자율주행 시스템은 호환되어야 하는가?

자율주행차의 실패의 성공, 그것이 결국 웹서핑을 할 수 있게 되는지, 친구와 채팅하고, 이메일을 읽고, 자동차가 스스로 도로를 조종하는 동안 낮잠을 자는 것도 가능합니다. 암호. 모든 주요 자동차 제조업체는 사실상 동일한 목표를 맡은 프로그래머 군단을 고용합니다. 즉, 자동차가 목적지까지 안전하게 굴러가도록 하는 코드를 작성하는 것입니다.

문제는 결국 그들이 모두 같은 길을 공유하게 될 것이라는 점이다. 자율주행 시스템이 서로 대화할 수 없다면 여러 시스템이 충돌 없이 도로를 안전하게 탐색할 수 있을까요?

Bryan은 “2007년 첫 번째 DARPA Urban Challenge에 참가하는 모든 사람이 비슷한 우려를 갖고 있었습니다.”라고 회상합니다. 복잡한 도시 코스를 주행한 자율주행 쉐보레 서버번(Chevy Suburban) 구축에 도움을 준 세일스키(Salessky) 승리. 현재 그는 펜실베이니아 주 피츠버그에 본사를 둔 Argo AI의 CEO입니다. 이 회사는 Ford가 2021년에 출시할 자율주행 시스템 구축을 의뢰한 회사입니다.

“여러 주행 시스템이 모두 동일한 테스트 코스에서 작동되는 것은 처음이었습니다. 서로 상호 작용하고 동일한 도로 규칙을 준수해야 하는 등의 문제가 발생했습니다.”라고 하이테크 회사는 회상합니다. 기업가. “우리는 상호 작용이 놀라울 정도로 인간과 유사하다는 사실을 보고 매우 기뻤습니다. 고급 시스템은 아무런 문제 없이 다른 로봇 트래픽과 상호 작용할 수 있었습니다.”

오늘날의 “도전”은 많이 다릅니다. 중요한 것은 우리가 자율성을 달성할 수 있는지 여부가 아니라 어느 회사가 최초의 차량을 생산하고 시장에서 선점 우위를 차지할 것인지에 관한 것입니다.

경주는 또한 상대적으로 작고 고도로 통제된 테스트 코스에서 실제 세계로 이동했습니다. 지리는 더욱 다양합니다. 상금을 놓고 경쟁하는 자율주행차가 더 많습니다. 그리고 보행자부터 튀는 공까지 장애물은 그 어느 때보다 예측할 수 없습니다. 말할 것도 없이, 자율주행차는 엄마, 아빠, 아이다 이모, 그리고 차량을 조종하기로 선택한 다른 모든 사람이 운전하는 사람들과 도로를 공유해야 합니다.

한마디로 위험이 더 큽니다. Urban Challenge 동안 주행 시스템에 장애가 발생하더라도 차량은 인명이나 재산에 거의 피해를 주지 않습니다. 예를 들어, 피츠버그 시내의 통제 불능 자율주행차(AV)에 대해서는 그렇게 말할 수 없습니다. 찾다 "우버와 보행자,” 의심스러운 점이 있으면.

그렇다면 경쟁하는 자율주행 시스템은 여전히 ​​공존할 수 있을까?

하나의 코드가 모든 것에 적합합니다.

불행하게도 이 주제에 대해서는 합의가 거의 이루어지지 않았습니다. 일부 AI 개발자와 안전 옹호자들은 모든 운전 책임을 관리하는 고유한 코드 세트인 단일 운전 시스템이 자율 주행을 위한 가장 안전하고 효율적인 경로라고 생각합니다.

“명확한 기대치, 명확한 결과물, 명확한 실패 모드 및 결과를 갖춘 단일 시스템이 있다면 더 높은 수준의 투명성과 이해가 있을 것입니다.”라고 National Safety의 CEO인 Deborah Hersman은 말합니다. 이사회. "무인 진화에서 선두주자 이점을 얻기 위한 경쟁은 더 이상 없을 것이며 모든 개발자는 확실한 것을 중심으로 구축하게 될 것입니다."

