Gerçek yol koşullarında en kapsamlı otonom sürüş testi: Peki en iyisi kim?

Geleneksel çarpışma testleri genellikle laboratuvar ortamında, araç yapısının yolcuları koruma kapasitesini ölçmek için yapılır. Ancak bu testte, araçların gerçek dünyada, ani ve karmaşık durumlarla karşılaştıklarında nasıl davrandığı değerlendirildi.

ADAS sistemleri, araçların sürücüsüz veya yarı otonom şekilde seyredebilmesini amaçlayan teknolojiler olarak öne çıkıyor. Tesla’nın “Full Self-Driving”, BYD’nin “God’s Eye” ya da Mercedes’in “Drive Pilot” sistemleri bu kategoride. Ancak bu sistemler henüz tam otonom değil ve büyük oranda sürücü gözetimi gerektiriyor.

Teoride bu sistemler insanların dikkat dağınıklığına, yorgunluğuna ya da gecikmiş tepkilerine karşı üstün olmalı. Ama pratikte işler bu kadar net değil. Sistemi kullanan pek çok sürücü, aynı senaryolarda bile farklı tepkiler veren algoritmalardan şikâyetçi. Dongchedi’nin testinde öne çıkan asıl fark ise testin gerçek bir otoyolda yapılması. Pek çok otomobil üreticisi, ADAS özelliklerini yalnızca iyi işaretlenmiş otoyollarda devreye alacak şekilde tasarlıyor. Bu nedenle şehir içi gibi kaotik ortamlarda bu sistemlerin başarısı hâlâ belirsiz.

Test edilen senaryolar şunlardı:

• Önünüzdeki aracın aniden şerit değiştirip önünüzde duran bir aracı ortaya çıkarması


• Kısa mesafede fark edilen ve şerit değişimi gerektiren bir şantiye alanı


• Birleşme zorunluluğu olan bir çalışma alanında gece şeride taşmış park halindeki kamyon


• Farları yanmayan, iki şeridi kapatan, ışıkları yanmayan bir araç


• Hızlı şekilde önünüzdeki şeride atlayan bir başka araç


• Aniden yola fırlayan bir yaban domuzu

Bu gibi durumlar sadece teorik değil, çoğumuzun gerçek trafikte karşılaştığı olaylar. Ve eğer bu sistemler gerçekten insandan daha iyi olacaksa, bu gibi anlarda bunu göstermeleri beklenir. Ancak... 97 dakikalık kapsamlı test videosunda işler beklendiği gibi gitmedi.

Sistemler sınıfta kaldı

Bununla birlikte tüm araçlar her testi tamamlamadı. Bazıları devam etmelerini imkansız kılan hasarlar nedeniyle (örneğin Mercedes C-Serisi, domuz testinde radar sensörünü kırdı), bazıları ise DCAR'ın agresif birleşme testi gibi daha zorlu testler için her markanın en iyi performans gösteren araçlarını seçmesi nedeniyle testlere devam edemedi.

Bir diğer dikkat çekici örüntü ise sistemlerin genellikle önce direksiyon manevrasını denemesi, ardından frene başvurmasıydı. Ancak özellikle kalabalık otoyollarda bu, daha büyük riskler yaratıyor. Çünkü yan şeritlerdeki araçlarla çarpışma ihtimali artıyor. Oysa ADAS sistemleri, 360 derece görüş sağlayan sensörlerle donatılmış olmasına rağmen hâlâ çoğu zaman yanlış şeride geçme eğiliminde.

Tesla zirvede ama mükemmel değil

Bu sonuç şaşırtıcı, çünkü Tesla yalnızca kamera tabanlı bir sistem kullanıyor. Pek çok araçta kamera + radar ya da LiDAR destekli sistemler bulunuyordu. Özellikle gece testlerinde LiDAR'ın avantaj sağlaması beklenirdi. Öte yandan kötü hafa koşulları altında LiDAR’ın fark yaratabileceği senaryolar da mevcut.

Yine de Tesla’nın bu alandaki erken girişimi ve uzun yıllara dayanan veri birikimi büyük avantaj sağlamış olabilir. Zira Tesla, 2014’ten bu yana bu tür sistemleri geliştiriyor; bazı markalar ise henüz birkaç yıllık geçmişe sahip.

Marka içi tutarsızlık güven sarsıyor

Öte yandan kapsamlı testler gösteriyor ki bırakın markalar arasını, aynı marka içinde bile büyük tutarsızlıklar var. Örneğin, Aito’nun en üst modeli M9 üç testte başarılı olurken, bir alt modeli M8 yalnızca bir testi geçebildi. Daha alt model olan M7 ise beş testten ikisini geçerek M8’den daha iyi performans gösterdi. Bu da ADAS sistemlerinin tutarsızlığını gösteren bir başka örnek.

Ayrıca Bkz.Tesla ve Samsung, dev çip anlaşmasına imza attı

Bu tutarsızlıklar, sürücülere şu soruyu sorduruyor: “Araç bugünkü testte iyiydi ama yarın ne yapacak?” Çünkü mevcut ADAS sistemleri, makine öğrenmesi tabanlı çalıştığı için kararların nasıl alındığını görmek mümkün değil. Bir kural seti yok; sadece “öğrenilmiş davranışlar” var. Bu da hataların neden kaynaklandığını anlamayı neredeyse imkânsız kılıyor. Bazı uzmanlara göre “öğrenme” temelli sistemlerden ziyade “kural” tabanlı sistemler daha emniyetli çözümler sunabilir.

Çünkü burada hataları kod düzeyinde düzeltmek mümkünken, makine öğrenmesinde “kara kutuya” müdahale etmek neredeyse olanaksız.

Test, ADAS sistemlerinin tam eller serbest ya da ayaksız sürüşü destekleyecek seviyede olmadığına işaret ederken DCAR, bu sistemlerin yalnızca yardımcı olarak görülmesi gerektiğini söylüyor ve ekliyor: “ADAS yalnızca sürüş yorgunluğunu azaltmaya yardımcı olur. O %1'lik risk, gerçekleştiğinde %100'lük kayıplara yol açabilir.”

Tabloda modellerin hangi testlerden geçtiğini veya kaldığını görebilirsiniz. En aşağıda ise test videosunu izleyebilirsiniz.