MAKALE

Yayın Tarihi: 1 Şub 2012 | Gökhan İnce

3

SÜRÜCÜSÜZ ARABALAR

Trafiğe, park yeri sorununa, kazalara ve saatler boyu direksiyon sallamaya son! Kara Şimşek günlerimizden beri gözlerimizin fal taşı gibi açılmasını sağlayan bu iddiaların odağındaki “sürücüsüz araba” rüyasını inceleyeceğiz.

Şekil 1. Otomobilin, icadından günümüze kadar olan evrimini resmeden bir Komorlar Birliği pulu.

Benzinle çalışan içten yanmalı motora sahip ilk otomobil, 1885 yılında Alman mühendis Karl Benz tarafından yapıldığından beri arabalar büyük bir evrim geçirdi (Şekil 1).  Motor verimi ve araç hızı artarken, otomobil fiyatları giderek düşmeye başladı. Sonuç olarak, kullanımdaki araç sayısının gün geçtikçe artması, yaya ve araç trafiğini düzenleyecek kuralların varlığını da gerekli kıldı. Trafik yoğunluğunun da zaman içinde artması, araç kazalarını, dolayısıyla maddi zararları, yaralanma ve ölüm olaylarını da beraberinde getirmeye başladı.

Ülkemizde de bu durum dünyadakinden farklı değil. Hatta trafik bilinci eksikliğimiz ve trafik kurallarına uyma konusundaki umursamaz tavırlarımızın bir sonucu olarak, dünya ortalamasının üzerinde seyreden trafik kazası istatistiklerimiz net bir şekilde göze çarpıyor: Emniyet Genel Müdürlüğü Trafik Şube Başkanlığı’nın internette yayınladığı en güncel verilere göre (2010 yılı ortalamaları) trafikte 15.095.603 araç bulunuyor. Bunların neredeyse yarıya yakını (7.544.871) otomobil (Şekil 2). Bir yılda 1.104.388 trafik kazası yaşanırken, bu vakalarda 4.045 vatandaşımız ölüyor ve 211.496 tanesi yaralanıyor [1]. En dikkati çeken istatistik ise trafik kazasına neden olan sürücü, yolcu, yaya, yol ve taşıtların kusur oranlarında gözlemleniyor. Ölümlü, yaralanmalı ve maddi hasarlı 157.970 adet kazada %0,36 oranında yolcular, %8,97 oranında yayalar, %0,63 oranında yollar ve %0,33 oranında taşıtlar kusurlu. Demek oluyor ki %89,72 oranla, yani 141.728 kazada sürücüler suçlu [2].

Şekil 2. 2010 yılında 7.544.871 otomobilin 80.418 adedi yani %1.1'i trafik kazasına karıştı.

Peki tüm bu can sıkıcı rakamlarla baş etmek için nasıl bir yöntem kullanılmalı? Öncelikle toplu taşımanın trafikteki araç sayısını ve kaza rakamlarını aşağı çekeceği aşikar. Ancak toplu taşımanın da kendince sınırları ve kısıtlamaları var: Esneklikten yoksun, yani istediğiniz saatte istediğiniz yere gidemiyorsunuz. Ayrıca büyük bir zaman kaybı söz konusu. Taşımacılık sektöründe maliyetleri azaltma adına kaliteden ödün vermek gibi doğal bir sonuçla karşı karşıya kalındığında, bunun faturasını tüm toplum ödemek zorunda kalmaktadır. Yani, bu tarz toplu taşıma hizmetleri genellikle niceliksel çoğunluğu hedef aldığı için, niteliksel anlamda kalitesiz bir yolculuk deneyimi de beraberinde gelmektedir. Buna çok insan taşıyarak daha ucuza ama az sefer yapılmasını örnek gösterebiliriz.

Toplu taşımanın dezavantajlarını ortadan kaldıracak bir yöntem mümkün müdür? İşte, kişisel seyahat rahatlığımıza dizgin vurmadan, trafik sorunlarıyla başetmemizi de mümkün kılan yöntemin adı: Sürücüsüz arabalar.

Bilimsel jargondaki adıyla otonom, gündelik hayatımızdaki adıyla sürücüsüz arabalar, kendi kendine aldığı kararlarla hareket edebiliyor. Bu arabaların, geleneksel sürücülü arabalardan farkı uzaktan veya içinden kumanda edilmeye gerek duymuyor olmaları ve bağımsız bir şekilde kendi kararlarını uygulayabiliyor olmaları (Şekil 3). Otonom araçlar elektro-mekanik aksamları ve kendilerine has yapay zekaları sebebiyle robot olarak nitelenmektedir.

Şekil 3: Otonom/sürücüsüz araçlarda sürücünün araç içinde bulunmasına bile gerek yok. Bu tarz resimler, sürücünün "hiçbir şey" yapmadığını gözümüze sokmak için kullanılıyor.

