"אתגרים רבים עדיין לפנינו עד לנהיגה אוטונומית מלאה"

"אתגרים רבים עדיין לפנינו עד לנהיגה אוטונומית מלאה"

IonTerra הישראלית מפתחת טכנולוגיות לזיהוי וניתוח בזמן אמת של אובייקטים בסביבת הרכב האוטונומי. טורסטן בוכמאייר, מנכ"ל החברה, מסביר מתי וכיצד תחליף הטכנולוגיה את העין והמוח האנושיים, וכיצד IonTerra מייצרת תמונת דרך נכונה יותר בדרך לנהיגה אוטונומית מלאה

מאת: אור חי (תמונות: IonTerra)
טכנולוגיה והייטק תחבורת המחר

השאלה המרכזית שבה עוסקים בתעשיית הרכב – מהבכירים והמהנדסים ועד אחרוני הנהגים – היא האם הרכב האוטונומי יחליף בעוד מספר שנים את הנהג האנושי. שאלות חשובות נוספות בתחום הן האם רכב אוטונומי יוכל להסתדר גם במצב של תנועה סואנת וכאוטית כמו בערים רבות בעולם, האם יוכל לזהות את הדרך גם כשהסימונים עליה נמחקו, האם יוכל לזהות אובייקטים בכביש גם בתנאי מזג אוויר קשים, האם יצמצם את מספר התאונות או להיפך, ומתי בעצם טכנולוגיית הזיהוי ועיבוד האובייקטים בסביבת הרכב תהיה טובה יותר מן העין והמוח האנושיים.

    טורסטן בוכמאייר,
    מנכ"ל IonTerra

"אין לי ספק שהנהיגה האוטונומית בעתיד הלא-רחוק תהיה בטיחותית יותר מנהיגה אנושית", מצהיר טורסטן בוכמאייר, מנכ"ל IonTerra, המפתחת טכנולוגיות לאיסוף וניתוח נתונים על סביבת הרכב בזמן אמת, עבור רכבים אוטונומיים ומערכות בטיחות לרכב (ADAS). "למעלה מ-90% מהתאונות קורות כיום כתוצאה מטעויות אנוש שגורמות למאות אלפי הרוגים בעולם מדי שנה, וכלי-רכב אוטונומיים יהפכו את הכבישים לבטוחים יותר ויצילו חיים של מיליוני אנשים.

יש סיבות רבות להעדפת נהיגה אוטונומית

"בעיות כמו ראייה מוגבלת של הנהג ו'שטח מת' ייפתרו על-ידי כלי רכב אוטונומיים בעלי סוגים שונים של חיישנים סביב המכונית, ועניין זמן התגובה של הנהג ייפתר על-ידי פלטפורמות זמן-אמת של הרכב האוטונומי. אבל יש עוד סיבות רבות להעדפת נהיגה אוטונומית. המשמעות של כלי-רכב אוטונומיים היא גם צמצום עומס התנועה, עלויות דלק נמוכות, צמצום זיהום אוויר, זמן נהיגה מופחת ובקיצור – חיסכון משמעותי בזמן וכסף".

לדברי בוכמאייר, "רכב אוטונומי צריך שלוש יכולות מרכזיות: לראות מה קורה בכביש, לנתח את התמונה המתקבלת, ולהגיב למידע שמתקבל – והכל בזמן אמת. האתגר הגדול מבין אלו הוא, כמובן, הראייה והזיהוי הנכון של המתרחש בכביש ובצידיו: זיהוי סימנים על הכביש, תמרורים, מדרכות, כלי-רכב בתנועה, בני אדם ובעלי חיים בתנועה ואת כיוון תנועתם המשוער.

"את המידע הגולמי למערכות העיבוד מעבירים החיישנים הנמצאים סביב הרכב – מצלמה, מערכות LiDAR ורדאר ומערכות אחרות – אך הם לא תמיד יכולים לספק את התמונה הנכונה והמלאה, בשל סיבות כמו תנאי מזג אויר לא נוחים, הסתרת אובייקט נייח או נייד על-ידי ענף עץ, אור וצל ועוד".

מתי להערכתך החיישנים ומערכות העיבוד ברכב האוטונומי יהיו יעילים יותר מהעיניים והמוח האנושיים?

