Marzenia i pragmatyczne działania
Pojazdy autonomiczne w różnych gałęziach transportu
Nie wiadomo, co było tym marzeniem, które wyzwoliło energię wielu innowatorów, aby pracować nad bardzo zaawansowaną technologicznie konstrukcją środka transportu mającego samodzielnie się poruszać. Być może było to wyobrażenie o jeździe po bezkresnych drogach przecinających Amerykę bez konieczności poświęcania całej uwagi na kierowanie samochodem?
Sugeruje to wspomnienie o sponsorowanej przez General Motors imprezie „Futurama”. W 1939 roku w Nowym Jorku przedstawiono wizję świata z autonomicznie poruszającymi się samochodami i planowano, że uda się ją zrealizować już w 1960 roku.
W książce S.I. Schwartza opublikowanej w 2018 roku, czyli prawie pół wieku po „Futuramie”, zawarte jest przekonanie, że samochody autonomiczne są już rzeczywistością. Przecież o ich wprowadzeniu na ulice miejskie raportowało 7 listopada 2017 roku Waymo, wówczas lider prac rozwojowych wśród wielu amerykańskich spółek high tech. Ale ten entuzjastyczny komunikat okazał się fałszywy i takim pozostaje nadal.
Rozpoczęła się trzecia dekada XXI w. i jest okazja, aby przeanalizować stan zaawansowania prac oraz perspektywę tego, co uda się osiągnąć w perspektywie 2030 roku w zakresie skonstruowania środka transportu poruszającego się bez ingerencji człowieka.
Aby precyzyjnie wypowiadać się o tym, czym ma być autonomous vehicle, warto odwołać się do klasycznej klasyfikacji poziomu automatyzacji środka transportu. W transporcie drogowym zdefiniowane jest 6 poziomów, rozpoczynając od braku jakiegokolwiek wsparcia dla kierowcy (level 0), przez kolejne poziomy, aż do wycofania człowieka z kabiny kierowcy (level 4) i pełnej automatyki, kiedy środek transportu (samochód, czy też, per analogia, także pociąg, statek rzeczny lub morski oraz samolot lub inny obiekt latający) będzie poruszał się zgodnie z decyzjami wykreowanymi przez samodzielny system sterujący (level 5).
Pełna samodzielność
Marzeniem było i pozostaje osiągnięcie tej pełnej samodzielności (autonomous). Wskazuje się na dwie podstawowe zalety takiego osiągnięcia. Po pierwsze, system sterujący, korzystający z rozwiązań sztucznej inteligencji (artificial intelligence), ma działać bezbłędnie. Czyli wycofanie człowieka z obowiązku podejmowania decyzji, dokąd i jak jechać, płynąć i lecieć, ma wyeliminować z procesów mobilności i logistyki ryzyko, że człowiek – tak jak to robi każdego dnia – popełni błąd. Procesy przemieszczania mają być zatem realizowane w perfekcyjny sposób, a ryzyko kolizji, wypadków i katastrof komunikacyjnych ma być w pełni wyeliminowane. Po drugie, likwidacja stanowiska kierowcy, maszynisty, sternika i pilota ma doprowadzić do drastycznego zredukowania zatrudnienia w sektorze transportu, co miałoby przynieść dwa efekty. W pierwszej kolejności obniżenie kosztów osobowych, gdyż eksploatacja autonomicznej „robo-taxi” miałaby zapewnić aż 60% oszczędności w porównaniu z modelem wykorzystywania kierowców do prowadzenia tradycyjnych taksówek. W drugiej kolejności efektem byłoby niedopuszczanie do niedoboru wykwalifikowanych kadr, a przecież współcześnie brak setek tysięcy kierowców w wielu regionach świata stał się odczuwalną barierą rozwoju gospodarki.
