Autonomní vozidla ve světě: Jak blízko jsme běžnému provozu bez řidiče?

Ještě před několika lety byly zprávy o autech, která dokáží část jízdy zvládnout sama, spíš zajímavostí z technologických veletrhů. Dnes už ale nejde o ojedinělé prototypy. Autonomní vozidla postupně pronikají do běžného provozu a začínají se objevovat v situacích, které dříve patřily výhradně lidským řidičům. Změnila se také očekávání. Místo otázky, zda se tato technologie uchytí, se stále častěji řeší, kde dává v praxi největší smysl a jaké nároky na ni kladou reálné podmínky.

V tomto článku se podíváme na to, na čem autonomní řízení stojí, jaké principy udržují autonomní vozidlo v provozu a v jakých situacích už se technologie uplatňuje. Zaměříme se na konkrétní technické základy i zkušenosti z provozu, abychom ukázali, co současné systémy dokáží, kde mají své limity a jaké faktory určují jejich další vývoj. Díky tomu bude jasné, proč se autonomie posouvá stále blíže k běžnému provozu, ale zároveň zůstává opatrná tam, kde je prostředí příliš složité nebo nepředvídatelné.

Technologie, na které autonomní vozidlo spoléhá

Aby mohlo autonomní vozidlo bezpečně jezdit, potřebuje nepřetržitě sbírat přesné informace o prostoru kolem sebe. K tomu využívá kombinaci senzorů, které zachycují různé typy dat. Kamery rozpoznávají pruhy, dopravní značení, tvary objektů a jejich pohyb. Radar měří vzdálenost a rychlost aut před i vedle vozidla, a to spolehlivě i za zhoršeného počasí nebo ve tmě. Další technologie pracuje se světelnými záblesky, které se odrazí od okolních překážek. Podle času, za který se vrátí zpět, vytvoří přesnou prostorovou informaci o okolí. Díky kombinaci těchto zdrojů vzniká detailní obraz situace na silnici.

Senzory ale nejsou jediným zdrojem dat. Auto také potřebuje přesně vědět, kde se nachází. Používá k tomu vysoce detailní mapy, které jsou mnohem přesnější než běžná navigace. Obsahují informace o přesném profilu silnice, umístění pruhů a tvaru křižovatek. Tyto podklady systém průběžně porovnává s aktuálními daty ze senzorů. Pokud se obě vrstvy shodují, má jistotu, že interpretuje prostředí správně.

Veškeré získané informace proudí do výpočetního softwaru uprostřed vozu. Ten je analyzuje v reálném čase a rozhoduje, jak má vozidlo reagovat. Software vyhodnocuje trajektorie ostatních aut, rozpoznává překážky, sleduje možná rizika a určuje vhodnou rychlost i manévry. Tyto rozhodovací algoritmy vycházejí z obrovského množství jízdních dat, která pomáhají předvídat běžné situace i méně časté scénáře.

Součástí celého systému jsou také bezpečnostní zálohy. Pokud některý senzor na chvíli neposkytne dostatečná data, zbylé technologie dokážou informace doplnit. Stejně tak jsou v autě přítomny záložní výpočetní jednotky, které mohou převzít řízení klíčových funkcí, pokud primární systém selže.

Autonomní řízení tedy stojí na propojení více technologií, které společně vytvářejí robustní a spolehlivý systém. Jen díky tomu může být reakce vozu rychlá, předvídatelná a stabilní, pokud jsou podmínky dostatečně jasné a data jednoznačná.

Úrovně automatizace podle SAE a co skutečně znamenají

Mezinárodní organizace SAE International vytvořila škálu, která rozlišuje šest úrovní autonomie od 0 do 5. Tento rámec používají automobilky i regulační úřady po celém světě a slouží k jednotnému popisu toho, kolik práce zvládne auto samo a kdy je stále nutný zásah člověka.

Úroveň 0

Řízení je plně v rukou člověka. Systémy mohou upozornit na riziko, ale do řízení nezasahují.

Úroveň 1

Vůz pomáhá s jedním konkrétním úkonem, například adaptivním tempomatem nebo jemnou korekcí jízdy v pruhu. Celkovou kontrolu má stále řidič.

Úroveň 2

Systém kombinuje více funkcí zároveň. Auto samo drží pruh, přizpůsobuje rychlost a reaguje na provoz před sebou. Odpovědnost ale zůstává na člověku.

Úroveň 3

V přesně stanovených situacích může auto převzít řízení a samo sledovat provoz. Řidič musí být připraven převzít kontrolu, pokud si to systém vyžádá. Reálně se tato úroveň uplatňuje hlavně na dálnicích.

Úroveň 4

Vůz zvládne plně řídit ve vymezené oblasti nebo za konkrétních podmínek. Typickým příkladem jsou robotaxi v omezených městských zónách. Mimo tyto zóny by autonomní jízda nefungovala.

Úroveň 5

Plná autonomie bez omezení. Auto má zvládnout jakýkoliv provoz bez zásahu člověka. Tato úroveň zatím není dostupná v běžném provozu.

Kde autonomní auta jezdí už dnes

Autonomní provoz je v běžných ulicích nejdále v USA. Nejviditelnější je služba Waymo One, která vozí cestující bez řidiče v několika částech Phoenixu, například v Tempe nebo Chandleru, a také ve vybraných oblastech San Francisca a Los Angeles. Jízda probíhá v předem určených zónách, které má systém detailně zmapované a kde je dlouhodobě testovaný. Podobný model se rozšiřuje také do Austinu a Atlanty.

V Kalifornii provozuje auta bez řidiče i společnost Cruise. Její vozidla jezdí hlavně v San Franciscu a v několika menších městech. Přestože zde dohlížejí regulátoři přísněji, provoz pokračuje.