"לארכיטקטורות הרכב האוטונומיות הקיימות יש, במקרים מסוימים, ליקויים בהשוואה לעין ולמוח האנושיים. לדוגמה, אם אדם רואה מחצית של אובייקט, הוא לרוב ידע להשלים את החלקים החסרים ולהחליט על הפעולה הנדרשת. רכב אוטונומי עלול להיתקל בקשיים בנסיבות דומות, אך היום כבר יש פתרונות לבעיה זו באמצעות היתוך של מידע גולמי מהחיישנים בטכנולוגיית Real-time Raw Data and Sensor Fusion – כלומר, חיבור של חלקי מידע נפרדים מחיישנים שונים על-מנת ליצור תמונה אחת שלמה. הבנה ומידול מדויק של הסביבה באמצעות איחוד הנתונים הגולמיים מהחיישנים, ויכולת ללמוד אובייקטים חדשים ולא מוכרים באופן עצמאי ללא צורך במיליוני ק"מ של נהיגה לשם כך, הם מרכיבים קריטיים לאמינות הנהיגה האוטונומית.

"אנו כבר רואים רכבים אוטונומיים על הכביש אבל הם לא אוטונומיים לחלוטין. הטכנולוגיות הקיימות היום ברכבים בשטח אינן מספקות את האמינות הדרושה לנהיגה אוטונומית מלאה. מובילי התעשייה מבינים כיום כי לצורך השגת רכב אוטונומי מלא, דרוש לא רק שילוב מידע מחיישנים שונים אלא גם מערכות חישה שונות העובדות בטכנולוגיות שונות, המפצות זו על חסרונותיה של זו. כמה מהר זה יקרה? תלוי בבחירת הארכיטקטורות והטכנולוגיות הנכונות, הדרושות לצורך ביצוע קפיצה באמינות הקיימת היום".

===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== =====

מה זה Sensor Fusion?

אהוד שפיגל, סמנכ"ל טכנולוגיות, IonTerra

כדי שרכב אוטונומי 'יחוש' את סביבתו, יש צורך בחיישנים רבים מסוגים שונים: מספר מצלמות היקפיות, LiDARs (סורקי לייזר) לכל תנאי האור למדידת מרחקים של אובייקטים ולמיפוי תכונות התלת מימד שלהם, ומכ"מים שזוכים בימים אלה לתחייה מחדש עם שיפור משמעותי ביכולותיהם להבחין בפרטים. מכאן נוצר צורך בשילוב בין הנתונים הזורמים מכל החיישנים הרלוונטיים, לבין יצירת תפישה מאוחדת שתהיה משמעותית עבור הרכב האוטונומי.

שילוב זה, Sensor Fusion (היתוך חיישנים), דורש העברת הנתונים של כל החיישנים לאותו קנה מידה של זמן ומרחב. לא כל החיישנים משתמשים באותו קנה מידה. למעשה, כמעט אף חיישן אינו דומה למשנהו. עיבוד של מידע גולמי מכל החיישנים באמצעות מנועי ה-AI הקיימים הוא משימה שדורשת הצבת מחשב-על ברכב, ועל-מנת שלא להידרש לכך נדרשת פשרה: עיבוד של כל חיישן או קבוצה של חיישנים דומים בנפרד. עבור כל קבוצה מזהים את האובייקטים החשובים שהיא תופסת, ואז מזריקים את התוצאות אל העיבוד הכללי. אפילו ברמה הבסיסית ביותר, יש להבטיח כי המכשול שזיהה המכ"ם או ה-LiDAR הוא אותו אובייקט שהמצלמה מזהה, וכדומה.

זהו אינו אתגר פשוט והוא דורש התאמה וכיול של החיישנים, טיפול בהשתקפויות מאובייקטים שונים, ועוד. IonTerra פיתחה סוג שונה של Sensor Fusion, המעבד את המידע הגולמי מכל החיישנים ביחד – לא על-בסיס אלגוריתמים נפוצים של AI, אלא באמצעות מנוע הפועל בזמן אמת במחשבי הרכב, ביעילות גבוהה וללא צורך בהאצת חומרה. האלגוריתמים של הפלטפורמה מייצרים תוצאות דטרמיניסטיות, ומספקים תפיסה מדויקת ורגישה מאוד של האובייקטים והסביבה, כולל סיווג מדויק של אובייקטים שלא ניתן לזהות באמצעות חיישן בודד. הם מאפשרים גם זיהוי של אובייקטים מסוכנים שאינם מוכרים ושלא סווגו לפני כן על-ידי מערכת Sensor-Fusion אחרת.