Level 4 w transporcie drogowym
W rzeczywistości nie ma jednak rozwiązań, które pozwalałyby nadać pojazdom drogowym cechy przypisane do poziomu pełnej autonomiczności (level 5). W 2019 roku ze strony zarządu Waymo padły słowa, że „jesteśmy blisko wytyczonego celu, ale nie wiemy jak zrobić ów ostatni krok”. Od tamtego czasu nie zanotowano znacznego postępu, natomiast niektórzy inwestorzy zdecydowali się na ograniczenie zakresu dalszych prac rozwojowych. Część fachowców przeszła do pracy nad projektami, których efektem ma być przygotowanie rozwiązań o poziom niższy, czyli autonomicznego poruszania się środków transportu pod zdalną kontrolą człowieka (level 4). Punkt ciężkości poszukiwania rozwiązań został przeniesiony z samochodów osobowych, z których gros zjeżdża z autostrad i porusza się po sieci ulic miejskich obciążonych dużym ruchem z udziałem różnorodnych uczestników (np. tramwajów, rowerzystów, a także pieszych), na samochody ciężarowe, głównie poruszające się po autostradach.
Zasadność zmiany w priorytecie prac rozwojowych w przemyśle motoryzacyjnym w Ameryce, która wystąpiła po 2019 roku, potwierdza historia modyfikacji planów rozwoju techniki transportu.
Transport szynowy
Wiadomo, że łatwiej jest osiągać cel automatyzacji ruchu pojazdów, jeśli warunki determinujące przebieg procesu przemieszczania stają się relatywnie prostsze. Istotne podpowiedzi przynosi rozwój automatyzacji w transporcie szynowym, w którym kierunek jazdy pojazdu (pociągu) determinuje infrastruktura torowa oraz analogowo sterowany układ sterowania tą infrastrukturą. W tej gałęzi transportu występuje zróżnicowany poziom złożoności procesów eksploatacyjnych oraz kształtowania się relacji między środkiem transportu, infrastrukturą oraz ich otoczeniem. Pierwsza linia metra, na której wprowadzono tabor pozwalający na zrezygnowanie z maszynisty, została uruchomiona w Londynie już w 1967 roku. Technologia nazwana Automatic Train Operation (ATO) była analogowa, czyli można ją przypisać do epoki Przemysłu 2.0. W tym rozwiązaniu człowiek musiał jednak pozostać w kabinie, gdyż obawiano się, czy ATO będzie faktycznie działać niezawodnie. W sytuacji, w której doszłoby do awarii systemu, wykwalifikowany maszynista miał przejąć swoje obowiązki i eliminować zaobserwowane zakłócenia w pracy taboru. Kolejny etap rozwoju automatyki w transporcie szynowym przyniósł 1981 rok, kiedy w Kobe (Japonia) uruchomiono linię metra pozbawioną obecności maszynisty w pociągu. W 1983 roku podobne rozwiązanie zastosowano w Lille (Francja). Współcześnie poziom Grade-of-Automation 4 (GoA4) stosowany jest w sieciach metro w wielu miastach na różnych kontynentach.
Podobnie jak na liniach metra, możliwe było zastosowanie pociągów autonomicznych na wybranych liniach kolejowych. Udało się to osiągnąć w 2019 roku na linii przemysłowej kolei Pilbara należącej do australijskiego przedsiębiorstwa Rio Tinto wydobywającego rudę żelaza. Uruchomiono tam bezzałogowe pociągi (trzy lokomotywy, 240 wagonów odkrytych w każdym z pociągu) nazywane AutoHaul, które na linii o długości prawie 800 km pozbawionej rozwidleń przewożą do 28 tys. t jednorazowej partii ładunku. Jednak do jednej z lokomotyw wsiada maszynista na początkowym fragmencie przewozu, przy wyjeździe z kopalni, oraz na końcowym fragmencie przewozu, przed wjechaniem pociągu na rozbudowany układ torowy w porcie morskim.
