Xe đạp khó tránh hơn ôtô
Những nghiên cứu mới đây từ rất nhiều quốc gia cho thấy, tài xế ôtô chịu trách nhiệm chính đối với khoảng 60-80% số vụ va chạm giữa ôtô và những người lái xe đạp trưởng thành. Tỷ lệ này cũng tương đương số va chạm gây ra thương vong nghiêm trọng. Tuy nhiên, đây chỉ là con số tương đối. Thực tế còn nhiều vụ va chạm tương tự vẫn chưa được báo cáo, trong đó có cả những vụ va chạm do cố ý.
Sự ra đời của ôtô tự lái được kỳ vọng có thể hạn chế tai nạn gây ra bởi sự cố ý và nhất là giảm nguy cơ va chạm do lỗi của lái xe. Tuy nhiên, để đạt được điều đó, trước khi xảy ra va chạm, hệ thống phát hiện trong ôtô tự lái phải có khả năng nhận biết xe đạp đang chạy trên đường - điều tưởng chừng đơn giản nhưng lại là một vấn đề rắc rối.
“Xe đạp nhỏ và có thể xuất hiện bất ngờ từ những vị trí không lường trước được. Hơn nữa, xe đạp chạy trên đường phố đem tới hình ảnh thị giác khác nhau rõ rệt” - tiến sỹ khoa học nhận thức Kevin Murnane nói trên Forbes. Người đi xe đạp ngồi thẳng đứng trên xe với túi xách đặt ở giỏ phía trước sẽ cho hình ảnh nhận diện khác hẳn một người lái xe đạp mặc, đeo những trang bị khi đang thực hiện các bài huấn luyện. Do đó, việc nhận dạng xe đạp trở nên khó khăn hơn đối với các hệ thống phát hiện.
Xe tự lái Ford Fusion của Uber tại đường phố Smallman, Pennsylvania, Mỹ. Ảnh: Inverse
Ví dụ, hệ thống mạng lưới thần kinh chiều sâu Deep3DBox dùng cho ôtô tự lái chỉ nhận dạng và dự đoán được các vật thể có hình dạng ba chiều, còn những hình ảnh hai chiều chỉ được nhận dạng ở hướng đối diện. Vị trí nhận diện như thế rõ ràng là chưa đủ để giúp hệ thống phát hiện của xe tự lái tránh lao phải các vật thể.
Giải pháp
Để cải thiện khả năng nhận biết các vật thể như xe đạp trên đường đi của ôtô tự lái, một phương pháp trực tiếp thường được sử dụng, đó là đào tạo các mạng lưới dữ liệu về một loạt các xe đạp trong hệ thống nhận diện của ôtô tự lái.
Mạng lưới dữ liệu trong ôtô tự lái sau đó xử lý thông tin về điều đang diễn ra trong môi trường giao thông bằng việc kết nối những thứ đã học để nhận biết các thông tin thu được qua bản đồ, camera, radar và cảm biến lidar. Trong đó, lidar phát ra tia laser để xác định khoảng cách vật thể với xe.
Waymo - một công ty ôtô tự lái - đã chứng tỏ được khả năng tính toán khoảng cách gần, trung bình và xa của hệ thống lidar tại triển lãm xe Detroit Auto vào tháng trước. Đồng thời, hệ thống Waymo còn thể hiện khả năng phát hiện khoảng cách của xe đạp cũng như tốc độ mà nó có thể tiếp cận với ôtô.
Trong điều kiện sương mù hay mưa, hệ thống radar sẽ rất hữu ích để ôtô tự lái phát hiện ra các vật thể như xe đạp. Waymo còn cấu hình lại bộ radar của mình để có thể phát hiện cả những phương tiện có tốc độ nhanh như xe hơi và chậm hơn như xe đạp. Tất cả những công nghệ này có thể cải tiến khả năng phát hiện của hệ thống tự lái trên ôtô.
Theo các chuyên gia, ngay cả khi đã cải tiến hệ thống công nghệ như trên, xe đạp vẫn là thách thức với ôtô tự lái thông minh. Xe đạp không chỉ bé nhỏ, di chuyển nhanh mà còn dễ có chuyển động đột ngột khiến cho vấn đề dự báo tuyến đường đi trở nên khó khăn hơn.
“Những người lái xe đạp sẽ không gặt hái được những lợi ích an toàn đầy đủ của ôtô tự lái cho tới khi chúng có thể dự đoán các tuyến đường đi của xe đạp. Ôtô thông minh không cứu nổi những người lái xe đạp ngốc nghếch” - tiến sỹ khoa học nhận thức Kevin Murnane nói trên Forbes.
Deep3DBox khó phát hiện xe đạp
Báo cáo nghiên cứu trên tạp chí IEEE Spectrum mới đây cho biết, Deep3DBox là một trong những hệ thống nhận diện vật thể tốt nhất của ôtô tự lái. Tuy nhiên, qua kiểm tra nhận diện bằng hình ảnh các thương hiệu xe, Deep3DBox cũng chỉ nhận diện được 88% số ôtô và 74% số xe đạp. Riêng đối với nhận diện hướng xe thì Deep3DBox chỉ nhận diện được 59% số xe đạp. |