Ehk olete märganud Tartu kesklinnas sõitmas TÜ ja Bolti kirjadega valget maasturit, mille katusel on iseäralik püramiid? See on isejuhtivate sõidukite labori katseauto, mis läbis septembris Maanteeameti eksami ja võib nüüd iseseisvalt tänaval liikuda.

Katseauto on hangitud TÜ isejuhtivate sõidukite laborile koostöös Boltiga. Septembris jõuti ühisprojektis olulise verstapostini – auto pandi päris linnaliikluses autonoomselt sõitma. Siiski on rooli taga alati ka turvajuht, kes jälgib toimuvat ja võtab vajaduse korral juhtimise üle.

Isejuhtivate sõidukite labori katseauto on tavapärane Lexus RX450h hübriidmaastur, millele on lisatud hulk sensoreid: kaks lidarit (laserlokaatorit) takistuste tuvastamiseks, radar takistuste kiiruse määramiseks, kaks kaamerat valgusfoori tulede tuvastamiseks ning spetsiaalne satelliitpositsioneerimise süsteem, mis tagab asukoha määramise 5–10 sentimeetri täpsusega.

Kõige kallim osa autost on juhtimise moodul, mille abil on võimalik tarkvara kaudu keerata rooli ja määrata kiirust. Lexus valiti katseautoks seepärast, et selle tarnijal oli ainukesena ette näidata Saksamaa tehnilise ülevaatuse katusorganisatsiooni TÜV sertifikaat liiklusesse lubamise kohta. See tähendab, et tarnija tagab, et turvajuht saab juhtimise üle võtta igas olukorras.

Isejuhtivat katseautot võib näha sõitmas Tartu kesklinnas. Prooviring algab Delta õppe- ja teadushoone eest, kulgeb üle Võidu silla, pöördub Riia tänavalt Vabaduse puiesteele, möödub Raekoja platsist, läheb üle Vabaduse silla ning lõpeb taas Delta ees.

Olgugi et rada koosneb ainult peaaegu sirgetest tänavalõikudest, parempööretest ja fooriga reguleeritud ristmikest, pakub see piisavalt keerukaid ülesandeid ning on seetõttu tehnoloogia katsetamise esimese vahe-eesmärgi täitmiseks sobilik. Rajal on seitse fooriga reguleeritud ülekäigurada, neli reguleerimata ülekäigurada, kaks fooriga ristmikku, neli bussipeatust, rajavahetuskohad, parempöörded ja ringristmik.

Teostus vajab kõrgtehnoloogiat

Isejuhtivate autode maailmas on kaks peamist konkureerivat tehnoloogilist lahendust: kaardi- ja lidaripõhine ning kaamerapõhine. Esimese tuntuim näide on Waymo (endine Google’i isejuhtiv auto), teise oma Tesla.

Waymo on seni ainuke ettevõte, mille taksod sõidavad tänavatel ilma juhita – seda küll ühes keskmise liiklustihedusega USA eeslinnas. Nende lahendus on aga väga kallis, kuna nad kasutavad keerulisi lidarsensoreid ning sõiduk töötab ainult täppiskaardiga kaetud alal. Tesla lahendus põhineb ainult kaameratel ja see peaks töötama igal pool. Samas on selle töökindlus veel väga kaugel sellest, mida oleks vaja inimjuhi väljajätmiseks rooli tagant.

Kuna lidari- ja täppiskaardipõhine tehnoloogia pakub praegu veel paremat isejuhtimise suutlikkust kui kaamerapõhine, katsetatakse TÜ ja Bolti projektis samuti seda. Lahendus põhineb vabavaral Autoware.AI, mida on selle projekti jaoks märkimisväärselt kohandatud.

Peale Tartu kaardi lisamise oli vaja täiendada ka fooritulede tuvastamise funktsioone ja auto liikumise sujuvust ning parandada hulga vigu baastarkvaras. Samas võimaldas vabavara kasutamine kõigest viieliikmelisel meeskonnal tuua auto linnaliiklusesse rekordiliselt lühikese ajaga – vähem kui aastaga.

Isejuhtimise alus on detailne kaart

Nagu öeldud, on Waymo stiilis isejuhtimistehnoloogia aluseks täppiskaart. See erineb tavapärasest Google’i kaardist selle poolest, et kõik sõidurajad on tähistatud sentimeetri täpsusega.

Lisaks sõiduradadele on kaardil ka stoppjooned, ülekäigurajad, fooride asukohad, info selle kohta, millise sõiduraja kohta foor käib, jne. Sisuliselt sõidab isejuhtiv auto justkui rööpaid mööda, ainult et need rööpad on virtuaalsed. Etteantud kaardi piires saab auto aga sõita suvalisest punktist A punkti B.

