Otonom Araçlar İle Nasıl İletişim Kuracağız?

Kaynak: The Brake Report

Bu yazımızda otonom araçlar ile yayalar arasındaki iletişimi iredeleyeceğiz. Otonom Araç teknolojileri günlük hayatımıza hızlı bir giriş yaptılar. Ancak yollardaki araçların tamamının otonom sürüş teknolojilerine sahip olmasına henüz zaman var. En azından önümüzdeki 30-40 yıl süresince manuel sürüşe sahip araçlarla farklı otomasyon seviyelerine sahip araçları yollarda bir arada görmeye devam edeceğiz.

Günümüzde sürücüler ve yayalar arasında beden diline ve görsel işaretleşmelere dayanan (göz kontağı, el işaretleri, vücud hareketleri gibi) bir iletişim dili mevcut. Buna o kadar alışmış durumdayız ki kullandığımızın farkında bile değiliz. Sokakta karşıdan karşıya geçme anınızı zihninizde canlandıracak olursanız adımınızı yola atmadan önce şoför ile göz teması kurduğunuzu ve bir sonraki hareketin ne olacağı hakkında bir anlaşmaya vardığınızı göreceksiniz.

Ancak otonom araçlarda bu iletişimi kurabilecek bir şoför bulunmayacak ya da sürücü koltuğundaki kişinin dikkati yoldaki yayalarda olmayacak. Dolayısı ile yayalar alışkın oldukları iletişim kanallarını kullanamayacaklar. Peki o zaman ne yapacağız ?

Otonom Araçlar ve Yayalar Arasındaki İletişim Modeli

Şekil 1-A günümüzde sürücü ve yaya arasındaki tipik iletişim durumunu gösteriyor. İki taraf arasında beden diline ve görsel işaretleşmelere dayanan bir iletişim dili mevcut. Bizler bu dili karar almakta, araç ve yayaların bir sonraki hareketini öngörmekte ve taraflar arasında sözcüklere dayanmayan bir anlaşmaya varmakta kullanıyoruz.

Şekil 1 A: sürücü ve yaya arasındaki çift yönlü iletişim kanalı, B: yaya ve şoför arasında herhangi bir iletişim/görsel paylaşım kurulmadığından şoför yayanın karşıdan karşıya geçme niyeti olmadığını öngörebiliyor, C: yaya otonom aracın bir sonraki hareketinin ne olacağına dair herhangi bir bilgiye sahip değil, aracın kontrol sistemi için de yaya aynı şekilde belirsizlik oluşturuyor, D: yeni tanımlanacak iletişim kanalları üzerinden otonom araç ve yaya arasındaki iletişim yeniden kuruluyor.

Şekil 1-C’de ise aradaki iletişimin koptuğunu görüyoruz. Bu durumda yayanın karar verme sürecinde kullanabilecekleri aracın konumu, hızı, yaklaşma açısı gibi veriler olacak ve bulara göre bir öngörüde bulunmaya çalışacak. Bu durum bir belirsizlik ortamı yaratacaktır. Yayalar otonom araçların kendilerini fark edip etmediğinden veya aracın bir sonraki hareketinin ne olacağından emin olamayacaklar. Aynı şekilde otonom araçlar da yayalardan veya bisikletlilerden gelecek beklenmedik hareketlere karşı hazırlıksız olacaklar. Bu durum karar mekanizmalarında belirsizliklere ve yanlışlıklara neden olabilecek ve güvenlik zaafiyetleri oluşturacaktır.

Bu zafiyetleri ortadan kaldırmak ve araçlarla yayalar arasındaki iki yönlü iletişimi yeniden kurmak adına farklı senaryolar üzerinden çalışmalar yürütülmektedir. Önce işin teorisine bakalım.

Otonomi Olmayan Durumda İletişim

Yukarıda da bahsettiğimiz bu durum temelde göz kontağı, el hareketleri, beden dili ve sesle kurulan iletişime dayanmaktadır. Sürücü ve yaya bu iletişim kanalları sayesinde kim duracak kim geçecek kendi aralarında yazılı olmayan bir anlaşma imzalayabilmektedirler. Bu alanda yapılan çalışmalar yayaların özellikle bacak ve kafa hareketlerinin sürücülere yayaların bir sonraki hareketleri hakkında ciddi bilgiler verdiğini; bu sayede sağlıklı öngörüler yapabildiklerini göstermiştir.

Belirsizlik Dönemi

Manuel kullanımlı araçlarla otonom araçların aynı anda trafikte olduğu ve otonom araçların da kendi içinde farklı teknoloji seviyelerine ayrıştığı karışık kullanım durumu iletişim kanalları açısından bir belirsizlik dönemi olarak adlandırılır.

Otonom Araçların Teknoloji Seviyeleri Nasıl Sınıflandırılır? Tam Otonom Araç Ne Demektir ?

Kimi araçlarda klasik iletişim kanallarını kullanabilecek bir şoför varken; kimi araçlarda şoför koltuğu boş olacak. Aracın kontrolü kimde? Beni fark etti mi? sorularına cevap bulmak bir sorun haline gelecek. Bu durum özellikle yayalar açısından bir belirsizlik ortamı yaratacaktır.