Aracın amacı ise geleneksel arabalarla aynı: İnsanları veya eşyaları bir noktadan diğer bir noktaya nakletmek. Bunun için çevreyi ve trafik unsurlarını bir insan kadar (hatta insandan da) iyi algılamaları, analiz etmeleri ve kendi başlarına seyir halinde olmaları gerekiyor. Hedef noktasını insanın vermesi tabii ki makul bir istek, ancak bunun dışında insanın araca müdahelesi olmaksızın tüm kararların araç tarafından alınması gerekiyor.

Peki bu fütüristik girişimle, yani insanı sürüş sırasında bertaraf ederek ve tüm kontrolü araca vererek ne tür avantajlar sağlayabiliriz?

1) Kazaları azaltmak: Otonom aracın, insan sürücülere kıyasla en büyük üstünlüğü daha az hata yapacak olması. Kulağa iddialı gelen bu söyleme peşinen karşı çıkmadan, yani “hiçbir makine insandan daha iyi kararlar alamaz” demeden önce, aklınıza bugüne kadar gazetelerin 3. sayfalarında okuduğunuz, trafik kurallarına uymayan, uykusuz, sarhoş, cep telefonuyla konuşan, ehliyetsiz, vb. sürücülerin kaza haberlerini getirin. Yol kenarlarında kendi gözlerinizle gördüğünüz, şasesi dağılmış, kaportası göçmüş, cam kırıklarıyla dolu araçları, fren ve kan izlerini ve ne yazık ki üzerinde gazete kağıdı serili talihsiz insancıkları anımsamaya çalışın. Hatta, kendinizin sebep olduğu veya sizin başınıza gelen, tampon müdahelelerini, kapı çiziklerini ve kendinizi şanslı hissettiğiniz tüm keskin frenlerinizi gözünüzün önüne getirmeye çalışın. Bu iddialı söyleme inanmak için hepimizin yeterli sebebi var.

2) Yol kapasitesi arttırmak: Düşünün ki tüm kontrol arabalarda, yani insanların trafik oluşmasına sebebiyet verebilecek davranışları söz konusu değil. Örn: yanlış şeritten ilerleyip son anda şerit değiştirmek, kırmızı ışıkta zaman kaybetmek, bekleme veya durma yapılmayacak yerlerde aksi şekilde davranmak, araçlar arasındaki güvenlik mesafesini korumaya çalışmak, otobanda geri geri gitmek (!), vb. Sürücüsüz arabalar karınca kolonisinin yürüyüş stili gibi düzenli trafik akışı sağlayabilir. Hayal etmesi güç olsa da, her aracın çevresindeki diğer araçlarla nereye gideceği bilgisini takas ettiğini ve buna göre araçların birbirlerine öncelikleri ve trafik kuralları çerçevesinde (teknolojik saygı) yol verdiğini düşünün. Karmaşık ama kendi içerisinde tutarlı ve her daim akan bir trafikten söz ediyoruz. Trafik sıkışıklıklarının ve otobanda duran (saatte sıfır kilometre) otomobillerin tarih olması söz konusu.

3) Yolcuları sıkıcı sürüş detaylarından azad etmek: Arabaya bindiğiniz andan itibaren, direksiyona, pedallara, vitese dokunmanıza gerek olmadığını, trafiğin o saatte sahil yolunda daha az olduğu bilgisinin sizi ilgilendirmediği, park yeri derdi yaşamayacağınızı bildiğiniz bir sürüş hayal edin. Çünkü tüm bu dertler artık sizin değil aracın derdi. Üstelik araçların internet, karşılıklı haberleşme ve anlık güncellemelerle sizin tahminlerinizi bile çürütecek seviyede detaylı bilgilere saniyeler mertebesinde ulaşabildiğini, park halinden hareket haline kendisinin geçtiğini ve sizi istediğiniz yerde indirdikten sonra kendisine tahsis edilmiş park yerine yönlendiğini düşleyin. Bu durumda size tüm yolculuk boyunca ayaklarınızı uzatıp arkanıza yaslanmak ve yapmak istediğiniz şeyleri yapmak düşüyor. Gazete okumak, mail cevaplamak, eşinizle sohbet etmek veya örgü örmek…

4) Sürüş kısıtlamalarından arınmak: İster ehliyet almak için yaşınız tutmuyor olsun, ister refleksleriniz araba kullanmanıza elvermeyecek kadar yaşlı olun. İster zihinsel olarak kendinizi yeterli görmediğiniz bir modunuzda olun (üzüntüden veya stresten dolayı dikkat dağınıklığı, sarhoşluk hali, vb.), ister fiziksel olarak yetersiz olun (bacağınızın, kolunuzun kırılması, kör veya sağır olmak). Artık araç sizin sorumluluğunuzda olmadığı için sadece gideceğiniz yeri belirlemeniz yeterli.

Şekil 4. Trafik stresiyle boğuşmak zorunda olmayan sürücüler ve yolcular, enerjilerini istedikleri aktivitelere yönlendirme konusunda serbestler.

