Nasazení elektronických řídicích systémů, jako jsou protiblokovací nebo stabilizační systémy v automobilech, přispělo k enormnímu snížení následků dopravních nehod. Další potenciál je spojen s postupnou automatizací řízení, tedy postupným přebíráním řidičových úkolů elektronickými systémy. Na konci tohoto procesu se nacházejí robotizovaná vozidla, která nebudou potřebovat řidiče za žádných okolností. Tento trend začal již před řadou let a posunuje se vpřed s každou novou generací vozidel. Pokročilé asistenční systémy – ať už se jedná o asistenta dálkových světel, nebo nouzové brzdění před chodcem – přebírají od řidiče čím dále tím více činností, pomáhají mu v obvyklých situacích, varují ho před nebezpečím, připravují ho na nehodu nebo ho v kritických situacích podporují. S rozvojem asistenčních systémů se taktéž vyvíjí i oblast a způsob sledování vozidla a jeho okolí. Zatímco stabilizační systémy si vystačí se sledováním stavů vozidla samotného pomocí senzorů ve vozidle, varování před překážkou či rozpoznávání dopravních značek již vyžaduje informace o okolí vozidla, které si zjišťuje samo vozidlo například pomocí kamer. Dalším stupněm bude propojení vozidel s infrastrukturou a dalšími vozidly, což umožní získávat daleko větší spektrum informací i z oblasti mimo viditelnosti senzorů ve vozidle. Aby byly pokročilé asistenční systémy, které převezmou řízení od vozidla, úspěšné, musejí tato zařízení ve vozidlech splňovat jeden poměrně ambiciózní cíl: fungovat dostatečně správně. Co to však znamená pro vývoj a testování takových systémů, stále není jasné. Zvýšení bezpečnosti však není jediným cílem asistenčních systémů. Z pohledu každodenního provozu vozidla je významné i zvýšení pohodlí s ovládáním vozidla. A toto pohodlí se bude postupně zvyšovat, až nakonec automaty převezmou celé řízení a řidiče nebude třeba. To je však hudba vzdálené budoucnosti. Nejprve se budeme setkávat s automatizovanou jízdou v jednoduchém uzavřeném prostředí, čímž mohou být například logistická centra nebo parkovací domy. Následovat bude pravděpodobně jízda po vybraných dálnicích, u kterých bude zaručena infrastruktura, a až poté přijde na řadu městský provoz. U nákladních vozidel se čím dál tím častěji skloňuje výraz platooning, což je jízda řady těžkých tahačů s návěsy v koloně po dálnici, přičemž jen první vozidlo řídí řidič, další jsou na něj elektronicky připojena. Zarážející je rychlost prosazování některých systémů i do nižších kategorií vozidel. První systémy s odměřováním vzdálenosti mezi vozidly a z dnešního pohledu „pouhým“ varováním řidiče se objevily v roce 1992. První vozidla s adaptivním tempomatem, tedy systémem, který ovládá jak akceleraci, tak i brzdy, se objevila v roce 1999, tento systém byl pak rozšířen o funkci nouzového brzdění před překážkou v roce 2003. Úrovně asistenčních systémů představuje tabulka na str. 33. V dnešní době se čím dál tím častěji v běžných vozidlech setkáváme se systémy úrovně 1 a 2. Osobních vozidel s úrovní 0 je na evropském trhu především díky tlaku spotřebitelských organizací, jako je Euro NCAP, velmi málo. V nižších úrovních systémů leží plná zodpovědnost na řidiči, a tím pádem je závažnější, pokud systém chybně zareaguje v případě, když se od něj reakce neočekává. Tato situace je označována jak false-positive. Situace, kdy systém měl zareagovat, ale nezareagoval (false- -negative), není až tak kritická z pohledu jeho přínosu k bezpečnosti a akceptace. Nad systémem musí bdít instance řidiče, který v případě nehody nese plnou zodpovědnost. Opačná situace nastává v případě, že řízení vozidla v určité situaci nebo plně přebírá elektronický řídicí systém. Pak již nastává otázka, jestli má řidič stále nést zodpovědnost za