===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== =====

מימין: אהוד שפיגל, סמנכ"ל טכנולוגיות; ד"ר יורם אליחי, סמנכ"ל פיתוח; טורסטן בוכמאייר, מנכ"ל; רונן קורמן, סמנכ"ל תפעול

מידע בזמן אמת 360 מעלות מסביב למכונית

חברת IonTerra, שהוקמה ב-2013 על-ידי רונן קורמן המשמש כיום כסמנכ"ל התפעול, פעלה בתחילה בתחום פתרונות למיפוי חניונים וחנייה. בשנתיים האחרונות היא משתמשת בטכנולוגיה שבבסיס פעילותה במטרה לחולל שינוי בעולם הרכב האוטונומי ומערכות הבטיחות לרכב (ADAS). החברה פיתחה את פלטפורמת ™rtCVI האוספת ומנתחת נתונים ואובייקטים בזמן אמת, כך שהרכב מקבל מידע איכותי ברמה גבוהה שיאפשר לו לנסוע אוטונומית.

הפלטפורמה, שכבר נמצאת בשלבי בדיקה מתקדמים אצל יצרניות רכב בינלאומיות, קולטת נתונים גולמיים במקביל ממספר חיישנים ברכב – כגון מצלמה, מערכות LiDAR (מערכות לייזר למדידת מרחק), מערכות רדאר ואולטרסאונד – ומעבדת אותם בזמן אמת לכדי מידע אמין באמצעות הצלבת המידע המגיע ממספר מקורות, בתהליך Real-time Raw Data and Sensor Fusion. המערכת רצה על מחשבי הרכב ללא צורך במעבדים ייעודיים.

בחברה השקיעו עד כה, בסבב הגיוס הראשון, מספר חברות העוסקות בעולם הרכב וכעת היא בתחילתו של סבב גיוס שני. בימים אלו היא משיקה שני מוצרים חדשניים (ראו מסגרת) המשלבים יכולות מתקדמות בתחומי הבינה המלאכותית והמידול של סביבת הרכב בתלת-ממד.

"הטכנולוגיה שלנו מתגברת על מספר כשלים שיש בנהיגה האנושית", מוסיף בוכמאייר, "לראייה האנושית יש הרבה 'שטחים מתים' בעת הנהיגה במכונית, ועם הטכנולוגיה שלנו יש למכונית האוטונומית יכולת זיהוי ומידול של 360 מעלות מסביב למכונית. למוח האנושי יש מגבלות גם כשמדובר בשקילת מספר אפשרויות וחלופות תוך זמן קצר, ואנו מאפשרים להתמודד בזמן אמת עם האתגר של זיהוי מספר חלופות ונקיטת פעולה".

===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== =====

IonTerra: כרטיס ביקור

החברה: IonTerra – סטארט-אפ ישראלי בתחום מערכות זיהוי וניתוח אובייקטים בסביבת הרכב האוטונומי.

מנכ"ל: טורסטן בוכמאייר

שנת הקמה: 2013

מייסדים: טורסטן בוכמאייר, רונן קורמן, אהוד שפיגל וד"ר יורם אליחי.

עוד משהו: הפלטפורמה של החברה משולבת ברכבי פיתוח של מספר יצרניות רכב גדולות.

===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== =====

מה בעצם מבדל אתכם בהשוואה למערכות זיהוי ועיבוד מידע דומות?

"להבדיל מפתרונות מתחרים, שמבצעים מיזוג של תוצאות חיישנים שונים אך לא של הנתונים הגולמיים המתקבלים מכל חיישן, אנו לא מסתמכים רק על עיבוד המידע של כל חיישן בנפרד אלא לוקחים את פיסות המידע הגולמי הקטנות ביותר מהחיישנים השונים ומחברים אותם בעצמנו. כך, בשימוש בטכנולוגיה שלנו, ניתן לאחד את המידע החלקי מכל חיישן, לספק זיהוי חד-משמעי ומדויק יותר ולהגדיל משמעותית את אמינות הרכב האוטונומי.

"בנוסף, פתרונות קיימים אחרים מבוססים בעיקר על טכנולוגיות deep learning המבוססות על נתונים סטטיסטיים. הפלטפורמה של IonTerra פועלת בצורה אנליטית ולכן אינה חשופה למגבלות שיש לפתרונות הסטטיסטיים, כגון ההכרח לנסוע מיליוני קילומטרים כדי ללמד את המערכת לזהות אובייקטים חדשים. החשיבה המקובלת היום בתעשייה היא שדרושות טכנולוגיות מסוגים שונים על-מנת להשיג את האמינות הדרושה לרכב אוטונומי מלא. הארכיטקטורה של המערכת שלנו פתוחה, כך שניתן לעשות אינטגרציה ביננו לבין פלטפורמות רכב אוטונומי אחרות, כגון פלטפורמה סטטיסטית.