다른 사람들은 AV가 다양한 상황에서 어떻게 작동해야 하는지에 대한 표준화된 규칙 세트가 최선의 접근 방식이라고 생각합니다. AV 경쟁에 상대적으로 새로 진입한 NuTonomy 및 Voyage는 이러한 전략을 선호합니다. 두 사람 모두 보행자를 포함한 다양한 상황에서 자율주행차가 어떻게 행동해야 하는지에 대한 프레임워크를 제공하는 논문을 발표했습니다. 도로에서, 근처의 자동차가 후진하고, 4방향 정류장에 도착합니다. 그들은 다른 개발자들이 프로그래밍 노력의 초석으로 사용하기를 바랍니다.

Voyage는 "업계의 기본 안전 리소스"를 제공하기 위해 회사의 내부 안전 절차, 자료 및 테스트 코드를 모두 오픈 소스로 만들었습니다. CEO 올리버 카메론 카메론 Ars Technica에게 말했습니다. 애리조나주 템피에서 발생한 치명적인 Uber 충돌 사고 이후 그는 사람들을 진정시키는 데 많은 시간을 소비해야 했으며 사람들에게 그것이 고립된 사건이라고 말했습니다. "그러나 진실은 업계의 모든 사람들이 기술과 안전 프로세스를 스스로 재창조하고 있다는 것입니다. 이는 엄청나게 위험합니다."라고 Cameron은 잡지에 말했습니다. “오픈소스는 더 많은 시선, 더 많은 다양성, 더 많은 피드백을 의미합니다.”

많을수록 좋다

그러나 일부 전문가들은 단일 코드 접근 방식에 심각한 위험이 있다고 보고 있습니다. Argo의 Salesky는 “미래의 혁신이나 변화를 허용하지 않을 수 있는 단일 시스템에 모든 사람을 가두게 됩니다.”라고 경고합니다. "모든 사람이 같은 이유나 해결책으로 문제를 해결하는 것은 아닙니다."

대신 Salesky와 다른 사람들은 문제를 해결하기 위해 여러 가지 노력과 접근 방식을 취하는 것이 유용하다고 믿습니다. 다양성은 까다로운 조건에 더 잘 대응할 수 있는 강력하고 내결함성 있는 시스템을 구축하는 핵심 요소 중 하나입니다. 환경. 우리는 Bay Area나 Pittsburgh에서 우리 시스템과 다른 경쟁 시스템 사이에 어떤 불리한 상호 작용도 본 적이 없으며 앞으로도 그럴 것으로 기대하지 않습니다."

Iron City를 비롯한 다른 곳에서는 경쟁적인 "자율 주행" 차량 간의 충돌이 없었지만, 시스템과 관련될 수 있는 주행 차량 및 보행자와 관련된 몇 가지 주목할만한 사고가 있었습니다. 프로그램 작성. 그리고 모든 참가자가 아니더라도 살아남았다.

다른 사람들로부터 배우기

모두가 동의하는 것 중 하나는 안전이 최우선이라는 것입니다. NSC의 Hersman은 "자동차 제조업체는 안전 경쟁을 중단하는 데 동의해야 합니다."라고 말했습니다. “누구나 사고 싶어해요. 최고 안전 선택. 하지만 이는 한 차가 다른 차보다 낫다는 것을 의미할 뿐입니다. 자동차 제조업체는 항공 산업 플레이북에서 한 페이지를 벗어나야 합니다. 그들은 자발적으로 안전을 주요 초점으로 삼고 연구, 학습한 내용을 공유해야 합니다. 하나의 자동차 제조업체만이 가장 안전한 [AV]를 만드는 것이 아니라 모든 자동차 제조업체가 가장 안전해요.”

어떤 데이터든 데이터 공유는 현재 뜨거운 주제이지만, 덕분에 누구도 논의하거나 관련되고 싶어하지 않습니다. 페이스북과 캠브리지 애널리티카, 일부에서는 이것이 향후 자율주행 운동의 성공에 핵심이 될 것이라고 믿습니다. Bryan Reimer는 “아직 정의되지 않은 표준 네트워크를 통해 동시에 통신하고 작업할 수 있는 강력한 기술을 개발하려면 작업 공유가 필수적입니다.”라고 말합니다. “가장 안전하고 운전 능력이 뛰어난 AI를 생산할 수 있는 유일한 방법입니다.”

자율 시스템의 기능에 부담을 주는 드문 사건인 엣지 케이스는 자동차 제조업체가 지식을 공유해야 하는 가장 강력한 이유 중 하나일 수 있습니다. 예기치 않게 방향을 바꾸는 다른 운전자, 도로의 잔해, 차량 앞으로 날아가는 비닐봉지를 생각해 보십시오. 이러한 이벤트는 자주 발생하지 않고 현재 컴퓨터에는 대응 방법을 결정할 상식이 부족하기 때문에 극단적인 경우에 대처하도록 AV를 교육하는 것은 어렵습니다.

