Professori Kari Tammi: Suomen ääriolosuhteet ovat kuormittavia robottiautoille

Tammen mukaan muutama vuosi sitten usko itse ajavien autojen läpimurtoon eli autonomiseen ajamiseen oli vahva. Kehityksen nopeus kuitenkin yliarvioitiin hänen mukaansa lyhyellä aikavälillä. 

Aalto-yliopiston verkkosivulllaan 8.12. julkaisema Tammen kirjoitus on alun perun julkaistu Must Read-julkaisussa.

Tammi sanoo kirjoituksessaan, että alkuvaiheen kehitys teknologisissa innovaatioissa on tyypillisesti nopeaa, mutta lopullisen läpimurron tekeminen tuntuu tuskallisen hitaalta. 

Hän sanoo, että nykyteknologialla autonomiset autot kykenevät itsenäisiin osatehtäviin, kuten ajamaan liikenneympyrässä tai pysäköimään, mutta eivät edelleenkään pysty ajamaan täysin itsenäisesti, vailla kuljettajaa. 

Yliopistolla oma tutkimusauto

Aalto-yliopistossa tutkitaan autonomisen auton haasteita ja yliopisto on hankkinut tutkimusta varten autonomisen ajamisen tutkimusalustan eli perusauton, keskikokoisen katumaasturin. Se on muokattu tietokoneohjattavaksi ja auto sisältää laajan kattauksen autonomiseen ajamiseen liittyviä sensoreita. 

Tammen mielestä mukautuva vakionopeudensäädin on robottiauton sydän. Se säätää auton vauhdin edellä ajavan mukaan, jarruttaa ja kiihdyttää edellä ajavan nopeuden muutosten mukaan sekä nopeusrajoitusten puitteissa. 

Olimme tutkimusryhmämme kanssa jännän äärellä kesällä 2021. Aallon tutkijat testasivat Tammen mukaan viime kesänä Malmin vanhalla lentokentällä ensimmäistä kertaa konenäköön perustuvaa uuden tyyppistä vakionopeudensäädintä. Järjestelmä käsitti eteenpäin katsovan kameran ja tietokoneen. 

Tulokset olivat hänen mukaansa lupaavia. Tietokoneen algoritmi tunnisti muiden autojen jarruvalot ja ohjausyksikkö taas käskytti auton vakionopeudensäädintä. Edellä ajavan auton hidastaessa kehittämämme järjestelmä osasi jarruttaa aiemmin ja pehmeämmin kuin autossa vakiona oleva karvalakkimallinen vakionopeudensäädin. 

Konenäkö on auton aivot

Autonomisen auton turvallisuudessa olennaista on sen kyky havainnoida näköesteiden takaa tulevia ajoneuvoja eri sensorien avulla. Perustan muodostaa konenäkö eli auton aivot. Konenäkö toimii kameran, tutkan ja laserin kautta saadun informaation varassa.

Tammen mukaan Aallossa on testattu, miten ajoneuvon kuljettaja voi ylipäätään havaita kulman takaa lähestyvän auton konenäön avulla. Tieto on olennainen nimenomaan risteystilanteissa, jolloin kameran täytyy kuvata myös kulman taakse ja tunnistaa neuroverkon avulla muut tienkäyttäjät. 

Omassa testissämme tieto muista tienkäyttäjistä välitetään nopean 5G-verkon avulla risteävää tietä ajavalle kuljettajalle. Vaikka demonstraatio onkin tehty avustamaan ihmiskuljettajaa, tieto on tärkeä tulevaisuuden autonomiselle autoillekin. 

Pystyäkseen ajamaan liikenteessä autonomisten autojen täytyy välittää liikennetietoa toisilleen sekä auttaa toisiaan tilannetietoisuuden rakentamisessa. 

Tavallista kuluttajaa kiinnostaa milloin markkinoilla on täysin itseohjautuvia autoja. Tässä kohden kuvaan astuu suomalainen pessimismi – hyvästä syystä.  

Rajatuissa olosuhteissa ja Kalifornian auringossa itseohjautuvat autot yleistyvät luultavammin jo 2030-luvulla. Siitä on kuitenkin vielä matkaa autonomisiin autoihin, jotka toimivat säässä kuin säässä ja tiellä kuin tiellä. 

Suomen matalalla paistava aurinko, sateet ja liukkaus saattavat olla haaste vielä pitkään. Ääriolosuhteet kun ovat erityisen kuormittavia robottiauton aivoille ja sydämelle.