{h1}
vetenskap + teknik

Är självkörande bilar framtiden för rörlighet för funktionshindrade?

Anonim

Självkörande bilar kan revolutionera hur funktionshindrade människor kommer runt sina samhällen och ens resa långt hemifrån. Människor som inte kan se bra eller med fysiska eller psykiska svårigheter som hindrar dem från att köra säkert beror ofta på andra - eller kommuner eller ideella organ - för att hjälpa dem att komma runt.

Autonom bilteknik är inte tillräcklig för att hjälpa dessa människor att bli mer självständiga, men samtidiga framsteg inom maskininlärning och artificiell intelligens kan göra det möjligt för dessa fordon att förstå talade instruktioner, observera närliggande omgivningar och kommunicera med människor. Tillsammans kan dessa tekniker erbjuda oberoende rörlighet med praktisk hjälp som är specialiserad för varje användares förmågor och behov.

Mycket av den nödvändiga tekniken finns redan, åtminstone i preliminära former. Google har bett en blind person att testa sina autonoma fordon. Och Microsoft släppte nyligen en app med namnet "Seeing AI" som hjälper synssvårigheter att bättre känna och förstå världen runt dem. "Seeing AI" använder maskininlärning, naturlig språkbehandling och datorvision för att förstå världen och beskriva den i användarens ord.

I laboratoriet kör jag på Texas A & M, tillsammans med Texas A & M Transportation Institute, utvecklar vi protokoll och algoritmer för personer med och utan funktionshinder och autonoma fordon att kommunicera med varandra i ord, ljud och på elektroniska bildskärmar. Vårt självgående buss har gett rider till 124 personer, totalt 60 miles av resor. Vi finner att denna typ av service skulle vara mer användbar än dagens transportalternativ för funktionshindrade personer.

Paratransit idag

Enligt amerikanerna med funktionshinder Act of 1990 måste alla kollektivtrafikbyråer erbjuda transporttjänster till personer med fysiska handikapp, visuella eller mentala tillstånd eller skador som förhindrar att de kör på egen hand. I de flesta samhällen är denna typ av transport, som typiskt kallas "paratransit", en slags som en extra hjälpsam taxi som körs genom kollektivtrafik. Ryttare reserverar i förväg för turer till, säg, livsmedelsbutiker och medicinska möten. Fordonen är vanligtvis rullstolsanpassade och drivs av utbildade operatörer som kan hjälpa ryttarebräda, hitta platser och gå av vid rätt stopp.

Liksom taxi kan paratransit vara dyrt. En rapport från regeringen om ansvarsskyldighet från 2012 ger de enda pålitliga landsomfattande uppskattningarna. Dessa siffror tyder på att per resa kostar paratransit tre till fyra gånger vad masstransitering kostar. Och kostnaderna ökar, liksom antalet människor som behöver använda paratransit. Samtidigt har federal, statlig och lokal finansiering för transiteringsmyndigheterna stagnerat.

I ett försök att möta en del av efterfrågan har många samhällen minskat de geografiska områden där paratransit är tillgängligt och bad funktionshindrade att använda masstransitering när det är möjligt. Andra ställen har experimenterat med efterfrågade ridhöjds tjänster som Uber och Lyft. Men i många fall är förarna inte utbildade för att hjälpa funktionshindrade personer, och fordonen brukar inte vara rullstolsanpassade eller på annat sätt lämpliga för vissa ryttare.

En möjlig lösning

Autonoma shuttles, som vi testar på Texas A & M campus, kan vara en lösning för dessa problem med tillgång och finansiering. Vi ser ett helt integrerat system där användare kan ansluta till sändningssystemet och skapa profiler som innehåller information om funktionshinder och kommunikationspreferenser, samt särskilda frekventa destinationer för resor (till exempel hemadress eller läkarkontor).

Då, när en ryttare begär en shuttle, skickar systemet ett fordon som har någon särskild utrustning som åkaren behöver, till exempel en rullstols ramp eller ett extra rum, till exempel för att en servicehund ska kunna resa.

När skytteln anländer för att hämta ryttaren kan den skanna området med lasrar, kameror och radar för att skapa en 3-D-karta över området, sammanslagning av dessa data med trafik och geografisk information från olika onlinekällor som Google Maps och Waze. Baserat på alla dessa uppgifter skulle det bestämma en lämplig ombordstigningsplacering, som identifierar kantkroppar som gör det möjligt för rullstolar och vandrare att passera såväl som att notera potentiella hinder, som papperskorgen ut för insamling. Fordonet kan även skicka ett meddelande till ryttarens smartphone för att ange var den väntar och använda ansiktsigenkänning för att identifiera rätt ryttare innan personen tillåts rida.

Under körning, körningen och när ryttaren nådde destinationen kunde fordonet kommunicera all relevant information - till exempel beräknad ankomsttid eller detaljer om omvägar - genom att interagera med ryttaren efter behov och lyssna på svaren eller genom att visa text på en skärm och acceptera typad ingång. Det skulle göra att ryttaren och pendeln kan interagera oavsett vad passagerarens förmågor eller begränsningar kan vara.

I vårt laboratorium utforskar vi olika delar av ryttarsystem, inklusive automatiserade rullstolsramper och förbättrade sittplatser för flera rullstolsburna passagerare. Vi studerar också element som påverkar säkerheten samt ryttarnas förtroende för fordonen. Till exempel utvecklar vi för närvarande maskinlärningsalgoritmer som beter sig som bra mänskliga drivrutiner gör, liknar hur människor svarar på oförutsedda omständigheter.

Självkörande bilar presenterar fundamentalt nya sätt att tänka på transport och tillgänglighet. De har potential att förändra grannskap och enskilda människors liv - inklusive personer som är handikappade och ofta både bokstavligen och figurativt kvar. Med korrekt planering och forskning kan autonoma fordon ge ännu fler personer med betydligt mer oberoende i sina liv.

Rekommenderas

De la punition à la protestation: une histoire du tatouage

Unionens ståndpunkt: Obama lägger fram sin ekonomiska agenda

Varför kvinnor och män också enkelt accepterar könsskillnaden