Težave so znane in niso povezane s tipali za zaznavanje okolice vozila. Ni težko na streho vozila vgraditi lesarskega skenerja in ga podpreti s podatki radarja in kamere ter tako vozilu dati način, da vidi, kaj je okoli njega. 64 navpično postavljenih laserskih žarkov se zavrti 10-krat v sekundi, da izmerijo oddaljenost od objektov v okolici vozila, tudi do cestnih označb, če so te iz barve, ki svetlobo odbija. Podatke laserjev nadgrajujejo podatki radarja in kamer, sistem pa na njihovi podlagi izdeluje tridimenzionalni model okolice za vseh 360 stopinj. Težave so v zemljevidih, ki utegnejo postati enaka ovira, kot so baterije pri električnih vozilih. Obstoječi niso dovolj natančni. Tudi Googlovi ne. Treba bo ponovno »posneti« ves svet in narediti zemljevide z veliko več podrobnostmi.
Vozniku so nekatere stvari logične. Vidi semafor in mu je vseeno, na kakšni višini je. Robota lahko to zmede. Tudi če je sredinska črta nekoliko slabše narisana, jo voznik razume, robot pa ne. Da robot lahko vozi po neki cesti, mora imeti v svojem računalniku za celotno predvideno pot podrobne podatke o označbah na cestišču, natančne položaje obcestnih znakov, podrobnosti o vseh ovinkih, višine semaforjev, omejitve hitrosti in podobno. So robotska vozila, ki so sposobna avtonomne vožnje tudi na poteh ali zunaj njih brez podrobnih zemljevidov, vendar hitrost vožnje ni primerna za normalen promet. Podrobni zemljevidi so najpomembnejši del sistema za avtonomno vožnjo, sredstvo, da so ta vozila sploh uporabna. Poti, po katerih samodejno vozilo vozi, je Google pred tem podrobno posnel in izdelal podrobne zemljevide poti.
Iz tega izhaja, da niti Googlovo vozilo ne more peljati po poti, ki je ne pozna. Voznik lahko zavije na kolovoz, ki se vije prek polja, in mu je jasno, kako po njem peljati. Samodejno vozilo pa se ustavi. Delno zaradi tega, ker je po takšni poti sposobno peljati obupno počasi, a prvenstveno zaradi varnosti. Če je vozilo omejeno na pot, ki jo dobro »pozna«, smo lahko prepričani, da se bo lahko pravilno v realnem času odzvalo tudi na nepričakovane dogodke. Vožnjo drugih udeležencev v prometu, posebno pozornost mora vozilo nameniti pešcem in kolesarjem, morebitnim cestnim zaporam in delu na cesti oziroma vsem nepričakovanim dogodkom, ki se na cesti lahko pripetijo.
Podrobni zemljevidi bodo imeli glavno vlogo, tudi ko bo zmogljivost tipal napredovala, o kakšnem avtonomnem sistemu, ki od zelo natančnih zemljevidov ne bi bil odvisen, pa za zdaj še ni govora. Google ima podatke o cestah skoraj povsod po svetu, saj so del njegovih spletnih zemljevidov. Čeprav so podatki natančni, vsaj s stališča voznika, ki se nanje zanaša pri vožnji, se je izkazalo, da vsebujejo premalo podrobnosti za avtonomni sistem. To pa za Google pomeni spet veliko dela. Nič posebnega, saj ga je vajen. A tu pridemo do vedno prisotnega žalostnega dejstva. Kadar se Google loti česa takšnega, najprej to naredi na ozemlju Amerike in nekoliko pozneje še na ozemlju zanj zanimivejših držav. Da storitev pride na ozemlje manjših držav, preteče veliko let. Slovenci smo na ulični pogled čakali več kot sedem let. Kaj nam bodo torej pomagala samodejna vozila, če ta ne bodo mogla voziti po slovenskih cestah? Morda pa bodo. Tipala na vozilu lahko pridobivajo za sistem potrebne podatke. Večkrat bomo prevozili neko pot, medtem pa se bo vozilo učilo in po nekem času pridobilo sposobnost samodejne vožnje po njej.
Moj mikro, julij – avgust 2014 | Marjan Kodelja