Bu belirsizlik durumunu güvenlik zafiyeti yaratmadan çözebilmek adına hem araçların görsel ve sesli uyarılar vererek yayalar ile iletişimine geçebilmesi hem de yayaların vücud hareketlerinde saklı olan bilgilerin otonom araçlar tarafından algılanıp yorumlanmasına imkan veren Yapay Zeka uygulamalarının geliştirilmiş olması gerekmektedir.

Bu yapması zor ve yavaş ilerleyen bir iştir. Tüm insan davranışlarını kapsayacak ortalama bir model çıkartmak zor olduğu gibi farklı toplum ve kültürlerde farklı iletişim kanalları ve beden dillerinin olması da süreci karmaşıklaştırır.

Tam Otonomi Dönemi

Gelişen teknoloji ve ilerleyen zaman ile birlikte Manuel mi? Otonom mu? belirsizliği ortadan kalmış olacak. Otonom araçlarla yayalar arasındaki iletişim kanalları oturmuş olacak. Şehir altyapısı ve trafik düzenlemeleri araç yaya etkileşimini en aza indirecek şekilde değişim gösterecek. Dolayısı ile belirsizlik dönemindeki sorunlar geride bırakılmış olacak.

Otonom Araç Teknolojilerinin Yol Haritası ve Yeni Nesil Mobilite Senaryoları

Şimdi özellikle belirsizlik dönemi sorunlarına çözüm olabilecek bazı çalışmaları inceleyelim.

Otonom Araçlar ile Yayalar Arasındaki İletişimin LED Işıklarla Sağlanması

Yayalar ile İletişim Kurabilen Transit Connect

Ford Motor Company ile Virginia Tech Enstitüsü’nün ortaklaşa yürüttüğü çalışma ile otonom araçlar ile yayalar , bisikletliler ve diğer araç sürücüleri arasındaki etkileşim incelenmiş ve iletişimini sağlayacak alternatif bir metot geliştirilmiş.

Mevcut kullanıcı deneyiminde yer alan ancak otonom araçların yaygınlaşması ile kullanılamaz hale gelecek olan el işaretleri, beden dili, göz teması gibi iletişim kanallarının yerini alacak yeni bir kanal oluşturmayı amaçlamışlar. Araştırmacılar en verimli yöntemin ışıklı görsel bir iletişim protokolü oluşturmak olduğuna karar vermişler.

Zaten mevcut araçlarımızdaki ışıklı görsel uyarılar ile frenleme ve sağa/sola dönüşler gibi manevralar hakkında oturmuş ve kabul görmüş bir görsel iletişim protokolü mevcut. Buradan hareketle aracın ön camına yerleştirilecek LED aydınlatmalarla “otonom sürüş modunun devrede olduğu” veya “aracın durup yol vereceği” gibi mesajları yayalara ve diğer sürücülere iletmek mümkün olacaktır.

Araç tam olarak durmaya karar verdiğinde yerleştirilen LED ışıklar beyaz renkte ve sağdan sola hareket edecek şekilde yakılmış. Aracın tam otonom sürüş modunda olduğu mesajını sabit yanan beyaz LED ışıklandırmalarla vermişler. Araç hareket etmek üzere olduğu konusunda çevresini bilgilendirmek istediğinde hızla yanıp sönen beyaz LED ışıklar kullanılmış.

Çalışma kapsamında bir Ford Transit Connect aracı “seat suit” adı verilen özel bir koltuk kılıfı ile donatılmış. Bu kılıf sayesinde dışarıdan bakıldığında aracı kullanan şoför belli olmuyor. Araştırmacılar bu yöntem ile sanki tam otonom bir araçmış izlenimi yaratıp yayaların tepkilerini gözlemlemişler. Aracın etrafı 360 derece görüş sağlayacak şekilde kameralarla donatılmış ve yayaların tepkileri kaydedilmiş. Şehir içinde 3000km’lik bir menzil boyunca data toplamışlar; çıkan sonuçlar üzerinden davranışsal analizler yapılmış.

Araştırmacılar amacın tüm dünyada ortaklaştırılabilecek, standart ve basit bir iletişim dili geliştirmek olduğunu belirtiyorlar. Yayaların bu yeni iletişim diline nasıl tepkiler verdiğini bu video’dan izleyebilirsiniz.

Polislerin Komutlarını Algılayan Otonom Araçlar

WAYMO 2009 Senesinde Google’ın Başlattığı Bir Projedir.

Sürücüsüz araçlar konusundaki şüphelerin başında aracın beklenmedik durumlara nasıl tepki vereceği geliyor. Örneğin bir kavşaktaki trafik ışıklarında bir arıza meydana gelirse ve sürücülerin trafik polisinin el işaretlerine uyması gerekirse otonom araç ne yapacak? Waymo paylaştığı test sürüşü görüntüleriyle araçlarının bu beklenmedik durumlardan hiçbir sorun yaşamadan başa çıkabildiğini gösterdi.

