Otonom aracın anahtarı kimde? "Sensörler ve Termal Kamera"

TWEET THIS

1982 yılında "Kara Şimşek" ile geniş kitlelerin hayatına girmiş olan otonom araç fikri son bir kaç yıldır vücut bulmuş olsa da 2019 yılında "Reset" tuşuna basıldığını söylemekte fayda var.  Otonom araç tasarımcıları arasında yürütülen en büyük tartışma halen kendi kendini süren araçların üzerinde onları güvenli hale getirecek kadar sensör ya da algılayıcının olmadığı yönünde. O yüzden mühendisler artık daha sofistike sensörler ve teknoloji kullanmayı planlıyorlar ve tüm çalışmalar o yönde. Yağmurda veya siste görebilen ve hatta yer altına bakabilen sensörler.

Sensör teknolojilerinde hala büyük eksikler olduğunu söyleyen kişilerin başında endüstriye bu tip teknolojiler üreten önemli girişimlerden Autonomoustuff CEO'su Boby Hambrick var. Araçların ilk aşamada fark edemedikleri ufak bir çocuk ile trafik konisini birbirinden ayıramamasında yatıyor en büyük problem.

Sensörler & Algılayıcılar

Standart model bir otonom araçta; video kameralar, radarlar, ultrasonik sensörler ve ışıklı radarlar (Lidar) olmak üzere 4 tip sensür kombinasyonu kullanılıyor. Bildiğimiz hemen tüm otonom araç girişimleri ve oyuncuları bu 4'lü kombinasyonu kullanırken görülen o ki henüz mükemmel komibasyon bulunamamış durumda.

Bir aracın kendi kendine gidebilmesinin arkasında ona yakın görevi kusursuzca yerine getirebilmesi yatıyor. A noktasından B noktasına gidene kadar bir aracın önünde alması gereken yüzlerce karar var. Bu kararları alırken de çevresel faktörler en önemli belirleyici. Etrafındaki objelerin ne olduğunu, her bir objenin sahip olduğu sınıfı, mesafeleri, nesnelerin kenarlarını, şeritleri ve yolları, görüş mesafesini, kötü hava veya düşük ışık koşullarını dikkate alarak koşullara göre karar almalı ve hareket etmeli.  Bu faktörlerin her biri için kullanılan ve yukarıda kombinasyonları ile kullanıldığından bahsettiğim sensör ve algayıcılar her bir fonksiyon için farklı düzeyde yeterliliğe sahip. Bunun yanında bu sensör ve algayıcıların maliyet ve üretime ne kadar hazır durumda olduğu konusu da var.

Her bir sensörün kullandığı yapay zeka algoritmaları da değişkenlik gösteriyor. Otonom araç dünyasında muhattap olduğunuz çevresel faktörlerin çoğu zaman 3 boyutlu olduğu dikkate alındığında obje tanımlama ve sınıflama algoritmalarının önemi tartışılmaz hale geliyor. Denetimli (Supervised) algoritmalar ile geliştirilen bu fonksiyonlar sayesinde önümüzden geçen objenin ufak bir çocuk mı yoksa sokak köpeği mi olduğunu anlamasını bekliyoruz sensörlerden. Keza park asistanı fonksiyonu da uygun yere park etmeye çalışırken üzerindeki bir çok fonksiyonla bezenmiş algoritmaları kullanmaya çalışıyor. 

Bütün bu sensörlere ve yapay zeka yetkinliklerine karşın temel problem otonom araçların trafikte güvenli manevra yapacakları kadar iyi göremedikleri ve özellikle değişken hava koşullarına uyum konusunda insan kadar yetkin olmamaları. Çeşitli güneş açılarına ve parlamalarına maruz kalan kameraların görüşü engellenebilir üstelik standart bir sensör nesnelerin göreceli hızlarını hesap etmek konusunda da çok muktedir değil. Ultrasonik sensörler yakınlardaki nesneleri algılayabilirken, ışık ve menzil algılamaktan sorumlu olan "Lidar" sokak işaretleri ve insan gibi objelerin 3 boyutlu modellerini çıkartırken bir mesafe sınırına sahiptir ve üstelik şiddetli yağmurda görevini o kadar da iyi yapamayabilir. Bütün bu sensör limitleri sebebiyle en sofistike yapay zeka yazılımı bile başlangıçta bu algısal verilere sahip değilse yardımcı olamaz. 

