספר חלופות ונקיטת פעולה בזמן אמת “.
מה בעצם מבדל אתכם בהשוואה למערכות זיהוי ועיבוד מידע אחרות לסביבת הרכב?
“להבדיל מפתרונות מתחרים, אשר מבצעים מיזוג של תוצאות חיישנים שונים אך לא עושים מיזוג של הנתונים הגולמיים המתקבלים מכל חיישן, אנו לא מסתמכים רק על עיבוד המידע של כל חיישן בנפרד, אלא לוקחים את פיסות המידע הגולמי הקטנות ביותר מהחיישנים השונים ומחברים אותם בעצמנו. כך, בשימוש בטכנולוגיה שלנו, ניתן לאחד את המידע החלקי מכל חיישן, לספק זיהוי חד משמעי ומדויק יותר, ולהגדיל את אמינות הרכב האוטונומי בצורה משמעותית. בנוסף, פתרונות קיימים אחרים מבוססים בעיקר על טכנולוגיות deep learning, שהיא שיטה המבוססת על נתונים סטטיסטיים. הפלטפורמה של IonTerra פועלת בצורה אנליטית ולכן היא אינה חשופה למגבלות שיש לפתרונות הסטטיסטיים, כגון ההכרח לנסוע מיליוני קילומטרים כדי ללמד את המערכת לזהות אובייקטים חדשים. החשיבה המקובלת היום בתעשייה היא שדרושות טכנולוגיות מסוגים שונים על מנת להשיג את האמינות הדרושה לרכב אוטונומי מלא. הארכיטקטורה של המערכת שלנו פתוחה, כך שניתן לעשות אינטגרציה ביננו לבין פלטפורמות רכב אוטונומי אחרות, כגון פלטפורמה סטטיסטית. ויש גם מרכיב ענן – נתונים אודות תמונת הדרך ואובייקטים בדרך יועלו מן הרכבים אל הענן כך שאנו נוכל לדעת, להכיר ולעדכן כל העת בזמן אמת על שינויים בתמונת הדרך.
הכרזתם בחודש שעבר על טכנולוגיות חדשות. מה הבשורה?
“שני המוצרים החדשים מאפשרים קפיצה באמינות הזיהוי ועיבוד המידע ברכבים. המוצר הראשון נקרא rtCVI 360 Cognition והוא מספק תמונה מדויקת של כל הטווח המכוסה על ידי חיישני הרכב האוטונומי, 360 מעלות מסביב לרכב, לאחר ביצוע אינטגרציה של מידע גולמי היוצא מהחיישנים השונים. מדובר במידול בתלת מימד של סביבת הרכב, מדידת מרחק אובייקטים מהמכונית הנוסעת, מהירות אובייקטים, מעקב אחרי מיקום אובייקטים וחיזוי מסלולם. המוצר החדש משתמש בטכנולוגיה (פטנט רשום של IonTerra) של היתוך מידע גולמי מחיישנים (Real-time Raw Data and Sensor Fusion), יצירת תמונה אחת מלאה וביטול החסרונות הגלומים בשימוש בכל חיישן בנפרד, למשל בתנאי תאורה או מזג אויר קשים. המוצר השני נקרא rtCVI Intelligence. מוצר זה משלב בינה מלאכותית בפלטפורמה הקיימת על מנת שתוכל ללמוד אובייקטים חדשים בעצמה, ולא רק לזהות אובייקטים שהוגדרו מראש. הפלטפורמה יכולה ללמוד אובייקטים חדשים גם על ידי שילוב ואינטגרציה עם פלטפורמות אחרות של חישה ברכבים אוטונומיים, והרצת אלגוריתמי הלמידה שלה על המידע שהתקבל מפלטפורמות אלו, על מנת להגדיל את מאגר האובייקטים הקיים ולחוות דעה בטכנולוגיה נוספת. בשימוש במוצרים החדשים, שוק הרכבים האוטונומיים מוכן לבצע את הקפיצה הנדרשת באמינות ומהימנות, עבור רמה 4 ו 5 של נהיגה אוטונומית מלאה. שני המוצרים החדשים של IonTerra מגדילים את מהימנות הרכב האוטונומי, ומורידים חסמים הקיימים בטכנולוגיות הקיימות”.
סיבה לאופטימיות: כלי רכב אוטונומיים יהפכו את הכבישים לבטוחים יותר
“בעתיד הלא רחוק הנהיגה האוטונומית תהיה בטיחותית יותר מנהיגה אנושית אין לי ספק בכך”, מסכם טורסטן בוכמאייר, “יותר מ- 90% מהתאונות כיום קורות כתוצאה מטעויות אנוש שגורמות למאות אלפי הרוגים ברחבי העולם מדי שנה. כלי רכב אוטונומיים יהפכו את הכבישים לבטוחים יותר ויצילו חיים של מיליוני אנשים. בעיות כמו ראייה מוגבלת של הנהג ו’שטח מת’ יפתרו על ידי כלי רכב אוטונומיים בעלי סוגים שונים של חיישנים סביב המכונית. עניין זמן התגובה של הנהג ייפתר על ידי פלטפורמות זמן-אמת של הרכב האוטונומי. אבל יש עוד סיבות רבות להעדפת נהיגה אוטונומית. המשמעות של כלי רכב אוטונומיים היא גם צמצום עומס התנועה, עלויות דלק נמוכות, צמצום זיהום אויר, זמן נהיגה מופחת ובקיצור, חסכון משמעותי בזמן וכסף”.