5) Gereksiz yolculardan kurtulmak: Arabaların artık sürücüye gereksinim duymamasından dolayı, araçlar gerektiğinde boş bir şekilde yük taşıyabilir. Bu sayede sürücü zaman kazandığı gibi, sürücü koltuğu ve teçhizatı atıl kalacağından dolayı araçların içleri de buna uygun bir şekilde yeniden tasarlanabilir.

6) Park sorunuyla başa çıkmak: Arabaların yolcularını hedeflerine ulaştırdıktan sonra, park yerine kendiliğinden gittiğini, hatta park edilemeyen yerlerde sizi bırakıp park yerlerinin daha bol olduğu yerlere gidebildiklerini ve tekrar çağırıldıkları zaman sizi kapınızdan aldıklarını düşünün. Bu sayede, saatlerce park yeri arama çilesi ve stresi de sona erecektir. Kısacası arabanızın konforunun, taksinin esnekliği ile birleştiğini hayal edin.

7) Taşımacılık sektörünün geleceğini yeniden şekillendirmek: Şimdiye kadar sıraladığımız avantajları ve senaryoları biraz daha büyük ölçekte hayal etmeye devam edersek herkesin bir arabaya sahip olmasına bile gerek olmadığını rahatlıkla söyleyebiliriz.

Şekil 5: Otomobil paylaşımı, yoğun nüfuslu metropolitanlarda zaten kullanılmakta olan bir sistem. Otonom araçlar bu sistemi bir adım daha ileri götürüp, sizi kapınızdan almayı sağlayacak.

Eğer ki araçlar insanlardan bağımsız sürüş yeteneğine sahiplerse, neden kendimize ait bir arabaya ihtiyacımız olsun ki? Hepimizin kendine ait asansörü mü var? Hepimiz uzaya bir uydu atıp, televizyon mu seyrediyoruz? Hepimizin her köşe başında baz istasyonları mı var? Bahsi geçen araçları paylaştığımız gibi, otomobilleri de paylaşabiliriz. Tüm araçların daha kollektif bir yapay zekayla yönetildiğini düşünürseniz, her boşta kalan araç bir kullanıcıya atanabilir ve onun hizmetine sunulabilir. İşi biten araç tekrar kullanıma çağrılabilir; bu sefer başka bir kullanıcı için. Bu modeli sürücüsüz taksi modeli olarak düşünebilirsiniz. Böylece sizden aracın kullanım süresi, sıklığı, mesafesi ve saat dilimi oranında fiyat talep ediliyor olacak (bkz. Şekil 5). Bu tarz bir sistemin kazancı ise saymakla bitmiyor. Öncelile araçların tekrar kullanılırlığı özelliğinden istifade ederek, dünya üzerindeki araç sayısını azaltmak mümkün.  Dolaylı olarak, trafiğin azalması, araçların kapladığı alanların azalması, park yerlerinin farklı amaçlarla kullanıma açılması, fosil yakıt kullanımının azalması, yüksek araç vergilerinden muafiyet,  trafik polislerinin azalması, araç sigortalarının yeniden düzenlenmesi söz konusu olacaktır. Bildiğimiz anlamdaki ulaşım sisteminin daha iyiye evrilmesinden bahsediyoruz.

Evet, bunca güzellikten sonra sürücüsüz araçların tek moral bozucu yanına geliyoruz, o da bu teknolojinin şu anda geniş çaplı bir kullanıma hazır olmaması. Hevesimizi kursağımızda bırakmamıza sebep olan teknolojik güçlüklere değinmeden önce, sürücüsüz arabalar konusunda bugüne kadar ne aşamalar kaydedildiğine ve bu teknolojiyi bize bahşedecek olan bilimsel mekanizmalara göz atacağız.

Sürücüsüz Arabaların Tarihçesi

Şekil 6: KITT gelişmiş yapay zekası ve mekanik becerileriyle Michael Knight'ın suçlularla mücadelesindeki en önemli silahıydı.

İnsansız araçlar insanoğlunun zihnini uzun zamandır kurcalıyor aslında. Popüler kültüre de işlemiş olan bu araçlar, karşımıza Kara şimşek (orijinal adıyla KITT-Knight Industries Two Thousand bkz. Şekil 6), Yarasa Adam’ın akıllı arabası, Jetgiller’in uçan araçları, Azınlık Raporu’ndaki araçlar olarak kurgusal formlarında çıkmışlardı.