"אנו פתרון תוכנה בלבד, שיכול לעבוד עם כל סוג של חומרה הנמצאת בשימוש במכונית, ואין צורך במעבדים ייעודיים. רוב הפתרונות תלויים בחומרה ספציפית, מה שמקשה עליהם להשתלב ברכב. יתר על כן, IonTerra מביאה פתרון מקיף עבור נהיגה אוטונומית, שכולל לא רק זיהוי אלא גם מידול והבנה של הסביבה 360 מעלות סביב המכונית. בנוסף, נתונים על תמונת הדרך ואובייקטים בדרך יועלו מהרכבים אל הענן כך שנוכל לדעת, להכיר ולעדכן כל העת בזמן אמת על שינויים בתמונת הדרך. אם כביש נחסם בנקודה מסוימת, למשל, הרכבים שלנו ישדרו את העדכון הזה".

האם הטכנולוגיה שלכם יכולה להיות רלוונטית גם בתחומים אחרים?

"אנו רואים את עצמנו כמרכז הליבה של ניתוח נתונים ו-AI הקשורים לנהיגה אוטונומית או לצורך בזיהוי תמונה סביבתית. הטכנולוגיה שלנו מתאימה לכל סביבה דו-ממדית או תלת-ממדית הדורשת זיהוי, מידול והבנה. דוגמה לכך היא תחום התעופה, שגם בו אנו פועלים – כיום במטוסים, ובעתיד בכלי-רכב אוטונומיים אחרים במרחב האווירי, כמו למשל מוניות מעופפות (Flying Taxis)".

===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== =====

חברת IonTerra מכריזה על שני מוצרים חדשים

בכנס תחבורה חכמה שנפתח ב-29 באוקטובר 2018 בתל אביב, הכריז הסטארט-אפ הישראלי IonTerra על השקת שני מוצרים חדשים המבוססים על פלטפורמת התוכנה rtCVI אשר מהווים קפיצת-דרך באמינות הזיהוי ועיבוד המידע ברכב אוטונומי, באמצעות יכולות בינה מלאכותית ו-Real-time Raw Data and Sensor Fusion.

המוצר הראשון, rtCVI 360 Cognition, מספק תמונה מדויקת של כל הטווח המכוסה על-ידי חיישני הרכב האוטונומי, 360 מעלות מסביב לרכב, לאחר ביצוע אינטגרציה של מידע גולמי היוצא מהחיישנים השונים. מדובר במידול בתלת-ממד של סביבת הרכב, מדידת מרחק אובייקטים מהרכב הנוסע, מהירות אובייקטים, מעקב אחרי מיקום אובייקטים וחיזוי מסלולם. המוצר החדש משתמש בטכנולוגיה – פטנט רשום של IonTerra – של היתוך מידע גולמי מחיישנים (Real-time Raw Data and Sensor Fusion), יצירת תמונה אחת מלאה, וביטול החסרונות הגלומים בשימוש בכל חיישן בנפרד (למשל, בתנאי תאורה או מזג אוויר קשים).

המוצר השני, rtCVI Intelligence, משלב בינה מלאכותית בפלטפורמה הקיימת על-מנת שתוכל ללמוד אובייקטים חדשים בעצמה, ולא רק לזהות אובייקטים שהוגדרו מראש. היא עושה זאת גם על-ידי שילוב ואינטגרציה עם פלטפורמות אחרות של חישה ברכבים אוטונומיים, והרצת אלגוריתמי הלמידה שלה על המידע שהתקבל מהן, על-מנת להגדיל את מאגר האובייקטים הקיים ולחוות דעה בטכנולוגיה נוספת.

אהוד שפיגל, סמנכ"ל טכנולוגיות ב-IonTerra: "חברת IonTerra מרחיבה את הפלטפורמה שלה בעולם הרכבים האוטונומיים, מגילוי של עצמים אל הבנה ומידול של סביבת הרכב. בשימוש במוצרים החדשים, שוק הרכב האוטונומי מוכן לבצע את הקפיצה הנדרשת באמינות ומהימנות עבור רמה 4 ו-5 של נהיגה אוטונומית מלאה. שני המוצרים החדשים מגדילים את מהימנות הרכב האוטונומי, ומורידים חסמים הקיימים בטכנולוגיות הקיימות".

===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== ===== =====

תגובות

Comments are closed