Isesõitvate sõidukite otsustusprotsessid liiklus- ja ohuolukordades ning sellega seotud eetilised aspektid.: Difference between revisions
| Line 26: | Line 26: | ||
täitja: Andreas | täitja: Andreas | ||
'''Turvastandardite puudumine'''<br> | |||
Isesõitvate autode puhul on tegu viimase kümnendi reguleerimata tööstusega - erinevad autotootjad alles alustavad selles valdkonnas ning turvanõuded on seega välja töötamata. Võistlus erinevate tootjate vahel on üles kuumenemas ning kasutatud tehnoloogia olemus ei ole täielikult läbipaistev. Autonoomsed lisad rakendatakse kui juhtimisabina, ent auto sõidab hoolimata sellest kas juht hoiab käsi roolil või mitte. Teiste sõnadega toimub eksperimenteerimine inimeste peal, et täiustada autode autonoomset võimekust. Enamus liiklusõnnetuste juhtumitest üritatakse põhjendada inimeksimusega<ref>ScienceDaily, [https://www.sciencedaily.com/releases/2019/10/191028164405.htm "Public blame accidents on drivers more than their automated cars when both make mistakes"], October 28, 2019</ref> ning kuna surmaga lõppevate juhtumite arv on siiski madal, siis ei ole poliitilised võimud antud tööstusele põhjalikku tähelepanu veel pööranud.<br> | |||
<br> | |||
'''Keerulised liiklussõlmed ja inimliiklejad kui oht'''<br> | |||
...<br> | |||
<br> | |||
'''Elektroonikarikked ilmastikunähtustest'''<br> | |||
...<br> | |||
<br> | |||
'''Häkkimisoht ja muu pahatahtlik tegevus'''<br> | |||
...<br> | |||
<br> | |||
'''Võimalikud terviseriskid elektromagnetkiirgusest'''<br> | |||
Kuna ühiskond näeb tulevikus autonoomsete elektriautode massilist kasutust, siis võiks tänapäeva hirmu tõttu riskina ka välja tuua elektromagnetilisest kiirgusest (EMK) põhjustatud terviseprobleemid. Kuigi kõik tänapäeva sõidukid tekitavad kiirgust, siis on selle tasemed massilise elektroonika ja mitmete akude tõttu elektriautodes kõrgemad. Siiski erinevad uuringud on leidnud, et kiirgustase elektriautodes jääb alla piirnormide ja on ohutu arvestades inimese teisi igapäevaseid kokkupuuteid<ref>Bio Electro Magnetics 34(2), [https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22532300 "ELF magnetic fields in electric and gasoline-powered vehicles."], 2013</ref><ref>IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, [https://ieeexplore.ieee.org/document/6915707 "Magnetic Field Exposure Assessment in Electric Vehicles"], 2014</ref><ref>Consumer Reports News, [https://www.consumerreports.org/cro/news/2010/08/mythbuster-emf-levels-in-hybrids/index.htm "Mythbuster: EMF levels in hybrids"], 2010</ref>. Muidugi ei tasu unustada, et mõned inimesed on või arvavad olevat tundlikumad EMK suhtes, seega võib see neil põhjustada peavalu, väsimust, unetust jne. | |||
=Isesõitvate sõidukite/nende omanike õigused ja kohustused ning vastutus= | =Isesõitvate sõidukite/nende omanike õigused ja kohustused ning vastutus= | ||
Revision as of 00:53, 30 March 2020
Sissejuhatus
täitja: Lennart
Tehnoloogia: Isesõitvate sõidukite autonoomsuse tasemed
täitja: Lennart
Tehnoloogia: Isesõitvate sõidukite tehnoloogia areng
täitja: Andre
Isesõitvate sõidukite sotsiaal-majanduslikud aspektid
Liiklusohutus
täitja: Andre
Keskkonnasäästlikkus
täitja: Tanel
Mobility as a Service (MaaS)
täitja: Tanel
Riskid ja ohud isesõitvate sõidukite kasutusele võtmisel
täitja: Andreas
Turvastandardite puudumine
Isesõitvate autode puhul on tegu viimase kümnendi reguleerimata tööstusega - erinevad autotootjad alles alustavad selles valdkonnas ning turvanõuded on seega välja töötamata. Võistlus erinevate tootjate vahel on üles kuumenemas ning kasutatud tehnoloogia olemus ei ole täielikult läbipaistev. Autonoomsed lisad rakendatakse kui juhtimisabina, ent auto sõidab hoolimata sellest kas juht hoiab käsi roolil või mitte. Teiste sõnadega toimub eksperimenteerimine inimeste peal, et täiustada autode autonoomset võimekust. Enamus liiklusõnnetuste juhtumitest üritatakse põhjendada inimeksimusega[1] ning kuna surmaga lõppevate juhtumite arv on siiski madal, siis ei ole poliitilised võimud antud tööstusele põhjalikku tähelepanu veel pööranud.
Keerulised liiklussõlmed ja inimliiklejad kui oht
...
Elektroonikarikked ilmastikunähtustest
...
Häkkimisoht ja muu pahatahtlik tegevus
...