případnou nehodu. Situace popsaná jako false- -negative může být tedy pro posádku i její okolí fatální. Protisluncem oslepená kamera nebo zasněžený radarový senzor nebudou moci vést k vypnutí automatického řidiče. Další nesmírně důležitou podmínkou je zavedení záznamových zařízení, takzvaných černých skříněk, které ponesou informaci, kdo v daný okamžik vozidlo řídil, tedy jestli při případné nehodě bylo vozidlo v automatickém módu, nebo ho řídil řidič. Hodnocení asistenčních systém ů Pro komplexní asistenční systémy vyšších úrovní, které spolupracují s ostatními částmi vozidla, jako je motor, brzdy nebo řízení, nebo dokonce komunikují s ostatními účastníky silničního provozu a infrastrukturou, neexistují jasná pravidla hodnocení. Jak hodnotit jejich přínos? Z pohledu bezpečnosti? Podle počtu a závažnosti nehod? Jak je predikovat? Je bezpečnost jediné kritérium? A co problém akceptace uživateli? Tyto a podobné otázky zaměstnávají výzkumné a vývojové týmy po celém světě. Již dnes si ale dokážeme představit, že provoz autonomních vozidel bude akceptovatelný, pouze pokud budou vozidla bezpečnější než ta současná, řízená lidskými řidiči. Jak lze již vypozorovat, jejich nasazení s sebou však přinese nové druhy nehod, které by však měly být méně závažné. Hlavním přínosem bude snížení fatálních nehod. Dále můžeme hovořit také o zlepšení plynulosti dopravy a s tím spojeným, dnes tolik populárním snižováním emisí. V neposlední řadě vzroste komfort pro řidiče osobních vozidel a produktivita u řidičů nákladních automobilů. Pravidla v současnosti chybí nejen pro vývoj vozidel a jejich komponentů, ale i z pohledu schvalování vozidel. Současné předpisy řeší pouze autonomní bezpečnostní brzdění (Autonomous Emergency Braking – AEB) a varování před opuštěním jízdního pruhu (Lane Departure Warning – LDW) pro nákladní vozidla. Spotřebitelské testy Pokročilé asistenční systémy v osobních vozidlech hodnotí spotřebitelské organizace NCAP (New Car Assessment Programme). V současné době existuje asi devět různých organizací NCAP na světě. Systémy AEB zatím netestují všechny. U testovacích procedur se ukazuje nesourodost jednotlivých testovacích přístupů organizací NCAP. Zatímco americký US NCAP předepisuje testy s lidskými řidiči a jejich nepřesnost řeší vyšším počtem zkoušek, evropský Euro NCAP sází z důvodu opakovatelnosti na řídicí a pedálové roboty. Přesné odměřování polohy je podmínkou nutnou. Výhody evropského přístupu jsou zřejmé: vyšší přesnost z pohledu pozice v jízdním pruhu a rychlosti snižuje počet potřebných zkoušek a poskytuje reprodukovatelné výsledky. Systémy AEB jsou v rámci spotřebitelských testů Euro NCAP v současné době testovány ve třech oblastech: AEB uvnitř měst, AEB na dálnici a AEB s rozpoznáváním chodců. V příštím roce přibude i cyklista. Testy Euro NCAP nicméně reprezentují jen velmi omezenou část pracovního prostoru systémů AEB, jinými slovy jejich provedení nemůže zaručit funkčnost AEB v dalších situacích. To, co může stačit pro spotřebitelské testy, ale nepostačuje jako průkazné hodnocení jejich účinnosti. Navíc jsou zkoušeny jen situace, ve kterých má systém zareagovat. Situace zvané false-positive, tedy když systém zareaguje, když nemá, nejsou v Euro NCAP na pořadu dne. Homologační zkoušky Pro osobní vozidla zatím neexistují žádné předpisy pro schvalování pokročilých asistenčních systémů. Jiná situace je u užitkových vozidel. Nová nákladní vozidla a autobusy musejí být v Evropské unii vybaveny od roku 2013 systémy AEB a LDW. Jejich schválení se provádí podle předpisů EHK OSN č. 130 a 131. Například pro schvalování AEB jsou časy a typy varování stejně jako proces automatického brzdění popsány v předpisu EHK OSN č. 131. Zkoušky se provádějí