Selvkjørende biler er ventet å bli en viktig del av vår hverdag om bare få år.
For de fleste er nok konseptet fremdeles av det futuristiske slaget. Vi har tross alt vært avhengige av å kjøre bilen selv siden bilens barndom.
Tanken om biler som kjører selv er langt fra ny. Faktisk har det vært vist frem en rekke slike konsepter siden 1930-tallet.
Da ble et konsept med veier med elektromagnetiske «spor» foreslått av den amerikanske industridesigneren Norman Melancton Bel Geddes. Han samlet senere disse tankene i boken «Magic Motorways» i 1940.
De første virkelige forsøkene på å lage noe autonomt, altså som kan ta avgjørelser basert på omgivelsene, ble demonstrert på 1980-tallet. Mercedes-Benz viste blant annet frem en varebil som kjørte seg selv – på en tom vei.
I Teknisk Ukeblad nummer 6 i 1984, avviste BMWs sjef for førutvikling elektronikk, dr. ing. Hans Dieter Fournell, at selvkjørende biler var noe som lå i nær fremtid.
Den gang var utfordringen heller å pønske ut hvilke komponenter i bilen som kunne dra nytte av mikroprosessorer.
– Science fiction
– De tror ikke på bilen som en selvkjørende automat der føreren bare er en overvåker, spurte TUs reporter.
– Overhodet ikke. For hva slags vei- og gatenett skulle ikke en slik løsning kreve? Hvor skulle vi få pengene til en slik utvikling fra? Nei, vi må konsentrere oss om det mest nærliggende og overlate det mer fancy til skaperne av science fiction-filmer, svarte dr. Fournell.
Han avviste blankt tanken om å «bruke en 64 KB datamaskin til å fortelle dem at det regner ute eller at De ikke har stengt døren».
Allerede på dette tidspunktet inneholdt BMWs biler en del elektronikk, men det ville nok vært en kostbar affære å skulle utvikle biler som kunne kjøre seg selv i 1984.
Nå faller bitene på plass
Det er først i dag at bitene begynner å falle på plass, og åpner for reelle muligheter for selvkjørende biler.
Regnekraften har blitt nærmest gratis, nødvendige sensorer har krympet i størrelse og blitt billige, og med elektrisk fremdrift har kjøretøyene generelt blitt enklere i konstruksjon.
Teslas biler er et godt eksempel. De har tatt tilgjengelig teknologi, koblet det opp mot datamaskiner med programvare som kan vurdere omgivelsene, og gjort det mulig å la bilen kjøre selv under visse omstendigheter.
Men dette er bare et steg på veien mot biler som kan kjøre seg helt selv.
- Spår forbrenningsmotorens død: – Alle biler er elbiler etter 2025
Nivå 2 av 5
Graden av autonomi i kjøretøy er definert av SAE (se faktaboks).
I realiteten har ingen lansert kommersielle produkter som har beveget seg over nivå 2. At Tesla, den ledende aktøren i markedet «bare» er på nivå 2, sier litt om hvor lang tid det faktisk tar å utvikle disse bilene.
Aktører som Ford forestiller seg å lansere et kommersielt produkt på nivå 5 først i 2021.
Google og Uber er blant aktørene som utvikler biler på nivå 5, men disse er sannsynligvis mange år unna kommersialisering. Google har jobbet med selvkjørende biler siden 2008.
- Enkel, men avansert: Slik fungerer elbil-motoren
Dette skal førerløse biler løse
«Alle» jobber med å utvikle selvkjørende biler i dag, fra transporttjenesten Uber til Volvo som pønsker på selvkjørende lastebiler.
Førerløse biler handler ikke bare om å gjøre hverdagen sutalaus, men om å løse utfordringer som forurensing, køer og ulykker.
Ifølge forskning fra Kongliga Tekniska Högskolan i Stockholm, kan én delt førerløs bil erstatte 14 vanlige biler.
