Kuumana käyvä itseohjautuvien eli robottiautojen kehitys tuottaa mielenkiintoisia keskusteluita myös paikannuksen, navigoinnin ja kartoituksen aihepiireistä, joten pakkohan tätä kehitystä on seurata ja kirjoittaa siitä jälleen muutama sana.

Gizmodon tuoreessa artikkelissa nuijitaan ensin GPS – hieno tekniikkaa mutta aivan liian epätarkka robottiautojen paikannukseen nykymuodossaan. No, tämä tulee tekniikkaa tuntemattomille aina yhtä suurena yllätyksenä, joten siitä ei sen enempää.

Tämän jälkeen päästään pistepilvien pariin, sillä autojen tarvitsemia 3D-karttoja tuotetaan tyypillisesti joko kuvantamalla tai laserkeilaustekniikalla. Näitä karttoja tehdään etukäteen, mutta havaintoja tehdään myös reaaliaikaisesti autojen liikkuessa, jolloin huomataan muutokset sekä käytetään tietoa estämään törmäyksiä.

Laserkeilaamalla tuotettua pistepilviä ympäristöstä. Kuva: Nordic Geo Center Oy

Kehittäjäpuolella on ymmärrettävästi useita koulukuntia – osa suosii laserkeilaimia osa tutkatekniikkaa, osa kameroita. Laserkeilainten puolesta puhuu tarkkuus ja luotettavuus, mutta ongelma on korkea hinta. Esimerkiksi Google-auton katolla komeileva Velodyne-keilain maksaa yli puolet koko auton kokonaishinnasta. Silloin on helppo ymmärtää, miksi auton tuotannon liiketoimintamalli on hieman hankala, sillä keilain ei ole edes Googlen omaa tuotantoa.

Kuvantamispuolen kannattajien suurin motiivi onkin kameroiden edullisuus. Niitä voi helposti asentaa autoihin useita kappaleita ja viimeisten vuosikymmenten nopea kehitys on tehnyt kuvista mittaamisesta myös nopeaa. Mutta esimerkiksi huono sää haittaa kameroiden toimintaa huomattavan paljon tehden niiden toiminnan epäluotettavammaksi. Toinen merkittävä haitta on tarkkuus – laserkeilaus on tyypillisesti tarkempaa.

Tätä samaa keskustelua mekin käymme työksemme ihan päivittäin, sillä myös muut mittausaineistojen käyttäjät ja tuottajat etsivät halpoja keinoa tuottaa aineistoja. Sopiva ratkaisu on määritettävä tehtävästä riippuen, mutta useimmiten haluttu tarkkuus on vaikea saavuttaa kuvantavilla tekniikoilla. Tarkat laserkeilaimet ovat edelleenkin kalliita ratkaisuja, mutta niiden selkeänä etuna on homogeenisen tarkka mittausaineisto koko kohteesta verrattuna kuvamittauksen tarkkuuden sisäiseen vaihteluun kuvan eri alueilla. Kehitys jatkuu eli jatkamme edullisen ja kartoitustarkkuisen laserkeilaimen odottelua.

Lähde: Gizmodo http://gizmodo.com/how-to-teach-an-autonomous-car-to-drive-1694725874