W systemach zamkniętych, jakim jest sieć metra lub linia kolei przemysłowej, dużo łatwiej było zastosować ATO niż w otwartych systemach kolejowych. Wynika to z faktu, że na znajdującej się pod ziemią sieci metra lub wyodrębnionych liniach kolejowych można stworzyć odpowiednie warunki tak po stronie taboru, jak i infrastruktury. Możliwe jest zapewnienie pełnej kontroli procesu operacyjnego, gdyż w trakcie procesu transportowego udaje się skutecznie wyeliminować ryzyko ingerencji ze strony czynników zewnętrznych, w tym niepożądanego zachowania osób trzecich. Na otwartej sieci kolejowej trzeba spełnić znacznie większe wymagania. Praca taboru odbywa się w ruchu mieszanym, gdy po tej samej linii porusza się tabor o różnym wyposażeniu w automatykę sterowania ruchem lub w ogóle pozbawiony takich rozwiązań, np. pociągów służbowych wykonujących prace utrzymaniowe infrastruktury. W 2021 roku Siemens Mobility oraz DB wprowadziły do eksploatacji tabor podmiejskich przewozów pasażerskich S-Bahn, który został dedykowany do obsługi wybranej trasy w obrębie sieci kolejowej zlokalizowanej w aglomeracji Hamburga. Ten projekt zasługuje na szczególną uwagę, gdyż udało się spełnić bardzo skomplikowane wymogi zapewnienia bezpieczeństwa ruchu bezzałogowego taboru w systemie otwartym, w którym uczestniczą różni operatorzy, a obok autonomicznego taboru w tym otwartym systemie znajduje się człowiek występujący w różnych rolach, w tym jako pasażer zdolny do nieprzewidywalnych i niekontrolowanych zachowań.
Transport wodny i powietrzny
Opisując rozwój technologii cyfrowych i ich upowszechnianie w sektorach mobilności i logistyki obok osiągnięć w transporcie lądowym trzeba uwzględnić transport wodny i powietrzny. W transporcie wodnym oraz śródlądowym w 2021 roku eksploatowanych jest na świecie ponad 1000 statków, które posiadają cechy autonomicznego środka transportu, określanego jako maritime autonomous surface ships (MASS). Załoga tych statków, jeśli w ogóle znajduje się na pokładzie, to wykonuje czynności służące kontroli procesów operacyjnych, natomiast nie jest zadaniem człowieka sterowanie ruchem środka transportu. Na drogach śródlądowych, m.in. na kanałach w Belgii i Holandii, testowy ruch barek bezzałogowych odbywa się dzięki utworzeniu bezpośredniej komunikacji między środkiem transportu nowej generacji a odpowiednio wyposażoną infrastrukturą.
W transporcie powietrznym istnieją dwie niezależne ścieżki zaawansowania automatyzacji pracy taboru. Z jednej strony wspierana jest praca załogi samolotów przez wprowadzanie i doskonalenie tzw. autopilotów. Wprowadzane są coraz bardziej zaawansowane rozwiązania, które traktowane są jako systemy kontroli pracy różnych fragmentów lotu. Dzięki ich funkcjonowaniu pilot (i ewentualnie inni członkowie załogi) nie musi być przez cały czas bezpośrednio zaangażowany w sterowanie ruchem samolotu, jednak w określonych fazach lotu do pilota należy wykonywanie czynności decydujących o funkcjonowaniu wybranych układów samolotu. Pilot może ponadto skorzystać ze wskazań urządzeń zainstalowanych na pokładzie samolotu oraz na powierzchni ziemi, aby móc oceniać prawidłowość przebiegu lotu w utrudnionych warunkach nawigacji, np. w fazie lądowania przy występowaniu ograniczonej widoczności. Z drugiej strony wprowadzane są rozwiązania, które pozwalają przenieść czynności sterowania obiektem latającym od osoby obecnej na pokładzie do osoby, która zdalnie wydaje dyspozycje dotyczące pracy tego obiektu. Wycofanie człowieka z pokładu pozwoliło na stworzenie mikroobiektów latających, które popularnie nazywane są dronami. Odmianą tych mikroobiektów są bezzałogowe samoloty pionowego startu i lądowania (VTOL). Człowiek może wykonywać zadania związane ze sterowaniem ruchu, utrzymując w zasięgu wzroku taki obiekt lub też korzystając ze zdalnie przekazywanych danych (w tym obrazu) o położeniu tego obiektu oraz przebiegu jego ruchu w przestrzeni powietrznej. Dwudziestoletnie doświadczenia eksploatacji dronów podwójnego przeznaczenia (np. do celów militarnych) wskazują, że wykonywane przez nie zadania nadal nie są realizowane z oczekiwaną perfekcją, co w skrajnych przypadkach wywołuje tragedie związane z utratą życia lub zdrowia osób trzecich. Stały wzrost liczby eksploatowanych obiektów latających, które są sterowane zdalnie, nie może być interpretowany jako potwierdzenie, że już są lub w najbliższych latach będą powszechnie eksploatowane w pełni autonomiczne środki transportu powietrznego.