Võimalikud terviseriskid elektromagnetkiirgusest
Kuna ühiskond näeb tulevikus autonoomsete elektriautode massilist kasutust, siis võiks tänapäeva hirmu tõttu riskina ka välja tuua elektromagnetilisest kiirgusest (EMK) põhjustatud terviseprobleemid. Kuigi kõik tänapäeva sõidukid tekitavad kiirgust, siis on selle tasemed massilise elektroonika ja mitmete akude tõttu elektriautodes kõrgemad. Siiski erinevad uuringud on leidnud, et kiirgustase elektriautodes jääb alla piirnormide ja on ohutu arvestades inimese teisi igapäevaseid kokkupuuteid[2][3][4]. Muidugi ei tasu unustada, et mõned inimesed on või arvavad olevat tundlikumad EMK suhtes, seega võib see neil põhjustada peavalu, väsimust, unetust jne.
Isesõitvate sõidukite/nende omanike õigused ja kohustused ning vastutus
täitja : Aleksandra
Isesõitvate sõidukite otsustusprotsessid liiklus- ja ohuolukordades
täitja: Andreas
Et sõita inimesest paremini on isesõitvad masinad varustatud erinevate kaamera, GPS, ultraheli, radari ja kallimate lidari sensoritega, mis annavad parema taju sellest, mis liikluses toimub, kui inimesel seda endal on. Enamus autodest juba kasutavad erinevaid kaameraid ja radareid juhi- ja parkimisabi näol ning tagavad isegi madalamad autonoomsuse tasemed. Täisautonoomsuse tarbeks on aga lidarid, mis kiirete nähtamatute laserisignaalide abil moodustavad punktipilved ümbruskonda jäljendavas kolmemõõtmelises ruumis. Kõikide nende sensorite sisendandmed saadetakse tehisintellekti keskprotessorile kombineerimiseks ja töötlemiseks, millega saadakse 360-kraadine ülevaade, mis sõiduki ümber toimub. Selles ülevaates tehakse kindlaks näiteks erinevad tehis- ja inimobjektid, nende distants ja kaugus. Nende andmete põhjal tagatakse ka rajavahetuse otsuse ohutus sarnaselt nagu pimenurga hoiatusandur tavalistes sõiduautodes.
Tehisintellekti abil suudavad isesõitvad sõidukid tuvastada ja reageerida keskkonnale reaalajas. Selline intellekt kasutab sügavnärvivõrgustiku (DNN - Deep Neural Network) mudeleid, mis lihtsamas tähenduses koosnevad matemaatiliste algoritmide jadadest. DNN inspiratsiooniks on inimaju, mis on võimeline ise õppima. Seega õpetatakse mudelile objektide samastamist ja eristamist selle asemel, et iga objekti kõikvõimalikud iseärasused arvutiprogrammis ära defineerida. Aga nagu iga inimene on erinev ja spetsialiseerub mingitele kindlatele eesmärkidele elus, siis on ka mudelid oma kindla ülesandega ning turvalisuse mõttes ka kohati kattuvad. Et kui üks närvivõrgustiku mudel ei tuvasta mingit konkreetset objekti, siis on ikkagi võimalus, et teine tuvastab. Otstarbe järgi võiks välja tuua rajaleidjaid ja objektituvastajaid. Rajaleidjateks on võrgustikud, mis tuvastavad kogu tee ruumi, teekattemärgistust sõiduteel, sõidukist eespoolset sõidetavat rada jms. Objektituvastajateks aga võrgustikud, mis tuvastavad teisi sõidukeid, jalakäijaid, valgusfoore ning liiklusmärke, eraldi valgusfooride värve ja liiklusmärkide tüüpe, ning veel ristmikke ja peatumisolukordi.
Peale tuvastusalgoritmide on vaja probleemide lahendamiseks ka võimsaid otsustusalgoritme põhieesmärgiga jõuda efektiivselt punktist A punkti B vältides liiklusõnnetusi. Õnnetused ja ohuolukorrad tekivad aga kahel peamisel põhjusel - viletsad otsused või sensorid ei tuvasta. Kuna isesõitvad sõidukid on endiselt arenev valdkond, siis tarkvaras esineb tihti palju puudujääke, kui tuleb arvestada inimkaasliikleja võimaliku käitumisega. Näiteks uue arvestamata ohu korral vähendatakse sõiduki kiirust kuni peatumiseni ja lihtsalt oodatakse ohu möödumist, kuigi tegelikult tuleks edasi jälgida ka seismisest tulenevaid ohte. 2017. aasta novembris oli Las Vegases olukord, kus uhiuus isesõitev buss sattus liiklusõnnetusse esimese kahe tunni jooksul[5]. Buss tuvastas ees tagurdava veoki ja otsustas seisma jääda, kuid veokijuht tagurdas üha lähemale ning ei näinud paigale tarretunud bussi. See õnnetus oleks ilmselt ära jäänud, kui buss oleks osanud ka tagurdada või vähemasti signaali anda. Palju kurvem inimeluga lõppenud õnnetus oli aga 2016. aastal Floridas, kus Tesla mudel S sõitis sisse maanteele keeravale veoki haagisele [6]. Õnnetuse hetkel sõitis sõiduk kiirusega 119km/h ning Tesla sõnul nii juht kui sõiduk ei märganud teele keeravat veokit. Nimelt toodi põhjuseks, et sõiduki sensorid ei suutnud vahet teha eredal taeval ja valgel haagisel. Tesla on rõhutanud, et tegu ei ole täisautonoomse lisaga, vaid pigem juhiabiga ning et enne õnnetust oli sõiduk korduvalt juhti hoiatanud, et too hoiaks käed roolil.
Sensorid koguvad toored andmed, närvivõrgustikud loovad nende põhjal ettekujutuse keskkonnaruumist, tuvastatud sündmused edastatakse otsustusprotsessi, mis valib kõikvõimalikest manöövritest teostatava ja sobivaima. Teostatav on manööver, mis on ohutu ja liiklusreeglitega kooskõlas. Sobivaim on aga üks teostavatest manöövritest, mille valimisel lähtutakse selle efektiivsusest, ökonoomsusest, mugavusest jm. Kuna igat manöövrit on võimalik sooritada lõpmatul erineval viisil, näiteks erineva trajektooriga, siis tehakse manöövri välja selgitamisel hulganisti simulatsioone arvestades ka võimalike juhuslike sündmustega. Kuna trajektoore läbitakse ajas, siis tehakse ka ennustavaid kalkulatsioone, näiteks arvutatakse välja erinevate sündmuste tõenäosus järgneva 6-10 sekundi jooksul. Kuigi täpsemad otsustusprotsessi meetodid on tootjate puhul varieeruvad ja on pigem ärisaladus, on siiski tehtud mitmeid erinevaid teaduslikke uurimistöid, mis võivad sisaldada lõplikke olekumasinaid (finite state machine), Markovi otsustusprotsessi (Markov decision process), mänguteooriat (game theory), stiimulõpet (reinforcement learning) jm.
Olenemata kasutatud otsustamismeetoditest või viimasel tasemel riistvarast, jääb keeruliseks probleemiks siiski inimliikleja mõistmine, näiteks jalakäijate ja ratturite käežestide interpreteerimine. Samuti ohuolukorras eetiliste otsuste langetamine nagu õnnetuse vältimiseks liiklusreeglite rikkumine või väljapääsmatus olukorras ühe elu teise üle kaalumisel. Inimliikleja mõistmiseks teadlased Massachusettsi Tehnoloogiainstituudi (MIT) arvutiteaduste ja intelligentsi laboris (CSAIL) arendavad tehisintellektisüsteemi[7], mis liigitaks liiklejad nende sotsiaalse isiksuse järgi, et parendada isesõitva auto otsustamisvõimekust keerulistes oludes. Need isiksuseliigid on isetu, isekas ja koostöövalmilik. Selle projekti üks näidiseesmärkidest on anda autole võimekus rada vahetada tihedas linnaliikluses või lasta seda teisel liiklejal teha. Tuvastades missugune liikleja on egoistlik saaks varakult planeerida võimalikke ohte vältivaid otsuseid. Lisaks liiklejate liigitamisele arendavad mõned tootjad nagu BMW ja Audi sõidukitevahelist kommunikatsiooni intelligentsemaks liiklemiseks[8]. Sellise suhtluse abil saavad autod kiiremini võimaluse sõidurada vahetada või vältida tagant sissesõitu kui eesmine auto on planeerinud äkkpidurduse sooritada.
Kokkuvõte
Kasutatud materjalid
- ↑ ScienceDaily, "Public blame accidents on drivers more than their automated cars when both make mistakes", October 28, 2019
- ↑ Bio Electro Magnetics 34(2), "ELF magnetic fields in electric and gasoline-powered vehicles.", 2013
- ↑ IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, "Magnetic Field Exposure Assessment in Electric Vehicles", 2014
- ↑ Consumer Reports News, "Mythbuster: EMF levels in hybrids", 2010
- ↑ The Conversation, "Redefining ‘safety’ for self-driving cars", November 28, 2017
- ↑ LA Times, "Tesla car on Autopilot warned driver 7 times before fatal crash, safety regulator says", June 20, 2017
- ↑ MIT News, "Predicting people's driving personalities", November 18, 2019
- ↑ CNET, "5G could make self-driving cars smarter and commutes safer", August 27, 2019
/igaüks lisab juurde kasutatud allikad ja viited nendele/
1. http://moralmachine.mit.edu/
2. https://www.nature.com/articles/d41586-018-07135-0
3. https://www.theverge.com/2018/10/24/18013392/self-driving-car-ethics-dilemma-mit-study-moral-machine-results
4. https://www.roboticsbusinessreview.com/unmanned/unmanned-ground/infographic-can-self-driving-cars-make-moral-decisions/
5. https://phys.org/news/2019-01-self-driving-cars-moral.html
6. https://www.newyorker.com/science/elements/a-study-on-driverless-car-ethics-offers-a-troubling-look-into-our-values
7. https://www.nvidia.com/en-us/self-driving-cars/drive-labs/
8. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0968090X15003447