Selvkjørende busser kan sluse folk til og fra kollektivknutepunkter. Et slikt konsept er allerede testet i Norge. Men dette vil bare fungere på fastsatte ruter.
Av alle aktører er det Google som har kommet lengst med nivå 5-kjøretøy. Blant de som har lansert teknologi til bruk på vei, er det Tesla som har ledelsen. Men disse bilene er fortsatt på et forholdsvis lavt nivå av autonomi.
Det utvikles også løsninger som skal kunne gjøre vanlige biler selvkjørende. Comma.ai er et eksempel. De har hevdet at når produktet deres er ferdig, vil mange kunne konvertere bilen sin til en delvis selvkjørende bil for 1000 dollar.
.jpg)
Dette er teknologien som brukes
Teknologien som brukes er egentlig veldig enkel. Bilen må ha noen sensorer som kan danne et bilde av hva som foregår rundt bilen, og en datamaskin som tolker dataene og styrer gass, brems og styring.
Enkelte, Comma.ai, mener at det egentlig er nok med et kamera, men alle bilprodusenter som utvikler helt selvkjørende biler bruker lidar i tillegg til kamera og radar for å danne et oversiktsbilde.
Lidar (light detection and ranging) brukes til å måle avstanden til fysiske objekter, ved å sende ut lys, og måle refleksjonene.
På prototyper av selvkjørende biler er ofte en slik lidar plassert på taket, og spinner rundt for å danne et 360 graders bilde av omgivelsene.
Dette vil neppe bli å se på produksjonsbiler. Slike lidarer er dyre og kompliserte, og inneholder finmekanikk. De kan koste flere titusen kroner. Nå er det utviklet kommersielle produkter som er mindre og langt billigere, nede i rundt 2500 kroner.
Men selv disse har ulempen at de må plasseres på taket. Dette vil trolig endre seg, ettersom det utvikles små «solid state» lidarer som kan plasseres rundt bilen i stedet, til en estimert pris på under 100 kroner. Disse har ingen bevegelige deler.
- Nå er den i Norge: Slik er det å kjøre buss uten sjåfør
Radar og ultralyd
Radar brukes også. Disse fungerer omtrent som en lidar, men sender ut radiobølger. Det som måles her er tiden det tar for ekkoet å returnere. Dette egner seg best for å måle større objekter, og har også fordelen at det fungerer i alle værforhold.
Radarane er fastmonterte, og dekker som regel området foran og bak bilen.
I Googles selvkjørende bil, som illustrasjonen over er basert på, er det også montert ultralydsensorer i hjulene. Det gir mulighet for å måle avstand til objekter som er svært nærme bilen, som fortauskant, andre kjøretøy og annet.
Tesla har utstyrt sine biler med slike ultralydsensorer rundt bilen. Disse gir et 360 graders bilde av objekter fra omtrent fem meters avstand.
Kameraets oppgave er enkelt og greit å filme det som skjer foran linsen. Det registrerer skilt, posisjon i veien, andre trafikanter, veimerking og annet.
Kart
Kart må også på plass. For en selvkjørende bil holder det i øyeblikket ikke å bare ha et vanlig kart og en GPS. For eksempel er Ubers selkjørende biler, som for tiden testes ut i Pittsburgh i USA, avhengig av at området den kjører i er kartlagt på forhånd.
Disse kartene er svært detaljerte, og bilene kan ikke kjøre seg selv i områder hvor de ikke har slike kartdata, tross alle sensorene.
En GPS alene er ikke nøyaktig nok. Lokale forhold kan gi en rimelig stor unøyaktighet, særlig i «urbane juv» med mange høye bygninger.
GPS til sivilt bruk kan ikke ta i bruk ionosfærisk korreksjon, slik militære GPS-enheter kan.
Derfor måles GPS-signalet mot andre sensorer, som gyroskop, og høyde- og hastighetssensorer, i tillegg til AGPS. AGPS forutsetter en tilkobling til mobilnettet for å bidra til økt nøyaktighet.
Avansert programvare
Alle mulige sensorer er i seg selv ikke nok. Programvare må også kunne sammenfatte opplysningene sensorene gir, og danne seg et bilde av omgivelsene.
Deretter tas avgjørelser basert på informasjonen.
Programvaren må kunne forutse situasjoner som er i ferd med å oppstå, for eksempel om en gående er i ferd med å bevege seg ut i veibanen, eller tolke hva en bil med blinklyse aktivert trolig vil gjøre.
Her er et sett med regler kodet inn, som for eksempel at bilen ikke under noen omstendigheter skal kjøre på rødt lys, må overholde vikeplikt, og annet.
Menneskelige vurderinger
Bilkjøring består imidlertid av en rekke andre situasjoner hvor vi må bruke dømmekraften for å ta avgjørelser. Noen av disse avgjørelsene kan innebære å bryte trafikkreglene.
Et eksempel kan være at vi må krysse heltrukken sperrelinje i veien for å kunne passere et stillestående kjøretøy eller en annen hindring i veien.
Om en selvkjørende bil er programmert til å aldri krysse en sperrelinje, vil det i tilfelle bety at det her blir stans. Så programvaren må kunne avgjøre at det i noen tilfeller er greit å bryte reglene.
I tillegg bør programvaren ta høyde for at det er en del uskrevne regler i trafikken. Det kan for eksempel at man reduserer hastigheten litt for å gi andre trafikanter anledning til å kjøre inn på veien, selv om de har vikeplikt for deg.
Mange mener også at data bilene bruker for å lære seg å håndtere situasjoner må deles med andre biler. I hvor stor grad dette vil skje, er uvisst.
Teslas Autopilot deler nå data med andre biler med Autopilot, slik at andre biler som kommer til en potensiell hindring allerede vet hva som venter.
- Et viktig steg nærmere: Nå kommer regler for selvkjørende biler
Infrastruktur
I tillegg til biler med sensorer og avansert programvare, vil trolig veiinfrastrukturen spille en stor rolle.
Samferdselsminister Ketil Solvik-Olsen har tidligere sagt til Teknisk Ukeblad at både ITS-systemer, hvor informasjon om veiforhold og annet utveksles mellom biler og basestasjoner langs veien.
Dette kan inkludere skilt som sender data til bilene, eller at bilene sender informasjon om egen hastighet og retning til andre biler i veikryss.
I tillegg har Solvik-Olsen tatt til orde for at veimerking må ta hensyn til at selvkjørende biler skal kunne lese den.
Det er imidlertid ikke sikkert at bilene vil være avhengig av digital infrastruktur eller spesiell veimerking.
Kartleverandører som Here og Tomtom jobber med å utvikle svært detaljerte kart som skal gjøre det mulig for biler å kjøre på veier hvor for eksempel veimerkingen er dårlig.
Når kommer bilene?
Hvor futuristiske Teslas biler enn måtte oppleves nå, er vi fortsatt på et forholdsvis tidlig stadie.
Når de selvkjørende bilene vil begynne å bli et vanlig syn, er fortsatt ukjent. De mest optimistiske anslagene sier at selvkjørende biler har tatt helt over innen 2030. EUs forskningsråd for transort, ERTRAC, anslår at helt selvkjørende biler først når markedet mellom 2024 og 2030 (PDF).
Google tror at de kan sette en førerløs bil i trafikk rundt 2020. Volvo skal i gang med et prosjekt i Göteborg neste år, hvor 100 privatpersoner skal teste selvkjørende biler.
Nylig vedtok amerikanske myndigheter et sett med regler produsenter av selvkjørende biler skal følge.
Men det er fortsatt en del brikker som må på plass.