그러나 발생한 엣지 케이스의 정보를 서로 공유함으로써 AV 회사는 시스템을 테스트할 수 있습니다. 시뮬레이터에서 그들이 어떻게 반응하는지 확인하고 필요한 경우 조정하여 서로의 이점을 얻습니다. 경험.

NSC의 Hersman은 "안전에 대한 '벨트 및 멜빵' 접근 방식을 만들기 위해서는 최소한의 성능 표준이나 기대치가 필요합니다."라고 말합니다.

문제는 어떤 종류의 데이터를 공유해야 하는가입니다. 많은 자동차 제조업체는 모범 사례를 논의하기 위해 규제 기관 및 기타 자동차 커뮤니티 구성원과 적극적으로 대화하고 있습니다. 그러나 대부분은 그들의 "경쟁 우위"를 쉽게 포기하지 않습니다. 안전 절차는 그들에게 지적 재산입니다.

Whitesource의 CEO인 Rami Sass는 “모든 상황에서 모든 데이터가 공유되어야 하는 것은 아닙니다.”라고 말합니다. 소프트웨어 개발 및 보안 팀이 오픈 소스에 대한 완전한 제어 및 가시성을 제공합니다. 용법. “그러나 안전 기능과 AV의 안전 유지 능력에 영향을 미칠 데이터는 보안은 [운전에서 무인으로의 전환]을 위한 공동의 노력이 되어야 할 것입니다. 제대로."

같은 언어를 사용하면서

호환되는 코드가 대부분의 사람들에게 반드시 문제가 되는 것은 아니지만, 차량 간 통신을 촉진하기 위한 공통 언어가 필수라는 점에는 모두가 동의합니다. 그럼에도 불구하고 차량 간 통신은 자율주행 방정식에서 필수 요소는 아닙니다.

“그냥 된다. 다른 센서, 교통 상황, 다른 차량의 위치 및 속도에 대한 정보를 수집합니다.”라고 거대 칩셋 Nvidia의 자동차 부문 이사인 Danny Shapiro는 말합니다. 이 거대 칩셋은 자동차가 자율적으로 운전할 수 있게 해주는 초고속 차량용 컴퓨터 개발에서 지난 몇 년 동안 지배적인 위치를 차지해 왔습니다. Shapiro는 "이 데이터는 자동차가 모퉁이를 더 빨리 확인하고, 다가오는 차량을 더 빨리 식별하고, 충돌을 피하기 위해 속도를 조정하도록 지시하는 데 도움이 될 것입니다."라고 말합니다. "그러나 모든 시스템이 이해할 수 있는 공통 언어가 필요합니다."

불행하게도 V2V는 표준화되기에는 갈 길이 멀다. "그래서 우리는 이제 다른 자동차에 연결되거나 클라우드에 연결되지 않고 주변을 인식할 수 있는 방식으로 독립적인 결정을 내릴 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다."라고 Shapiro는 말합니다.

현재 목표는 향후 몇 년 내에 특정 지역 내에서 스스로 안전하게 운전할 수 있는 자동차를 보유하는 것입니다. 이는 서비스형 이동성 애플리케이션에 사용됩니다. Ford, GM, Tesla, Uber 및 Waymo는 모두 자율 주행 공유 사업을 시작하겠다고 약속했으며 그 약속을 이행하기 위해 순조롭게 진행되고 있습니다.

그러나 이러한 1세대 AV는 언제 어디서나 어떤 조건에서도 스스로 운전할 수 없습니다. 이를 위해서는 차량이 충돌 없이 공존하려면 차량 간 통신, 즉 호환성이 필요하다고 대부분의 전문가들은 믿습니다. 그러면 언제 이런 일이 일어날까요? 당신의 추측은 다른 사람의 추측만큼 좋습니다. 자율 주행 공유가 상업적인 성공을 거두면 개발자는 다음 단계, 즉 진입로에 완전 자율 자동차를 도입할 동기가 없을 수도 있습니다.

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• Waymo의 자율주행차는 막다른 골목 하나를 충분히 주행할 수 없습니다.
• Drive.ai의 자율주행차는 대시보드 디스플레이를 사용하여 승객이 스트레스를 받지 않도록 합니다.