Bu boşlukları doldurmak için şirketler adeta bir bilim kurgu filminin parçası gibi gözüken teknolojilerin peşinde koşuyorlar. Mesele bir insan gözünün yapabildiği yetkinliklere sahip algılayıcılar yapmaktan askeri teknolojilerde hayal edebileceğimiz çıplak gözle görülemeyen cisimlerin hayalet görüntülerini ortaya çıkaran uzak kızılötesi kameralara kadar çok özel bir bulmacayı çözmeye çalışıyorlar. 

Termal Kamera

Bütün bu saydığımız sensörleri kullanarak otonom araç deneyimi sunan şirketler bu teknolojileri sayesinde yolu, diğer araçları, yayaları ve açıkça yavaş sayılabilecek bir sürüğü bozabilecek tüm çevresel faktörleri izleyebildikleri söylüyorlar ama iş özellikle hızlı sürüşe ve karayoluna gelince yukarıda saydığımız gerekeçeler devreye giriyor ve o kadar güvenli sürüş vaadi alınamıyor. 

İsrail merkezli girişim AdaSky bütün bu teknolojik bariyerlerin üstesinden nasıl gelinebileceği ile ilgili sadece bir fikre sahip olmadığını 2 yıl önceki CES Las Vegas etkinliğinde gösterdi. Bir termal kamera pasif olarak dünyadan termal veri toplayarak yüksek çözünürlüklü bir videoya dönüştürüyor. Bilgisayarlı görüntüleme sistemine giren bu video gördükleri arasında araba, yol, kişi, hayvan ya da trafik işaretlerini sınıflıyor. Böylece hava şartlarından arındırılmış görüntü sayesinde obje sınıflama algoritmalarının işini doğru yapması sağlanıyor. Termal imza sayesinde her hangi bir sensör ya da algılayıcının sahip olamayacağı bir yetkinlikle en azından görülen objenin canlı olup olup olmadığı kolayca anlaşılabiliyor. Üstelik otonom araçlara termal kamera vizyonunu getiren tek şirket değil AdaSky. 

Burada özellikle termal kamera faktörünün hava koşulları söz konusu olduğunda yaşanabilecek onlarca problemin önüne geçmesi noktasında bir fark yaratacağını söylemekte fayda var zira Lidar veya Kamera sistemleri de normal şartlarda bu sınıflama işini yapabilecek düzeydeler. Dolayısıyla bir alternatiften ziyade çevresel faktörlere karşı standard sensörlere güç kazandıracak bir teknolojiden bahsediyoruz. Bir otonom araca dünyayı görebilmek için daha fazla veri sağlayacak bir teknoloji. 

Bugün hali hazırda otonom araç tasarımı ve teknolojileri ile uğraşacan otomobil üreticileri hali hazırda sahip oldukları sensörlerin üzerine kaç tane daha ekleme yapmaları gerektiği ya da mevcuttatikleri nasıl daha farklı kombinleyebilecekleri ile ilgili çeşitli fikirlere sahip olsalar da temelde amaç araca daha fazla veri üretimini sağlayacak kombinasyonu bulmak. Daha fazla veri, daha hızlı işlemci,  depolama ağı ve daha hızlı araç iç ağ bağlantısı demek ve en önemlisi bunları nasıl koordineli bir şekilde bir araya getireleceği.

Bütün bu sebeplerden dolayı sürücüsüz geleceğimizin ne zaman geleceği ile ilgili belirsizlik sürüyor. Tesla ve Google'ın üst düzeylerine bakılırsa 2020'de en azından erken aşama tam otonom araç testlerini yollarda yapabilecek durumda olacağız. Zira hala şoför koltuğunda birisine ve o birisinin kısa aralıklara direksiyona temas etmesine muhtacız. Regulasyonların da henüz bu dünyaya hazır olduğunu söylemek zor. Bildiğimiz tek şey dünyanın çeşitli yerlerindeki girişimler teknoloji üretmeye ve bu ürettikleri teknolojiler ile bir insanın sahip olduğu yetkinlikte görüş kabiliyetlerine sahip mükemmel sensör algılayıcı kombinasyonunu bulmaya çalışıyorlar.