Gerçek hayatta ise ilk  otonom araç olarak 1980 yılında Mercedes-Benz mühendisi olan Ernst Dickmanns’ın tasarladığı kamera görüntüsü ile kendini süren robotik aracı gösterebiliriz. Dickmanns’ın başarısı 1987–1995 yılları arasında Avrupa Komisyonu’ndan 800 milyon Avro yatırım kazanmalarını ve sürücüsüz araçların geleceğe yön verecek bir  teknoloji olduğunu kanıtlamasını sağladı. Bu gelişmelere paralel olarak Amerika’da ise DARPA’nın desteklediği otonom kara aracı (Autonomous Land Vehicle) ilk yol takibi gösterisini sundu. Bu araç kamera görüntülerini, lazer radarını ve robot kontrol mekanizmalarını kullanarak saatte 30 kilometre hız yapabiliyordu. 1987 yılında ise ilk kez tamamen sensör bazlı (yani GPS veya herhangi bir harita bilgisi olmaksızın) arazi (off-road) sürüşünü gerçekleştirdi. Bu sürüşü, bulunduğu yeri hiç bilmeyen bir insanın direksiyon başına geçip, aracı A noktasından B noktasına sürmesi şeklinde düşünebilirsiniz. Yolun 600 metre olduğunu ve yokuşları, dönemeçleri, kayaları, bitki örtüsü ile karmaşık bir arazi yapısına sahip olduğunu ekleyelim.

Bu ilkel sayılabilecek örneklerden sonra, henüz istenilen seviyede olmayan sensör teknolojileri ve yapay zeka eksikliklerinden dolayı, insanlarla etkileşimli robot araçların kullanımı yaygınlık kazandı. Bu tarz robotlara yarı-otonom denilmektedir, çünkü insan müdahelesine ihtiyaç duyabilmektedirler. Ernst Dickmanns’ın tasarımına devam ettiği VaMP ve Vita-2 adı verilen iki araç Paris’in 3 şeritli bir otobanında, sıradan bir yoğun trafik durumundayken saatte 130 kilometre hız ile 1000 kilometre yol kat etmeyi başardı. Aracın kontrolü tamamen devraldığı durumlar şunlardı: şerit boşken, konvoy şeklinde ilerlerken ve sağ ve sola doğru şerit değiştirirken. 1995 yılında Dickmanns S-sınıfı bir Mercedes-Benz’i 1600 km’lik mesafedeki Münih’ten Kopenhag’a gidip götürmeyi başardı. Araç 175 km/h’lik bir hıza ve %95’lik bir otonomluğa (yolun %95inde kontrol tamamen arabadaydı) ulaştı.

Parma Üniversitesi’nden Alberto Broggi’nin tasarladığı araç (Lancia Thema) normal bir otobanda trafik şeridi işaretlerini takip etmek üzere tasarlandı. Kuzey İtalya’da 2000 km’yi 6 günde katetmeyi ve ortalama 90 km/h bir hızla ilerlemeyi başardı. Yolun %94’ünde araç otonom olarak çalıştı. Bu aracın en etkileyici yönü ise, sadece ve sadece iki adet siyah-beyaz kamera kullanarak bu rotayı tamamlamış olmasıydı.

Şekil 7: Darpa Urban Challenge'i kazanan Carnegie Mellon ve GM ortak yapımı Boss isimli araba.

2002 yılında ABD Savunma Bakanlığı “Büyük Mücadele” anlamına gelen Grand Challenge adıyla bir yarışma başlattı. Sadece Amerikalı’ların katılabileceği bu yarışmada amaç otonom bir aracın Amerika’daki bir çölde belirlenmiş hedefe kendi kendine gitmesini sağlayabilecek bir sistem geliştirmekti. 2004 yılında sonlanan bu yarışmanın ödülü 1 milyon dolardı. Oysa katılan 25 takımdan bu hedefe ulaşabilen takım çıkmadı. Ancak 2005 yılında yinelenen yarışta beş takım 217 km’lik rotayı tamamlamayı başardı, böylece Stanford Üniversitesi’ni temsil eden takım 2 milyon dolarlık büyük ödülü kazandı. 2007 yılında 3.5 milyon dolara çıkarılan toplam ödül yarışmayı tamamlayabilen altı sürücüsüz araç tarafından paylaşıldı. DARPA Şehir Mücadelesi (Urban Challenge) adıyla bilinen bu yarışmada hedef 89 km’lik şehir içi trafiğinde, ralli stili bir yarış sonunda hedefe ulaşmaktı (bkz. Şekil 7).

Şekil 8: Prof. Broggi'nin ekibin 'Marco Polo' seyahati adını verdiği yolculuğun amacı, hem çevre bilincini aşılamak hem de trafik kazalarında ölüm oranını azaltmaktı.

Bu tarihten sonra tasarlanmış tüm araçlar, aracın güvenilebilirliğini, emniyetini, otonomluk oranını arttırmayı ve en önemlisi, şehrin veya arazinin neresinde olursak olalım, harita bilgisi olmayan yerlerde bile aracın istenilen hedefine kazasız bir şekilde ulaşmasını hedef aldılar. Ayrıca artık tek bir aracın kontrolü (gaz, fren ve yönlendirme) değil, çoklu araçların grupça kontrolleri amaçlanmaya başladı. Alberto Broggi’nin son çalışması ise bu noktada gelinmiş en büyük başarılardan biridir. Broggi 4 adet sürücüsüz elektrik arabasını, İtalya’dan 13.000 kilometre ötedeki Çin’e, 28 Ekim 2010 tarihinde yapılan Şangay Expo’ya yetiştirecek şekilde kıtalararası göndermeyi başardı (bkz. Şekil 8).

