Taxi tự lái Kakao hoạt động tại khu vực bảo vệ trẻ em và hầm ngầm ở Gangnam

“Bắt đầu tự lái.”

Vào chiều thứ Hai, tại khu vực gần ga Maebong, quận Gangnam, Seoul, khi tôi lên xe taxi tự lái ‘Seoul Autonomous Vehicle’, xe bắt đầu di chuyển. Mặc dù có một quản lý tự lái ngồi ở ghế lái, nhưng không ai chạm vào vô lăng. Vô lăng tự động di chuyển qua lại và xe điều chỉnh tốc độ theo tín hiệu giao thông, giữ khoảng cách với xe phía trước.

Taxi tự lái được chế tạo dựa trên mẫu xe Kia EV6, với các cảm biến và camera quan sát xung quanh được lắp đặt ở nhiều vị trí khác nhau. Đây là nền tảng cảm biến mô-đun ‘AV-Kit’ do Kakao Mobility phát triển, bao gồm 3 cảm biến lidar, 5 radar và 7 camera để nhận diện các phương tiện, người đi bộ và môi trường xung quanh.

Từ ghế sau, tôi có thể theo dõi đường đi của xe thông qua màn hình ‘AVV (Autonomous Vehicle Visualizer)’, nơi hiển thị hình ảnh 3D theo thời gian thực về xe, người đi bộ và lộ trình phía trước.

Buổi thử nghiệm xe tự lái diễn ra trong khoảng 20-30 phút quanh khu vực ga Maebong. Lộ trình bao gồm nhiều tình huống như rẽ trái, rẽ phải, đi qua khu vực bảo vệ trẻ em, hầm ngầm và điểm giao nhau.
 
Trong quá trình di chuyển, một thông báo vang lên: “Đây là khu vực bảo vệ trẻ em.” Đồng thời, màn hình AVV ở ghế sau cũng hiển thị rằng xe đã vào khu vực bảo vệ trẻ em.

Kakao Mobility đã mở rộng phạm vi hoạt động của xe tự lái từ tháng 8, bao gồm cả khu vực bảo vệ trẻ em và các khu vực bảo vệ người đi bộ khác. Tại các khu vực này, xe sẽ giảm tốc độ xuống dưới 80% giới hạn tốc độ và hạn chế tăng tốc đột ngột. Nếu giới hạn tốc độ trong khu vực bảo vệ trẻ em là 30 km/h, xe sẽ chạy với tốc độ tối đa là 24 km/h.

Đại diện Kakao Mobility cho biết: “Vì khu vực bảo vệ người đi bộ có nhiều hạn chế, chúng tôi thực hiện với sự ưu tiên hàng đầu về an toàn.”

Trong phần cuối của buổi thử nghiệm, xe đã vào hầm Maebong. Hầm này là khu vực có tín hiệu GPS không ổn định, vì vậy vai trò của các cảm biến trở nên quan trọng hơn. Đây là đoạn đường cho phép kiểm tra khả năng nhận diện và điều khiển trong môi trường có tín hiệu GPS hạn chế.

Trong quá trình vào hầm, có một xe khác từ làn đường bên cạnh nhập vào. Xe tự lái đã điều chỉnh tốc độ và vị trí theo chuyển động của các phương tiện xung quanh trước khi vào hầm. Mặc dù có nhiều xe, nhưng không có tình huống nào yêu cầu quản lý tự lái phải nắm vô lăng. Sau đó, xe tiếp tục tự lái trong hầm.
 
Khi đến trạm xe buýt gần ga Maebong, một xe khác đang đỗ bên đường với đèn cảnh báo bật. Không thể biết xe đó sẽ dừng lại hay bất ngờ khởi động. Tiếp tục di chuyển, tôi cũng thấy một xe khác tạm dừng trên đường để đón và trả khách. Các xe đỗ trái phép và người đi bộ băng qua đường cũng là những biến số mà xe tự lái thường xuyên gặp phải trên đường phố Gangnam.

Lý do Kakao Mobility thu thập dữ liệu tự lái tại Gangnam cũng chính là để trải nghiệm và học hỏi từ những tình huống ‘edge case’ mà không thường xuyên xảy ra hoặc khó dự đoán. Các nhà phát triển xe tự lái như Seoul và Kakao Mobility cho rằng việc trải nghiệm nhiều tình huống khác nhau trong một tháng ở Gangnam sẽ có lợi hơn cho việc nâng cao mô hình tự lái so với việc chạy trong một năm ở những khu vực ít khó khăn hơn.

Kakao Mobility đã triển khai dịch vụ tự lái vào ban đêm tại Gangnam từ tháng 3, di chuyển trên các tuyến đường chính và đường phụ. Từ tháng 6, công ty đã mở rộng thu thập dữ liệu vào ban ngày khi có nhiều phương tiện và người đi bộ hơn trên toàn bộ khu vực Gangnam.

   
Các tình huống đa dạng trên đường mà xe tự lái gặp phải sẽ được sử dụng làm dữ liệu học tập cho AI. Kakao Mobility đã xây dựng một quy trình thu thập dữ liệu, bao gồm tinh chỉnh, tự động gán nhãn và khai thác dữ liệu để tái học lại mô hình. Trong quá trình này, các tình huống ‘edge case’ có giá trị học tập cao sẽ được chọn lọc và đưa vào học cho AI.

Hiện tại, xe tự lái Seoul đang áp dụng phương pháp hybrid kết hợp AI Planner và quy tắc dựa trên Planner. AI đã học từ dữ liệu thu thập trên đường thực tế sẽ đưa ra quyết định trong các tình huống lái xe, nhưng trong các lĩnh vực liên quan đến an toàn, các quy tắc đã được thiết lập cũng sẽ được áp dụng.

Kakao Mobility dự định sẽ tăng tỷ lệ mô hình E2E (end-to-end) trong lĩnh vực nhận diện và phán đoán trong năm nay. Khi AI nhận diện và phán đoán tình huống lái xe, một ‘đánh giá an toàn’ dựa trên quy tắc sẽ kiểm tra lại ở giai đoạn cuối.

Đại diện Kakao Mobility cho biết: “Hiện tại, AI Planner đã đưa ra một phần quyết định, nhưng chưa hoàn toàn đảm nhận tất cả. Chúng tôi dự định sẽ tăng tỷ lệ E2E để mở rộng lĩnh vực phán đoán của AI.”

Kakao Mobility cũng đang chuẩn bị cho dịch vụ tự lái cấp độ 4 mà không cần sự can thiệp của người lái. Hiện tại, nếu hành khách thay đổi điểm đến trong quá trình di chuyển, xe sẽ dừng tự lái và quản lý tự lái sẽ trực tiếp xử lý. Trong tương lai, để chuẩn bị cho việc tự lái không người lái, công ty đang nâng cao công nghệ để xử lý các vai trò hiện tại của con người như thay đổi điểm đến, xác nhận lên xuống xe và ứng phó với tình huống bất ngờ thông qua hệ thống xe và giám sát.



* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.

• #xe tự lái Seoul
• #tự lái
• #Kakao
• #Kakao Mobility
• #E2E