Chytrá tramvaj umí reagovat na různé situace na trati, třeba na chodce
Dokáže zastavit před překážkou, komunikovat s okolím i reagovat na různé situace. Chytrou tramvaj už odborníci otestovali na polygonu v blízkosti univerzitního kampusu v Plzni. Vůz disponuje kamerami i zařízením, které dálkově měří vzdálenost. Ročně dojde v provozu ke stovkám nehod s milionovými škodami. Dopravní podniky věří, že antikolizní systém dokáže tyto události eliminovat. Do budoucna by chtěli vědci vyvinout zcela autonomní vůz.
Chytrá tramvaj jezdí na speciálním polygonu od letošního června. Aktuálně odborníci testují metody pro analýzu bezpečnostně-kritických funkcí. Moderní tramvaj má speciální jednotky, které dokážou komunikovat s dopravní infrastrukturou. Navíc se díky kamerám a lidarům (metoda pro dálkové měření vzdálenosti) dokáže orientovat v prostoru. „Za využití aktuálních a velmi přesných mapových podkladů dokáže reagovat na nepředvídatelné události, které mohou během jízdy nastat. Mezi ně patří například překážky na trati či přecházející chodci,“ přiblížila Martina Batková z Fakulty aplikovaných věd (FAV) Západočeské univerzity v Plzni.
Podle generálního ředitele Plzeňských městských dopravních podniků Jiřího Ptáčka dojde v Plzni v provozu ročně v průměru ke 300 až 400 větším či menším nehodám. „Jen na tramvajích je to každým rokem okolo 100 dopravních nehod se škodou až pět milionů korun. Pokud by antikolizní systém dokázal tyto události eliminovat, nebude to jen o úsporách nákladů, ale především o snížení počtu zranění, ke kterým při nehodách bohužel často dochází,“ uvedl Jiří Ptáček.
Autonomní tramvaj otestují ve Finsku
Některé prvky tramvaje vznikly v rámci výzkumného projektu DIDYMOS. Na ten částečně navazují odborníci z katedry kybernetiky FAV v čele s Lukášem Pickem. S kolegy a ve spolupráci se Škoda Digital and Škoda Transportation pracují na projektu takzvaného Smart Depa. V depu a na polygonu finského Tampere bude probíhat testování automatizovaných a autonomních kolejových vozidel. Na testovací úsek nainstalují senzorické prvky pro automatickou detekci překážek právě prostřednictvím lidarů nebo kamer. „Cílem projektu je navrhnout a v reálném prostředí otestovat metody pro analýzu bezpečnostně-kritických funkcí AI algoritmů pro lokalizaci a detekci překážek využitelných při autonomním řízení tramvaje," vysvětluje Lukáš Picek.
V současnosti existuje poměrně velké množství systémů, které se zabývají využitím počítačového vidění a strojového učení u autonomního řízení vozů. Bezpečnost těchto metod ale byla doposud jen málo prozkoumána. „Náš tým se proto zaměřuje na základní definice procesů pro vývoj a testování metod umělé inteligence v bezpečnostně kritických aplikacích. Samozřejmě nezůstáváme pouze u definic, ale snažíme se naše metody ověřit v praxi ve spojení se Škoda Group," doplnil Picek.