jak se stacionárním, tak i pohyblivým cílem, který odpovídá osobnímu vozidlu (přesně kategorie M1, třída AA). Rychlost nákladního vozidla na začátku zkoušky činí 80 km/h. Systém AEB nejprve varuje řidiče a posléze má automaticky zabrzdit. Časy varování se u jednotlivých systémů liší podle kategorie užitkových vozidel N2 a N3; u N2 jsou kratší. Dále se kontroluje, jak systém identifikuje vlastní závady. Dokonce se i zkouší průjezd mezi dvěma zaparkovanými vozidly kategorie M1 s boční vzdáleností 4,5 m. V tomto případě systém nesmí zareagovat, jedná se o příklad z kategorie false-positive. Takovéto zkoušky pro ověřování asistenčních systémů v osobních vozidlech chybějí. Další přístupy Kromě organizací na ochranu spotřebitelů definují i vývojáři a testovací organizace vlastní zkušební metodiky. Takové zkoušky jsou mnohem složitější, ale ani tak nebudou schopny pokrýt celou řadu možných situací. Tyto metodiky hodnotí systémy ADAS z několika úhlů pohledu, například ovládání nebo jízdního komfortu. Kombinace experimentu a simulace Vzhledem k popsané složitosti systémů již od úrovně 1 a jejich pracovnímu prostoru je pro testování, hodnocení a verifikaci vyžadováno velké množství naprosto různých scénářů, které mají být brány v úvahu a snaží se co nejvěrněji pokrýt jejich pracovní prostor. Jízdní zkoušky na polygonu tomu nebudou dostačovat, jelikož by svojí délkou významně zpomalily celý vývoj vozidla. Při validaci pokročilých asistenčních systémů a automatizovaného řízení proto bude hrát v dohledné době rozhodující roli simulace. Uveďme jako příklad AEB v situaci, kdy chodec vstoupí do jízdní dráhy mezi zaparkovanými vozidly. Vzhledem k tomu, AEB funguje pouze v rámci fyzikálních zákonů, nelze se ve všech situacích vyhnout nehodě. Na výsledek mají vliv varianty situace a parametry jako pravděpodobnost rozpoznání chodce senzory vozidla (účinnost senzorů), rychlost vozidla, rychlost chodce, pravděpodobnost, že si chodec všimne vozidla a nevkročí do vozovky, reakce řidiče, adheze nebo vzdálenost mezi vozidlem a chodcem při jeho vstupu do vozovky a řada dalších. V dlouhodobém horizontu budou testovací organizace schopny hodnotit účinnost asistenčních systémů řidiče s aktivní reakcí řidiče. První krok, kterým se tomuto stavu přibližujeme, je založen na zjednodušování. Základem je kombinace experimentálních metod a simulace. Simulace vychází z toho, že různé případy kritických situací lze popsat statisticky. Nejprve je třeba identifikovat příčinu nehody, při které mohou mít automatizované systémy potenciálně přínos. Uvědomme si, že například nepozornost spojená s používáním komunikačních zařízení nebo únavou je velmi častou příčinou. V takových situacích mají automatizované systémy významnou výhodu. Dále je třeba obecně zohlednit vliv celé dopravní situace. Z výsledků takové statistické analýzy dostaneme konečný počet zkušebních případů, které je možno zkoumat v případě asistenčních systémů pomocí zkoušek na dynamických simulátorech nebo přímo na polygonu v kombinaci se simulací. Cílem simulační úrovně je vytvářet reprodukovatelné scénáře potenciálně kritických situací. Databáze představuje mimo jiné přehled o nehodách a testech. V simulačním prostředí mohou odborníci selektivně měnit parametry situace, aby vyzkoušeli co nejvíce různých scénářů. Výhled Nejen vyspělost simulačních technologií umožní jejich nasazení při prokazování správné funkce pokročilých asistenčních systémů řidiče a autonomního řízení. Aby jejich nasazení dostalo jasnější obrysy, pracují různá grémia a projekty na vývoji přístupů, které umožní kombinace simulace a reálných experimentů jako podkladu k ověření účinnosti asistenčních a automatizovaných systémů. Ondřej Vaculín, TÜV SÜD Czech