Selliste kaartide koostamine on väga töömahukas. Tänu Maa-ametile on Eestis olemas kvaliteetsed ortofotod (töödeldud aerofotod) ja neid on kasutatud auto vektorkaardi aluskihina. Projekti käigus kohandati vabavaralist QGIS-tarkvara, et toetada täppiskaardi jaoks vajalike objektide joonistamist nagu sõidurada, stoppjoon, ülekäigurada, foor jne.

Katsetati ka vektorkaartide loomist, analüüsides aerofotosid automaatselt tehisnärvivõrkudega, aga seni on käsitsi kaartide joonistamine olnud tulemuslikum.

Auto peab arvestama teiste liiklejatega

Kaardist piisaks isejuhtivale autole täiesti, kui poleks teisi liiklejaid. Nii see aga ei ole, sestap peab isejuhtiv auto tulema toime ka teiste sõidukite ja jalakäijatega.

Takistuste tuvastamiseks kasutatakse lidarit, mis tuvastab tee tasapinna. Kõik sellest kõrgemal olevad objektid loetakse takistusteks. Kui takistus jääb auto teele, üritab ta sellest mööda põigata oma sõiduraja piiresse jäädes. Kui see ei ole võimalik, jääb auto seisma.

Auto peab hakkama saama nii seisvate kui ka liikuvate takistustega, näiteks hoidma pikivahet eessõitva autoga. Eessõitva auto kiiruse tuvastamiseks kasutatakse radarit, mis suudab hästi hinnata pikisuunas liikuva objekti kiirust.

Valgusfoori tuledest ei pruugi masin aru saada sama hästi kui inimene. Arusaamist võivad segada halb kaameranurk, objektiivi paistev päike jne. Tulede eristamisest keerulisemgi on masinal aga mõista, kas foor kehtib käesoleva sõiduraja kohta või mitte. Seetõttu on foorid ja nende seosed sõiduradadega kaardi sisse kodeeritud. Iga stoppjoonega on seostatud valgusfoor, mille tuli kas lubab või ei luba sellest joonest üle sõita.

Fooritulede tuvastamiseks on kombineeritud kaht meetodit: kaamerapõhist tuvastust ja fooris põleva tule küsimist interneti kaudu otse foorilt endalt. Viimase meetodi rakendamiseks tehti edukalt koostööd ettevõttega Traffest, mis haldab Tartu linna valgusfoore.

Kuigi valgusfoori info küsimine mobiilse interneti kaudu võib tunduda ebakindel ja tähendada viivitust, pole see tänapäevase kiire internetiühendusega probleem – selline lahendus on katsetustel toiminud tihtipeale kindlamalt kui kaamerapõhine tuvastus. Kui interneti kaudu valgusfoori tule küsimine ebaõnnestub, kasutatakse kaamerapõhist tuvastust.

Kaart (TÜ isejuhtivate sõidukite labor_).jpg

Olgugi et rada koosneb vaid parempööretest ja fooriga reguleeritud ristmikest, on see piisavalt keeruline. Illustratsioon: TÜ isejuhtivate sõidukite labor

Turvajuht võtab juhtimise üle

Siiski on üks asi, mida TÜ ja Bolti isejuhtiv auto peab veel õppima – see on ennustamine. Selleks, et ristmikul teisele autole teed anda, tuleks hinnata selle trajektoori ja liikumiskiirust ning näha ette, kas sellega võib ristmikule sõites kokku põrgata. Praegu ei suuda auto teiste sõidukite kiirust ja trajektoori nii hästi hinnata, et ristmikul tee andmine täielikult algoritmile usaldada. Seega kui praegu peab auto ristmikul teed andma, võtab juhtimise üle turvajuht.

Inimene asubki seda autot juhtima peamiselt kolmes olukorras: kui ristmikul või ringteel peab teistele autodele teed andma, kui ülekäiguraja ees ootab jalakäija ning kui peatusest väljuda sooviv buss on vasaku suunatule sisse lülitanud.

Arendusmeeskonna järgmine samm on teha samasugune prooviring Tallinnas. Plaanis on täiustada ka ennustusfunktsiooni toimimist, et isejuhtiv auto suudaks lihtsamates olukordades teistele sõidukitele teed anda.

Lisaks Maanteeameti proovisõidule osales TÜ ja Bolti auto ka Rally Estonia katsel. Erinevalt tänavasõidust oli rallil aluseks inimjuhi sõitmise järgi salvestatud trajektoor ning kiiruseks maksimaalselt 65 km/h. Kuigi enne rallit tehtud proovisõitudel õnnestus autol rada korduvalt puhtalt läbida, sõitsid rallipäeval WRC autod raja pehmema lõigu täiesti pahupidi, mistõttu turvajuht pidi seal juhtimise mitu korda üle võtma. Valdava osa rajast läbis auto autonoomselt.