Asystent kierowcy
Okazuje się, że w żadnej gałęzi transportu nie przygotowano systemu, który przy wykorzystaniu technologii cyfrowych dysponowałby funkcjonalnością takiego rozpoznawania otoczenia, przy której mógłby w sposób sprawny operacyjnie oraz bezpieczny obierać drogę (tor wodny lub tor powietrzny) poruszania i sposób poruszania się po niej, a także wykonywać powierzone mu zadania komercyjne lub podwójnego przeznaczenia.
Skoro nie udało się do tej pory osiągnąć poziomu automatyzacji zdefiniowanego jako „level 5”, w praktyce gospodarczej coraz więcej uwagi przywiązuje się do stosowanie pragmatycznych rozwiązań, które spełniają rolę „asystenta kierowcy” w transporcie drogowym lub „autopilota” w transporcie wodnym i morskim. W szczególnych przypadkach dąży się do rezygnacji człowieka w środku transportu, ale pozostawia się człowiekowi zadanie sterowania zdalnego.
W motoryzacji indywidualnej dyskusyjna jest atrakcyjność stosowania coraz bardziej zaawansowanych rozwiązań, które określane są jako „aktywny asystent kierowcy”. Zezwolenie kierowcy, aby mógł „oderwać obie ręce od kierownicy” w określonych sytuacjach podczas jazdy lub parkowania, wiąże się z przekazaniem czynności sterowania ruchem systemowi zapewniającemu automatyzację tych czynności. Ponieważ algorytm zarządzający pracą tego systemu musi uwzględniać różnorodne czynniki oddziałujące potencjalnie na bezpieczeństwo ruchu, to w wielu przypadkach decyduje on o drastycznie bardziej pasywnym przebiegu procesu przemieszczania się pojazdu niż gdy proces ten kształtuje kierowca. Oznacza to, że z jednej strony w wielu przypadkach asystent kierowcy przyczynia się do istotnego obniżenia ryzyka wystąpienia kolizji lub wypadków w ruchu drogowym. Z drugiej strony powoduje, że czas przejazdu – szczególnie w czasie jazdy wśród pojazdów o zróżnicowanej prędkości jazdy oraz wśród pojazdów kierowanych przez osoby wykazujące skłonności do dynamicznego zmieniania swojej pozycji na drodze – ulega odczuwalnemu wydłużeniu. Wyniki testów przeprowadzanych w 2021 roku przy wykorzystaniu najnowszych i najbardziej zaawansowanych rozwiązań „aktywnego asystenta kierowcy” wskazują, że automatyzacja samochodu (zarówno osobowego, jak i ciężarowego) musi być deaktywowana w niesprzyjających warunkach atmosferycznych lub w szczególnych warunkach utrudniających obserwację i analizę otoczenia pojazdu przez systemy determinujące pracę tego asystenta. Szczególnie niekorzystną okolicznością jest występowanie opadów śniegu i jego zaleganie na pasie drogowym, gdyż część czujników zostaje „zaślepiona” i traci zdolność do przekazywania sygnałów do systemu sterującego autonomicznym pojazdem z poziomów „level 2” oraz „level 3”.
W opinii ekspertów z USA, Europy oraz krajów azjatyckich, nie sposób przewidzieć, w jakiej perspektywie uda się osiągnąć autonomiczność pojazdów drogowych poziomu „level 5”. Można się natomiast spodziewać stałego rozwoju rozwiązań, które pozwolą na upowszechnienie w trzeciej dekadzie XXI w. automatyzacji samochodów osobowych na poziomie relatywnie zaawansowanym, określanym jako „level 3”, a w odniesieniu do taboru ciężarowego eksploatowanego w zdefiniowanych warunkach zewnętrznych, na poziomie jeszcze wyższym, czyli „level 4”.
Artykuł ukazał się w czasopiśmie Eurologistics nr 6/2021.