Şekil 9: Hollanda gibi insan emeğinin kıymetli olduğu ülkelerde otobüs masrafının %70'i sürücülere gidiyor. Taşıma ücretlerini azaltmanın en etkin yolu otonom otobüsler.

Rotterdam’daki ParkShuttle sistemi, sürücüsüz araçların gündelik hayatımızda kullanılan en güzel örneğidir [3] (bkz. Şekil 9). Ancak General Motors, Volkswagen, Audi, BMW, Volvo ve Google başta olmak üzere bir çok büyük otomobil ve teknoloji şirketi sürücüsüz araç sistemleri geliştirmeye devam ediyor. General Motors sürücüsüz araçları 2015 yılında test etmeye başlayacaklarını ve bu araçların 2018 yılından itibaren yollarda yerlerini alacaklarını belirtti [4]. Volvo da 2020 yılını hedef gösterdi [5].

Araç Donanımı

Otonom araçlar dünyayı, lazer, radar, lidar, GPS (Küresel Konumlama Sistemi) ve kameralar sayesinde algılıyorlar (bkz. Şekil 10). Radarlar radyo dalgaları kullanarak objelerin mesafe, yükseklik, yön ve hızlarını belirlemeye yararken, lidarlar ise aynı amaç için optik ışıkları kullanıyor. Gelişmiş kontrol sistemleri, bu sensörlerden gelen işaretleri uygun sürüş rotalarını belirlemede ve çevrede bulunan trafik öğelerini (insanlar, araçlar, yollar, kaldırımlar, vs.) tanımada kullanıyorlar. Sensör verileri, araba haritalarının güncellemesi için kullanılıyor, bu sayede aracın harita sisteminde bulunmayan dinamik objeler ve hatta statik yollar bile haritalara eklenebiliyor. Bu sayede güvenli bir sürüş deneyimi elde ediliyor.

Şekil 10: Berlin Açık Üniversitesi'nin MadeInGermany isimli aracı Yapay Zeka Labaratuarı tarafından tasarlandı.

Aşağıdaki resim yardımıyla (bkz. Şekil 11) bazı sensörleri ve ne amaç için kullanıldıklarını anlamaya çalışalım [6]:

Şekil 11: Sürücüsüz bir aracın çevresiyle olan etkileşimi. Kaynak: Thegreatergood.cc

1 Radar
Yakın objeleri algılamak için radarlar biçilmiş kaftan. Arka tampondaki kaza önleyici sistemler aracın kör noktasında obje algıladığında alarm sinyali veriyor.

2 Şerit takip sistemi
Ön cama monte edilmiş kameralar yol yüzeyi, yol kenarları ve şeritler arasındaki kontrastı algılayıp şeritleri tanımak üzere tasarlanıyor. Eğer araç kendi şeridini siz farkında olmadan terkederse, direksiyona gönderilen kısa süreli titreşimler sürücüyü uyarıyor.

3 Lidar
Özellikle Google’ın aracında kullanılan Velodyne araç üstü Lidar sistemi 64 lazerin 900 rpm (rotation per minute, dönme sayısı/dakika) ile araca 360-derecelik bir nokta bulutu görüntüsü sağlıyor.

4 Kızılötesi kamera
Gece görüşü sistemleri gözle görünmeyen ve yansımayan kızılötesi ışıkları yola yönlendiriyor. Ön cama monte edilmiş alıcılar ise bu ışığı algılayıp araç içi ekrana tespit edilmiş, olası objeleri yansıtıyor.

5 Stereo kameralar
Ön cama monte edilmiş kameralar sayesinde aracın önündeki yolun gerçek zamanlı 3 boyutlu görüntüleri çıkarılabiliyor, bu sayede yayaların konum ve hızlarından yola çıkarak, gelecekte (birkaç saniye) nerede olabilecekleri tahmin ediliyor ve araçla çarpışmalarının önüne geçilmiş olunuyor.