V Číně je rozsah autonomie ještě větší. Společnosti jako Baidu Apollo nebo AutoX provozují robotaxi v Pekingu, Šen-čenu, Wu-chanu nebo Kantonu. Některé městské trasy umožňují plně autonomní jízdu bez přítomnosti řidiče na desítkách kilometrů. Čína má navíc autonomní autobusy, které jezdí na pravidelných linkách například v Šanghaji a Šen-čenu.

Evropa postupuje opatrněji, ale ani zde autonomní jízda není výjimkou. V Německu lze využívat systémy úrovně 3 na vybraných dálničních úsecích. Ve Finsku a Francii jezdí autonomní minibusy v menších městských oblastech, často v kampusech nebo rezidenčních čtvrtích. V některých evropských městech se testují i robotaxi s operátorem na palubě, například ve Stockholmu nebo Paříži.

Kde má autonomie limity?

Největší výzvou pro autonomní systémy jsou situace, které vyžadují víc než jen přesná data. Patří sem například scénáře, kde se dopravní pravidla prolínají s lidskou interakcí. Typické jsou křižovatky bez semaforů, kde se řidiči pouštějí navzájem podle jednoduchých gest nebo očního kontaktu. Autonomní vozidlo podobné signály nevyužívá a spoléhá se jen na to, co může jednoznačně změřit. To vede k tomu, že v některých situacích reaguje zdrženlivěji, než by čekal člověk, a provoz se zpomalí.

Problémem jsou i situace, které neodpovídají tomu, co je zaznamenané v mapách nebo co systém zná z testovacích jízd. Patří sem dočasné změny v podobě provizorního značení, objížďky nebo práce na silnici. Autonomní software s nimi dokáže pracovat, ale často vyžaduje větší odstup nebo pomalejší reakci, aby si byl jistý, že je interpretace správná.

Dalším limitem je neschopnost systému pochopit širší kontext. Lidský řidič často odhadne z rozhledu, že se před ním blíží kolona, že dítě na kraji chodníku může vběhnout do vozovky, nebo že auto před ním zpomalí kvůli výmolu, který není vidět. Pro autonomní řízení je podobné čtení situace stále náročné, protože se opírá jen o měřitelná a jednoznačná data, která nemusí zachytit celý záměr okolních účastníků.

Výrazným omezením je také to, že autonomní auto nemá informaci o tom, jak se budou lidé chovat dál. U řidičů to často poznáme podle drobných detailů, například způsobu, jakým drží volant nebo jak se auto pohybuje v pruhu. Pro systém je takové chování obtížné vyhodnotit a raději volí opatrnější strategii.

Tato omezení nejsou překážkou, která by vývoj zastavila. Ukazují ale, že autonomie zatím pracuje nejlépe v prostředích, kde jsou pravidla i chování účastníků co nejjednoznačnější a kde se dá spolehnout na data, která mají jasnou interpretaci. Vše, co se vymyká očekávaným vzorům, je pro současné systémy náročné a vyžaduje další výzkum a ladění.

Mýty, které autonomní řízení provázejí

„Autonomní auto jezdí úplně samo.“

Ve skutečnosti dnes žádný běžně dostupný systém neumí zvládnout všechny situace bez dohledu. Autonomní jízda je vždy omezená na konkrétní podmínky, vybrané trasy nebo přesně definované úseky. Mimo ně se systém vypne a požádá o převzetí řízení. Myšlenka, že auto „všude samo dojede“, zatím neodpovídá realitě.

„Stroj vždy reaguje rychleji než člověk.“

Autonomní systém má rychlou odezvu, ale jen tehdy, když jsou data jednoznačná. V situacích, kde chybí kontext nebo je prostředí nepřehledné, může systém váhat nebo volit příliš opatrnou strategii. Rychlost není problém, skutečným limitem je porozumění scénáři.

„Autonomní auta dělají chyby, protože software není dostatečně spolehlivý.“

V praxi bývají problémy způsobené především prostředím. Provizorní značení, nečekané překážky nebo chování ostatních účastníků provozu dovedou systém do situací, které nejsou v datech předem zachycené. Technologie je robustní, ale svět kolem ní je příliš proměnlivý.

„Jakmile se spustí autonomie, odpovědnost nese auto.“

Právní rámec je zatím odlišný v každé zemi. V mnoha případech má řidič stále povinnost být připraven zasáhnout. Teprve v některých regionech se testuje model, kde část odpovědnosti přebírá výrobce nebo provozovatel služby. Neexistuje tedy univerzální pravidlo, které by platilo všude.

Jak bude vypadat další krok směrem k plné autonomii?

Nejbližší vývoj nebude o tom, že auta začnou jezdit úplně bez řidiče, ale o postupném rozšiřování situací, které bezpečně zvládnou samostatně. Technologie se posune od vybraných čtvrtí a dálnic k větším oblastem, kde bude systém pracovat s větší jistotou a menším množstvím omezení.

Důležitou roli bude mít propojení vozidel s infrastrukturou. Semafory, dopravní značení i navigační podklady budou schopné předávat přesnější informace přímo do auta, což sníží nejistotu v situacích, které jsou dnes pro autonomii složité.

Rozhodující bude také legislativa. Jakmile budou přesně stanovené podmínky odpovědnosti a práce s daty, mohou se služby typu robotaxi rozšiřovat do dalších měst a států. Vývoj tak půjde spíš cestou stabilních, jasně definovaných pravidel než rychlých skoků.

Nejbližší roky tedy přinesou hlavně širší a spolehlivější uplatnění současných systémů. Plná autonomie zůstává cílem do vzdálenější budoucnosti, ale technologie se bude stávat dostupnější a přirozenější součástí běžného provozu.