Videoda Waymo’nun araçlarından biri bir kavşağı tespit ediyor ve trafik ışıkları çalışmamasına rağmen duruyor. Aracın yazılımı trafik polisinin komutlarını algılayabiliyor ve polis devam etmesini işaret edene kadar hareket etmiyor.

Trafik Polislerinin Komutlarına Göre Hareket Eden Waymo

Waymo’nun yazılımının insan hareketlerini bu şekilde algılayabilmesi oldukça etkileyici. Acaba sinirleri bozulmuş ve trafik canavarına dönüşmüş bir sürücü Waymo’nun yanına gelip o meşhur “aç camı” hareketini yaptığında Waymo buna tepki olarak ne yapacak ? 🙂

Yayaların Hareketlerinden Bir Sonraki Pozisyonlarını Öngören Yapay Sinir Ağı

Yayaların Bir Sonraki Adımda Ne Yapacağını Bilebilir Miyiz?

Michigan Üniversitesi’nden araştırmacılar otonom araçların yayaların hareketlerini algılayıp sonraki hareketleri daha büyük isabetle tahmin edebilmesi için insan vücut dilinin gizemlerini çözmek üzerine çalışıyorlar. Buradaki temel kaygımız elbette güvenlik. İnsanlar özellikle dikkatleri dağınık olduğunda (kafaları önde cep telefonları ile uğraşırken ya da kötü geçen toplantılarını düşünmeye dalmışken) yola ve araçlara dikkat etmiyorlar. Bu yüzden otonom araçların, sadece diğer araçlara değil, dikkati dağılan yayalara da odaklanması gerekiyor.

Michigan Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü’nden Ram Vasudevan “Yayaların vücutlarının duruşu ve baktıkları yön size onların dikkati hakkında bir fikir verir. Ayrıca bir sonraki adımda ne yapabileceklerini de bu şekilde kestirebilirsiniz.” diyor.

Araştırmacılar insan hareketlerini modelleyerek yayaları bilgisayar simülasyonlarına aktarmayı amaçlamışlar. Bu amaçla otonom araçlarda bulunan video kameralarından, LIDAR sisteminden ve GPS’ten aldıkları verileri kullanmışlar. Bu çalışmada metodoloji olarak Yapay Sinir Ağı modelleri kullanılmış. YSA modelleri temelde insan sinir sistemindeki işleyişi taklit ederek öğrenilmesi zor, modellenmesi karmaşık konuları bilgisayar ortamında modellemekte kullanılan metotlara verilen genel bir isim olarak tanımlanabilir.

Tasarlanan YSA modelleri insanların yürüyüş şekline, vücut simetrisine ve ayaklarının konumuna odaklanarak yayaların bir sonraki hareketinin ne olacağını tahmin edebiliyor ve otonom araçları bu hareketleri tanımaları için eğitebiliyorlar.

Önceki bir çok uygulamada oluşturulan YSA modelleri resimler/fotoğraflar üzerinden eğitilerek bir şeyleri öğrenmeleri sağlanmıştı. Örneğin kurulan modele çok sayıda trafik ışığı fotoğrafı gösterilip eğitilmesi sağlanmış sonrasında da araç kameraları bir trafik ışığı gördüğünde modelin bunun ne olduğunu anlayabilmesi hedeflenmiştir.

Michigan’nın modelinde ise öğrenme ve sonraki algılama evrelerinde birkaç saniye süren video görüntülerini kullanılmış. Model görüntünün ilk yarısını izleyip daha sonrası için tahminlerde bulunuyor. Sonra görüntünün geri kalanını izleyerek tahminlerinin ne kadar isabetli olduğunu doğruluyor.

Araştırmacılar bu sayede bir yayanın 1 saniye sonraki konumunu 10 santimetreye kadar, 6 saniye sonraki konumunu ise 80 santimetreye kadar isabetle tespit edebildiklerini söylüyorlar.

Referanslar

Karthik Mahadevan, Sowmya Somanath, Ehud Sharlin, “Enabling Pedestrian Communication with Autonomous Vehicles” , CHI 2018 – Interacting with Autonomous Vehicles: Learning from other Domains, 2018.

Linda Trego, “Ford, Virginia Tech test pedestrian communication with ‘self-driving’ vehicles” , https://www.autonomousvehicletech.com/articles/283-ford-virginia-tech-test-pedestrian-communication-with-self-driving-vehicles , 2017.

Semih Sönmez, “Waymo, sürücüsüz araçlarına polislerin el işaretlerini öğretiyor” , https://www.dunyahalleri.com/waymo-surucusuz-araclarina-polislerin-el-isaretlerini-ogretiyor/ , 2019.

Semih Sönmez, “Otonom araçların yeni ödevi: İnsanların beden dilini öğrenmek” , https://www.dunyahalleri.com/otonom-araclarin-yeni-odevi-insanlarin-beden-dilini-ogrenmek/ , 2019.

Avatar

Yazar: Berk Özoğuz

1983 Ankara. Makine Mühendisi. Baba. Araştırmaya meraklı.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir