פיקוד העורף הגל השקט

הגדרת ישובים להתרעה
      הגדרת צליל התרעה

      נושאים חמים

      בדרך לעולם בטוח? הפיתוח למכונית האוטונומית שעשוי לסייע במניעת תאונות

      המכונית האוטונומית, שאמורה להפחית את כמות תאונות הדרכים בעתיד, מתוכננת כיום לנסיעה בכביש סלול ומתקשה להתמודד עם דרך משובשת, מזג אוויר קיצוני או תנועה סואנת. פרופ' צבי שילר מאוניברסיטת אריאל פיתח אלגוריתם שעשוי לפתור את מגבלותיה ולהפוך אותה לבטוחה יותר

      מכונית אוטונומית (ShutterStock)
      כיום המכונית האוטונומית מתקשה להתמודד עם כבישים משובשים, מזג אוויר קיצוני, או תנועה סואנת (צילום: ShutterStock)

      377 בני אדם נהרגו בישראל בשנת 2016 כתוצאה מתאונות דרכים והמאבק בקטל בכבישים רחוק מלהסתיים. הניסיונות להפחית את מספר ההרוגים זכה בשנים האחרונות לתפנית מעניינת עם פיתוחה של המכונית האוטונומית, אשר רבים סבורים כי בעתיד תחליף את האדם ותסייע לכביש להפוך למקום בטוח הרבה יותר. למרות שלכאורה נראה היה כי המכונית האוטונומית קרובה לשלב הייצור ההמוני, המציאות הוכיחה שעדיין קיימים מכשולים מהותיים. אחד מהם טמון בעובדה שכיום מכוניות אלו מתוכננות לנסיעה בכבישים סלולים ומסומנים, אולם מתקשות להתמודד עם כבישים משובשים, מזג אוויר קיצוני, או תנועה סואנת הכוללת הולכי רגל ורוכבי אופניים.

      המחקר שעשוי להעניק יכולות חדשות למכונית האוטונומית

      פרופסור צבי שילר, ראש המחלקה להנדסת מכונות ומכטרוניקה באוניברסיטת אריאל, ערך מחקר שמתמקד בדור הבא של הרכבים האוטונומיים, אשר ביכולתם להתמודד עם בעיות קשות יותר מאשר נסיעה במסלול אחד על כביש מהיר בו התנועה דלילה. תוצאות מחקר זה עשויות להשפיע על ביצועי המכונית האוטונומית לאין ערוך.

      "הבעיות הקשות עליהן המכונית האוטונומית צריכה להתגבר כוללות התמודדות עם כביש פגום, מהמורות, פסי האטה, עיקולים חדים, תנועה צפופה הדורשת עקיפות ומעבר בין מסלולים במהירויות גבוהות, והתמודדות בסביבה אורבנית עם מכשולים נעים כגון הולכי רגל, רוכבי אופניים, מכוניות חולפות במסלול השכן ובמסלול הנגדי, וחציית צמתים לא מרומזרים", מפרט פרופ' שילר. "היכולת להתמודד עם סביבות מורכבות יהיה בעתיד תנאי לרישוי רכבים אוטונומיים. התמקדות בבעיות העתידיות מציב אותנו בקדמת התחום ברמה העולמית ובעמדת מפתח להשפיע על התקנים שיכתיבו את השימוש ברכבים אוטונומיים בעתיד".

      "המחקר שמתבצע בשנים האחרונות באוניברסיטת אריאל, מפתח למעשה תכנון תנועה חדשני ואלגוריתם ניווט שינחה בעתיד את כלי הרכב האוטונומיים בסביבות שכיום הם אינם מסוגלים להתמודד איתן. תכנון התנועה כולל משתנים כגון טופוגרפיה, מאפייני הכביש או השטח ויכולות המכונית. "סביבות דינמיות מתייחסות לסביבות עם מכשולים נעים, כגון תנועה כבדה של רכבים, וסביבות עירוניות עם הולכי רגל וכלי רכב. במחקר זה, פיתחנו את המושג 'מכשול מהירות', המאפשר לתכנן תמרונים שימנעו תאונה תוך התחשבות ביכולות הדינמיות של כלי הרכב".

      מודל המחקר מודגם על רובוט שפיתח צוות החוקרים באוניברסיטת אריאל, ובו הוטמע אלגוריתם ייחודי אשר מאפשר לו להתמודד עם מכשול אחד בצורה אופטימלית ולהשתמש ב"ידע" זה כדי להתמודד עם מספר מכשולים במקביל. האלגוריתם הזה יכול לשמש גם לבקרה של מכוניות אוטונומיות ולאפשר להן לנוע בבטחה במהירויות גבוהות. "ייחודיות המחקר שלנו הוא בהתמקדות בעקיפת מכשולים במהירויות גבוהות, שלוקחת בחשבון את תנאי הקרקע, דינמיקת הרכב ותנועת כלי הרכב האחרים בכביש", אומר פרופ' שילר.

      אנחנו יודעים שהמכונית האוטונומית נוסעת בעצמה ויודעת לזהות את המכוניות האחרות שבכביש, אבל איך קורה התהליך הזה? איך מכונה עושה דברים שאנחנו עושים באופן טבעי ומחשב מקבל החלטות שאנחנו, בני האדם, עושים באופן אינטואיטיבי?

      "פיתחנו אלגוריתם יעיל לחישוב ותכנון תנועה של רכב בכביש סואן", מסביר פרופ' שילר על המחקר שלו באוניברסיטת אריאל. "האלגוריתם מחשב ביעילות את טווח המהירויות שבהן הרכב שלי יתנגש ברכב השכן. המיפוי של המהירויות המסוכנות שיגרמו להתנגשות מגדיר גם את המהירויות שבהן לא נתנגש - בחירת המהירות הלא מסוכנת בכל רגע תבטיח שהרכב לא יתנגש ברכבים האחרים. שינוי המהירות כולל האטה או האצה ושינוי כיוון המהירות באמצעות ההגה".

      "האלגוריתם מבוסס על שני תהליכים", מפרט פרופ' שילר, "האחד הוא זיהוי פוטנציאל הסכנה בינינו לבין שאר המכוניות בכביש, והשני הוא העברת פקודה לאחר זיהוי הסכנה שתוציא את המכונית מהמצב המסוכן. האלגוריתם הזה יכול לעזור גם למכונית אוטונומית וגם כמערכת אזהרה לנהג אנושי".

      "זיהוי המצב המסוכן וההימנעות ממנו הוא האתגר של המכונית האוטונומית"

      כשאנו נוסעים בכביש עלינו להתחשב בכלי הרכב שסביבנו. האלגוריתם שפותח במחלקה להנדסת מכונות ומכטרוניקה של אוניברסיטת אריאל מזהה את הסכנה ומסיט את תנועת הרכב כדי לצאת מאזור הסכנה. "כך אנחנו יכולים להחליף מסלולים ולעקוף מכוניות ברגע המתאים בביטחון", מוסיף פרופ' שילר, "האלגוריתם מאפשר השתלבות בטוחה בתנועה במסלול השכן, לעומת רוב המכוניות האוטונומיות כיום שמחכות שהמסלול השכן יהיה פנוי כדי לעבור אליו. השתלבות בתנועה במסלול השכן מאפשרת תנועה זורמת ויעילה. זיהוי המצב המסוכן וההימנעות ממנו הוא האתגר הגדול של המכונית האוטונומית. האלגוריתם יודע לחשב את מצבי הסכנה טוב יותר מנהג אנושי, שלעתים לא מבחין או לא מודע לסכנה העורבת מאופנוע מהיר שמגיח מאחוריו במהירות".

      תחום המכוניות האוטונומיות עדיין בחיתוליו ותחומים רבים צפויים להתפתח על מנת שבעתיד ינועו רק מכוניות אוטונומיות על הכבישים. תחומי ההתפתחות הצפויים כוללים הבטחת רמת בטיחות רצויה של הרכב ותתי המערכות בסביבות שונות כגון סביבה אורבנית, כבישים מהירים וצפופים, התמודדות עם מזג אוויר משתנה, תנאי כביש משתנים; טיפול בנושאים אתיים, לדוגמה אם תאונה היא בלתי נמנעת - מהם השיקולים לבחור בתמרון אחד מתוך כמה אפשריים; ושימוש בענן לעיבוד נתונים המגיעים מכלי רכב רבים לצורך מיפוי תלת ממדי לזיהוי מכשולים ולזיהוי רכבים נעים. המחקר המתבצע באוניברסיטת אריאל עשוי להציג פתרונות לחלק מאותן בעיות, ויעניק לתעשיית הרכב את הזינוק בעלייה לו היא זקוקה.

      לקריאה נוספת:

      הטיפול החדשני שמפותח בישראל ועשוי לרפא הפרעות התנהגות, אוטיזם ודיכאון

      החוקרת הישראלית שמפתחת מכשיר מציל חיים לבתה חולת הסוכרת

      אבודים בעולם: המדינה שממנה מחלצים הכי הרבה מטיילים ישראלים

      למחקרים נוספים של אוניברסיטת אריאל