Store fremskitt er gjort
– Det store fremskrittet er gjort på maskinsiden. Bildegjenkjenning har det vært store fremskritt på de senere årene, sier Gunnar Deinboll Jenssen, seniorforsker ved Sintef Teknologi og samfunn.
Teslas Autopilot-system er et eksempel på dette, men dette er egentlig bare et lanekeeping-system med avansert adaptiv cruisecontrol, det er to førerstøttesystemer satt sammen, som plutselig gjør noe nytt, mener Jenssen.
Svaret på om selvkjørende biler er på et tidlig stadie, er både ja og nei, sier han.
– Det er utviklet autonome roboter i industrianlegg, på containerhavner, og i militær sammenheng. På Sankt Olav i Trondheim er det autonom varetransport internt, som tar heisen selv og slikt, sier Jenssen.
Helt autonome biler er imidlertid et stykke frem i tid. De tjenestene som er etablert i dag må fortsatt ha en fører som kan ta kontroll over kjøretøyet.
- Forsker om droner: – Autonomien er i mange tilfeller på et barnestadium
Programvaren er bremsen
– Hva er utfordringene som må løses før man kommer til helt autonome biler som kommer og henter deg på døra?
– Det er først og fremst programvaren, som må kunne gjenkjenne alt rundt seg som en person, og kunne ta de riktige beslutningene basert på dette. Google har hatt en del ulykker med sine kjøretøy, og i mange av disse tilfellene har de blitt påkjørt bakfra. Det er fordi de er regelstyrt, men andre førere følger ikke nødvendigvis reglene, sier Jenssen.
Google har utviklet en algoritme for å kjøre på gult lys for å unngå slike situasjoner.
– Programvaren må bli mer mennskelig for å takle en mellomfase hvor det er både autonome og manuelle kjøretøy på veien. De autonome må nærme seg kjørestilen til de manuelle, ellers vil du få en del ulykker som skyldes at andre førere ikke forventer at oppførselen til de autonome bilene er helt regelstyrt, sier han.
Datadeling
En annen viktig faktor Jenssen tror må på plass er deling av data. Om alle autonome biler deler sine erfaringer i en sky, vil læretiden gå ned for alle biler.
Om fabrikantene er villige til å dele informasjon mellom seg, kan det føre til at selvkjørende biler kommer på veien raskere.
– Det er flere som deltar i kappløpet, og det er ikke godt å si hvilken vei det tar, men det er ingen tvil om at det er store økonomiske krefter i gang for å få det til.
Han peker på at teknologien er i ferd med å bli moden, og at den har incentiver som kan spare både liv og miljø.
At det går raskt, og at bilindustrien nå later til å være mer fremoverlent med tanke på selvkjørende biler enn for bare et år eller to siden, skyldes at det kommer nye aktører på banen, tror han.
– Slik jeg kjenner bilbransjen er den ganske konservativ, og ønsker å selge den samme bilen så lenge som mulig, men den fremstiller seg som veldig fremtidsrettet utad. Nå har de fått konkurranse fra selskaper som Google, Tesla og Uber. Da har du fått databransjen inn i bilen, og det har endret på ting.
Sensorene løser seg
Sensorutviklingen jobber flere aktører med. Særlig på lidar, hvor Jenssen tror det vil komme store fremskritt. Han tror også det er behov for bedre radarsensorer.
– Det jobbes veldig med å få til gode sensorer som dekker alle mulige situasjoner, men så må bilene lære å forstå omgivelsene, og det tar tid. I alle fall om de ikke kan lære av hverandre.
Jenssen mener at de amerikanske retningslinjene for selvkjørende biler viser at det også er politsk vilje til å legge til rette for selvkjørende biler.
Nøyaktig når de første fullstendig selvkjørende bilene kommer på veien, er det imidlertid vanskelig å si sikkert.
– Det er mange hvis og om, så det er ikke godt å si hvor raskt det går, sier Jenssen.
- Les også: Dette er ulempen med selvkjørende biler