6 GPS/Atalet ölçüm ünitesi
Araç nereye gideceği ve nerede bulunduğu bilgisini bu sensörler sayesinde biliyor.

7 Tekerlek kodlayıcıları
Tekerleklere monte edilmiş sensörler sayesinde aracın hızı ölçülebiliyor.

Ancak tüm bu sensörler güvenli bir sürüş için yeterli veriyi sağlamaya yeterli değil. Bazı sensörler bozulabilir, kör noktalara maruz kalabilir, alınan veriler diğer bir sensörün verileriyle çelişebilir, alınan verinin kalitesi gerçek dünya şartlarından dolayı düşebilir (sisli hava, aşırı güneş ışıklı veya karanlık hava, yol ile aynı renkte kıyafetlere sahip bir yaya, vb.) . Bu sebeple, araçlar çevredeki diğer araçlardan da bilgi alabilir ve bu bilgi paylaşımı sayesinde bilgi repertuarlarını genişletebilirler. Yani bilgi paylaştıkça çoğalıyor. Trafik sıkışıklıkları ve kaza bilgileri de bu tarz paylaşılan bilgiler arasında. Araç İletişim Sistemleri (Vehicular Communication Systems) araçlar ve yol kenarlarında konuşlanmış istasyonlar (baz istasyonları gibi) arasındaki ağ iletişimini sağlıyorlar.

Elde edilen verileri, kullanılabilir yararlı bilgiye çevirmek için ise yapay sinir ağları, görüntü, ses ve video işleme algoritmaları, makine öğrenmesi, istatistiksel veri analizi ve çok gelişmiş karar mekanizmaları kullanılıyor. Zaten, akıllı robot diyebileceğimiz bu arabaların tüm hünerleri işte bu algoritmalarda yatıyor. Sensörlerden gelen “1’ler ve 0’lardan”, bir yayanın yola atladığını, yolda öndeki arabadan düşmüş bir parçanın veya çöpün tehlike teşkil ettiğini, yeşil ışığın yandığını anlaması, öndeki arabayı nerede, ne zaman sollaması, kaygan zemin tabelasını görünce hızını azaltması ve sahil yolu tıkalı olduğundan çevre yoluna girmesi gerektiği sonucuna varabilmeli. Tabii ki tüm bu bilgileri işleyecek, güçlü donanımlı bir bilgisayar sistemi de gerekli. Aşağıdaki videoda bu tarz bir aracın becerilerini görebilirsiniz.

Aslında şu anda kullanımda olan bir çok araçta “sürücü yardımcı sistemler” mevcut. Tam otonom araçlarda da zaten kullanılan bu sistemler, yarı otonom araçlardan tam otonom araçlara geçiş evresi teknolojileri olarak da nitelendirilebilir. Bazı sistemlerin açılıp kapanma seçenekleri sürücülerin keyfine bırakılmış durumda. Bu sistemler üç ana kategoriye ayrılıyor.

Şekil 12: Günümüzde çoğu araçta yer alan şerit değiştirme ve mesafe kontrol sistemleri daha güvenli sürüş imkanı sağlıyor.

Uyarı sistemleri:
•    Şerit değiştirme uyarı sistemi (bkz. Şekil 12 )
•    Arkadaki objeleri algılayan arka görüntü alarmı
•    Gelişmiş görüntü sistemleri ve kör nokta yardım sistemleri
•    Altyapı, üstyapı ve yollarla ilgili uyarı/bilgilendirme sistemleri
•    Gözden sarhoşluk ve uyku durumunu algılayan uyarı sistemleri
Kontrolü düzeltmeye yardımcı sistemleri:
•    Kilitlenmeyi önleyen fren sistemi (Anti-lock braking system: ABS) ve acil fren yardımı (Emergency Braking Assistance: EBA)
•    Anti patinaj sistemi (Traction control system: TCS)
•    Elektronik stabilite kontrolü (Electronic Stability Control: ESC) ve elektronik diferensiyal kilidi (Electronic differential lock: EDL).
•    Dinamik direksiyon cevabı (Dynamic steering response: DSR)
İsteğe bağlı kontrol sistemleri:
•    Otomatik park sistemi
•    Otoyolda öndeki aracı takip sistemi- adaptif seyir kontrolü
•    Mesafe kontrol yardım sistemi (bkz. Şekil 12 )

Google otonom araç projesi

Kişisel görüşümce şu anda rakiplerine bir boy fark atmış Google’un otonom araç projesinin detayları ortaya çıkmaya başladı. 2011 Eylül ayında IROS (Intelligent Robots and Systems) konferansında bizzat dinleme fırsatı bulduğum projeyle ilgili ilk kez bu kadar çok detay açıklandı. Google’ın üzerinde çalıştığı robotik Toyota Prius modellerinin şehir içi, kalabalık otoban, ve dağlık yolları da kapsayan ve 300.000 kilometreyi bulan yol deneyimlerinin paylaşıldığı bu konuşmada, projenin hala daha piyasaya sürülecek kadar güvenliği olmadığı da vurgulandı.

Şekil 13: Google sürücüsüz aracının analiz ettiği bir şehir içi yol görüntüsü. Bu görüntü oluşturulurken en çok katkıyı Velodyne'ın yaptığını söyleyebiliriz.

