Auta s vlastním pohonem by mohla způsobit revoluci v tom, jak se lidé se zdravotním postižením pohybují kolem svých komunit a dokonce cestují daleko od domova. Lidé, kteří nevidí dobře nebo s fyzickými nebo duševními obtížemi, které jim brání v bezpečném řízení, se často spoléhají na ostatní - nebo na místní samosprávu nebo neziskové agentury -, aby jim pomohli obejít se.
Samostatná technologie vozidel sama o sobě nestačí k tomu, aby se tito lidé stali více nezávislými, ale současné pokroky ve strojovém učení a umělé inteligenci mohou těmto vozidlům umožnit porozumět mluveným pokynům, pozorovat blízké okolí a komunikovat s lidmi. Tyto technologie mohou společně poskytovat nezávislou mobilitu s praktickou pomocí, která je specializovaná na schopnosti a potřeby každého uživatele.
Mnoho potřebných technologií již existuje, alespoň v předběžných formách. Google požádal slepou osobu, aby otestovala její autonomní vozidla. Společnost Microsoft nedávno vydala aplikaci nazvanou „Seeing AI“, která pomáhá lidem se zrakovým postižením lépe rozumět a porozumět světu kolem nich. „Seeing AI“ používá strojové učení, zpracování přirozeného jazyka a počítačové vidění k porozumění světu a jeho popisu slovy uživateli.
V laboratoři, kterou provozuji v Texasu A&M, spolu s Dopravním institutem Texas A&M vyvíjíme protokoly a algoritmy pro lidi s postižením a bez postižení a autonomní vozidla, která spolu komunikují slovy, zvukem a na elektronických displejích. Náš raketoplán s vlastním pohonem dal jízdu 124 lidem v celkové délce 60 mil. Zjišťujeme, že tento typ služby by byl užitečnější než současné možnosti dopravy pro zdravotně postižené osoby.
Paratransit dnes
Podle zákona o Američanech se zdravotním postižením z roku 1990 musí všechny úřady veřejné dopravy nabízet přepravní služby lidem s tělesným postižením, zrakovým nebo duševním stavem nebo zraněním, které jim brání v jízdě samy. Ve většině komunit je tento druh dopravy, obvykle nazývaný „paratransit“, něco jako taxi služba, která je velmi užitečná, provozovaná veřejnou dopravou. Jezdci si dělají rezervace předem na jízdy, řekněme, obchody s potravinami a lékařské schůzky. Vozidla jsou obvykle přístupná pro vozíčkáře a jsou řízena vyškolenými operátory, kteří mohou pomoci jezdcům nastoupit, najít místa a vystoupit na pravé zastávce.
Stejně jako taxíky může být paratransit nákladný. Zpráva Úřadu pro vládní odpovědnost z roku 2012 poskytuje jediné spolehlivé celostátní odhady. Tato čísla naznačují, že za jednu cestu stojí paratransit třikrát až čtyřikrát více, než kolik stojí hromadný tranzit. A náklady rostou, stejně jako počet lidí, kteří potřebují paratransit. Zároveň federální, státní a místní financování tranzitních úřadů stagnovalo.
Ve snaze vyhovět některé z těchto požadavků mnoho komunit omezilo geografické oblasti, kde je paratransit k dispozici, a požádalo zdravotně postižené osoby, aby pokud možno používaly hromadný tranzit. Jiná místa experimentovala s on-demand jízdárenskými službami jako Uber a Lyft. V mnoha případech však řidiči nejsou vyškoleni, aby pomáhali zdravotně postiženým osobám, a vozidla obvykle nejsou přístupná pro vozíčkáře nebo jinak vhodná pro určité jezdce.
Možné řešení
Autonomní raketoplány, stejně jako ta, která testujeme v areálu Texas A&M, mohou být řešením těchto problémů s přístupem a financováním. Představujeme si plně integrovaný systém, ve kterém se uživatelé mohou připojit k dispečerskému systému a vytvářet profily, které obsahují informace o jejich zdravotním postižení a preferencích komunikace, jakož i jakékoli konkrétní časté destinace pro cesty (jako je adresa bydliště nebo lékařská kancelář).
Poté, když jezdec požaduje raketoplán, systém odešle vozidlo, které má jakékoli zvláštní vybavení, které jezdec potřebuje, jako například rampa pro invalidní vozík nebo místnost navíc, aby umožnil služebnímu psovi cestovat.
Když raketoplán dorazí, aby vyzvedl jezdce, mohl skenovat oblast pomocí laserů, kamer a radarů a vytvořit tak 3D mapu oblasti, která by tato data spojila s provozními a geografickými informacemi z různých online zdrojů, jako jsou Mapy Google a Waze. Na základě všech těchto údajů by se určilo vhodné místo pro nastupování, identifikovalo se obrubníky, které umožní, aby invalidní vozíky a chodci snadno procházely, a zaznamenaly by se potenciální překážky, jako jsou popelnice pro sběr. Vozidlo by mohlo dokonce poslat zprávu do smartphonu jezdce s uvedením místa, kde čeká, a pomocí rozpoznávání obličeje identifikovat správného jezdce dříve, než dotyčné osobě umožní jízdu.
Během nástupu do vozidla, jízdy a když jezdec dorazil do cíle, mohlo vozidlo sdělit jakékoli relevantní informace - jako je odhadovaná doba příjezdu nebo podrobnosti o objížďkách - podle potřeby prostřednictvím interakce s jezdcem a poslechem odpovědí nebo zobrazením textu na obrazovku a přijímání zadaného vstupu. To by umožnilo jezdci a raketoplánu komunikovat bez ohledu na to, jaké jsou schopnosti nebo omezení cestujícího.
V naší laboratoři zkoumáme různé prvky asistenčních systémů pro jezdce, včetně automatických ramp pro invalidní vozíky a vylepšeného uspořádání sedadel pro cestující využívající více invalidních vozíků. Studujeme také prvky, které mají vliv na bezpečnost a důvěru jezdců ve vozidla. Například v současné době vyvíjíme algoritmy strojového učení, které se chovají jako dobré lidské řidiče a napodobují, jak lidé reagují na nepředvídané okolnosti.
Auta s vlastním pohonem představují zásadně nové způsoby přemýšlení o dopravě a dostupnosti. Mají potenciál změnit okolí a životy jednotlivců - včetně osob se zdravotním postižením a často doslova i obrazně pozadu. Při správném plánování a výzkumu mohou autonomní vozidla poskytnout ještě více lidem s podstatně větší nezávislostí v jejich životě.
Tento článek byl původně publikován v The Conversation.
Srikanth Saripalli, docent na strojírenství, Texas A&M University