Stanford Üniversitesi profesöru Sebastian Thrun’un yönettiği bu projeyle ilgili daha önce bilgiler ve bazı videolar paylaşılmış olsa da, ilk kez gerçek araç görüntüleriyle desteklenmiş demonstrasyon detayları verildi. Aracın çevresini nasıl algıladığıyla ilgili paylaşılan görüntülerde, diğer araçları, yayaları ve trafik ışıklarını ne denli başarıyla tespit edebildiği gerçekten de takdire şayan (bkz. Şekil 13). Özellikle de Prof. Thrun’un sunumu sırasında çekilmiş aşağıdaki videoyu seyrettikten sonra sürücüsüz arabalara inancınızın artacağından eminim:

Eğer sadece GPS bazlı bir konum belirleme sistemi kullanıyor olsalardı, birkaç metre yanılma payı yaşayacaklarını belirten Google mühendisi Chris Urmson, aracın santimetreler hatta milimetreler seviyesinde yanılma payından ödün vermesi durumunda kazaların kaçınılmaz olduğunu vurguladı. Sabit objelerin (örneğin direkler, posta kutuları), dinamik objelerden (örn: insanlar) belirgin şekilde ayrılabilmesi için, altyapısal bilgilere de ihtiyaç duyduklarını söyledi. Bu verilerin bir şekilde, aracın elinde önceden bulunması kesinlikle bir avantaj teşkil ediyor. “Veri” dendiği zaman da hangi firmanın aklımıza geldiği çok açık. Google’ın bu işe neden bu kadar yatırım yaptığına şaşmamak lazım.

Prof. Thrun’un iddiası, bu proje sayesinde, araçlar güvenli bir şekilde birbirleriyle haberleşip, birbirlerine daha yakın hareket edebileceklerinden dolayı, yoldaki boşlukların %80-90’lara varan oranda daha verimli kullanılacak olması. Sunumun beni en çok etkileyen noktası ise, araçların ortak kullanımda olduğu bir sistemin ilk kez lansmanının yapılıyor olması. Bu sistemde tek yapmanız gereken akıllı telefonunuzda bir tuşa basmanız, ve kapınızda beliriveren araca binip yola koyulmanız. Golf araçlarıyla sergiledikleri ufak çaplı demonstrasyon gerçekten de ağızları açık bıraktıracak cinsten:

Araba sürmenin bir hobi olduğunu düşünen ve bundan büyük haz alan şoförler koltuklarını bu robotlara bırakırlar mı bilemeyiz ama (ben de dahil) sadece işe gidip gelmek için trafik çilesi çeken yüz milyonlarca metropol insanı, sürücüsüz arabalardan gelecek güzel haberleri beklemeye devam edeceğiz.

 Kaynaklar:

[1] http://www.trafik.gov.tr/istatistikler/istatistikler_s.asp

[2] http://www.tuik.gov.tr/IcerikGetir.do?istab_id=70

[3] http://faculty.washington.edu/jbs/itrans/parkshut.htm

[4] http://www.wired.com/autopia/2008/01/gm-says-driverl/

[5] http://wot.motortrend.com/volvo-autonomous-car-convoys-could-be-reality-2020-80731.html

[6] http://www.wired.com/magazine/2012/01/ff_autonomouscars/all/1

[7] http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/artificial-intelligence/how-google-self-driving-car-works

[8] http://en.wikipedia.org/wiki/Autonomous_vehicle

Etiketler: , , , , , , , , ,


Yazar

Lisansını İstanbul Teknik Üniversitesi, yüksek lisansını Darmstadt Teknik Üniversitesi ve doktorasını Tokyo Teknoloji Enstitüsü'nden elektronik, haberleşme ve bilişim teknolojileri üzerine aldı. Sırasıyla Almanya ve Japonya'daki Honda Araştırma Enstitüsü'nde robotik, yapay zeka ve işaret işleme alanlarında çalışmalar yaptıktan sonra, İTÜ Bilgisayar Mühendisliği'nde araştırmalarına devam ediyor.






3 Responses to SÜRÜCÜSÜZ ARABALAR

  1. Ahmet Alegöz says:

    Güzel yazı için teşekkürler Gökhan Bey. Otomatik vitesten bile hazetmediğim halde yazıyı zevkle okudum. Yalnız yazınızın bir yerinde (5.resmin yanındaki paragrafta) otonom araçların daha verimli işleyeceğini ve dolayısı ile fosil yakıtların kullanımının azalacağını söylemişsiniz. Benim temennim (hatta kesinlikle olacağına inandığım) ise bu teknolojiyi yollarda görmeden önce elektrikli arabaları görmemiz yönündedir. Bu arada şu linktede General Motors’un ilginç bir icadı var, belki görmüşsünüzdür ama ilginizi çekeceğini düşündüm ” http://www.ntvmsnbc.com/id/25169845
    Saygılar.

    • İlginize teşekkür ederiz Ahmet Bey.

      Bu tarz elektrikli araçların şu anda hayatımızda yer almamasının sebebi, tek şarjla alabileceği mesafenin fosil yakıtlı araçlara göre daha kısa olması, motor güçlerinin daha düşük olması ve yüksek maliyetleri. Ancak her geçen gün daha yüksek kapasiteli piller geliştiriliyor, daha az güç harcayan araç tasarımları haberleri süslüyor. Tüketici vergi indirimleri ve üretici subvansiyonları da cabası.

      Bence elektrikli ve otonom araçlar çok güzel bir kombinasyon olur, örneğin kullanılmayan araçlar kendilerini şarj edebilirler ve kullanıcı da büyük bir angaryadan kurtulur -aynı pili biten otonom elektrikli süpürgeler (Roomba) gibi-.

  2. onur sencan says:

    Gökhan Hocam öncelikle çok güzel bir yazı olmuş. ayrıca bunca zamandır açıkbilim ve açıkbilim altında böylesine kaliteli robotik makalelerini görmemiş olmak kendi adıma utanılması gereken bir durum. en kısa zamanda açığı kapatırım diye umuyorum.

    bir eklemede de ben bulunayım. radarlar yüksek sayıda objenin(yay veya araç) neredeyse gerçek zamanlı yaklaşık konum ve bundan daha önemlisi hız kestiriminde(gömülü kalman kestirimcileri) bulunmaktalar. böylelikle araç yolunda güvenli mesafe takibi veya yayaların/parketmiş araçların vs. beklenmedik hareketleri önceden tahmin edilebilip, uygun hız referanslarına düşülebiliyor

    otonom robot araçlarla ilgili birkaç teknik ve hukuki problem bulunmakta.

    teknik konuların başında tek tük otonom araçlarda hisssedilmeyecek fakat otonom araç sayısı yükseldikçe artacak olan EMI problemi. araç üzerindeki aktif algılayıcılar olan radar, lazer tarayıcılar gibi sistemlerin birbiriyle etkileşime girmeden çalışması ve buna önlem almak açıkçası zor gibi. buna karşılık kamera gibi sadece pasif sensörlerin kullanılması da güvenli bir sürüş için yeterli değil(şimdilik, strong ai problemi aşılırsa bir gün)

    google bu konuda diğer alanlarda olduğu gibi tekel olmaya çalışmakta. şöyle ki google’ın aracı santimetre hasasiyetindeki lokalizasyonunu dgps ile yaklaşık olarak bulduğu konumunu streetview ile topladığı lazer datalarıyla o anki velodyne dan gelen dataların 2D izdüşümünün eşleştirilmesine dayanıyor(bildiğim kadarıyla). Google bu veriyi diğer üreticilerle paylaşmaya gitmeyecektir. herkesin kendi lazer veritabanını oluşturması da biraz güç. Oluşturulsa dahi bu verilerin her an online olarak işlenmesi var ki çok çok daha büyük bir problem(özellikle araç sayısı arttığında) Bu araçların Wi-Fi datalarını da topladığı açığa çıkalıberidir pek iyi gözle bakmıyorum açıkçası. şaşırdığım diğer husus da S. Thrun arkadaşının ölümüyle çıktığı bu yolda, ulvi niteliklerinden zamanla sıyrılıyor oluşu(kanaatimce).

    donanım maliyetlerinin yüksek oluşu sorununa girmiyorum. yıllar içinde makul seviyelere düşeceklerdir.

    hukuki probleme gelecek olursak en basit anlamda aracın hukuki ehliyetinin kimin sorumluluğunda olduğu tartışmalıdır. kanımca teknik problemler kadar büyük bir problemdir. Bu araça kaza yaptığında bunun sorumlusu aracın sahibi midir yoksa onu kodlayan mühendisler ve/veya firma mıdır? gerçekten çetrefilli bir soru(n)

    bu araçların rüştlerini ispat edene kadar kendilerine ayrılmış alanlarda işev görmesi durumu da yine çok maliyetli ve her ülkenin kaldırabileceği bir mebla değil. ortobanlar için Volvo’nun geliştirdiği roadtrain gibi uygulamalar daha makul olsa da asıl amaçlanan işlevsellikten sapılıyor kanımca.

    Özetle, insana yardımcı sürüş sistemlerinin(human-assisted drive) yaygınlaştığını ve daha da yaygınlaşacağını öngörmek güç değil. ancak özellikle şehiriçi ulaşımda otonom araçların yakın bir gelecekte yaygınlaşacağını söylemek biraz güç gibi

Yorum yapın (Facebook, Twitter gibi hesaplarınız geçerlidir.)

Back to Top ↑
  • Patreon’dayız

  • Bizi Takip Edin

  • iTunes Bağlantısı

  • Reklam Alanı

  • Destekçiler

  • E-POSTA LİSTESİ

    Yeni bir yayınımız yayımlandığında e-posta yoluyla haberdar olmak için adresinizi bu alana girin.

    Diğer 99.811 aboneye katılın

  • Hızlı Takvim

    Şubat 2012
    P S Ç P C C P
    « Oca   Mar »
     12345
    6789101112
    13141516171819
    20212223242526
    272829