Şehirde Otonom Sürüş Testi: Çarpışmalar ve Kuralların İhlali Can Aldı!
Türkiye'deki otomobil meraklılarının yakından takip ettiği bir platformda, otonom sürüş teknolojilerinin şehir içi gerçek dünya koşullarındaki performansı mercek altına alındı. Yapılan kapsamlı bir test, bu gelişmiş sürüş destek sistemlerinin (ADAS) potansiyel risklerini ve mevcut sınırlılıklarını gözler önüne serdi.
Daha önceki otoyol testlerinin ardından bu kez şehir içi senaryolarına odaklanan testler, yayalar ve motosiklet sürücüleri gibi daha hassas yol kullanıcılarının bulunduğu ortamlarda gerçekleştirildi. Geçtiğimiz otoyol testlerinde yaşanan sorunların ardından, şehir içi dinamiklerinin bu sistemler için ne kadar zorlayıcı olabileceği merak ediliyordu. Testlerde, özellikle bazı markaların beklentilerin altında kaldığı gözlemlenirken, bazı markaların ise daha başarılı sonuçlar elde ettiği görüldü.
Önceki testte 36 araç farklı otoyol senaryolarında denenirken, bu yeni testte sayı 26 araca indirildi. Ancak senaryo sayısı 9'a çıkarılarak toplamda 234 simülasyon gerçekleştirildi. Bu testlerin en dikkat çekici yanı, kapalı pistler veya laboratuvar ortamları yerine, test amacıyla özel olarak trafiğe kapatılan gerçek şehir yollarının kullanılmasıydı.
Bu yaklaşım, ADAS sistemlerinin sadece pasif çarpışma yapılarını veya acil durum sürücü desteklerini değil, aynı zamanda şerit takip, dönüş ve kavşak geçişleri gibi daha karmaşık işlevlerini de gerçekçi koşullarda değerlendirme imkanı sundu. Özellikle bir otoyolda navigasyon ve şerit değiştirme gibi özelliklere sahip sistemlerin, yol işaretlerinin olmadığı yerlerde nasıl tepki vereceği konusunda yaşanan tartışmaların ardından, bu tür gerçek yol testlerinin önemi daha da arttı.
Testler için iki farklı şehir içi lokasyon belirlendi: karmaşık bir döner kavşak ve sinyalize edilmemiş kavşaklara sahip bir yol bölümü. Bu testler, daha önce yapılan otoyol testlerine kıyasla daha düşük hızlarda gerçekleştirildi. Düşük hızlar, sistemlerin frenleme ve tepki verme konusunda daha fazla zamanı olması anlamına geliyordu.
Ancak sonuçlar pek de iç açıcı değildi. Birçok araç, test senaryolarında agresif veya tereddütlü tepkiler vererek çarpışmadan kıl payı kurtuldu. Bazı araçların hız sınırlarını aşması da durumu daha da zorlaştırdı. Hatta bazı araçların çarpışma yaşadığı durumlarda dahi bunu fark etmeyip yola devam etme eğiliminde olduğu görüldü. Test sürücüsünün müdahalesiyle testlerin sonlandırıldığı anlar yaşandı.
Şehir içi testlerde, otoyol testlerine kıyasla yayalar, motosiklet sürücüleri ve hatta çocuklar gibi daha kırılgan yol kullanıcıları da dahil edildi. Bu durum, makine öğrenmesi ile eğitilen ADAS sistemlerinin eğitim verilerinde bu tür unsurların ne kadar iyi temsil edilmesi gerektiği sorusunu gündeme getirdi. Özellikle yayaların ve çocukların bulunduğu durumlarda gösterilmesi beklenen proaktif dikkat ve yavaşlama davranışının birçok araçta eksik olduğu tespit edildi.
Testlerde, benzer teknolojileri kullanan araçların marka farklılıklarına rağmen benzer davranışlar sergilediği gözlemlendi. Örneğin, Huawei'nin otonom sürüş sistemini kullanan bazı modellerin benzer performans gösterdiği görüldü.
Önceki testlerde olduğu gibi, bu testlerde de Tesla'nın modelleri genel olarak başarılı bir performans sergiledi. Model X, test senaryolarının büyük çoğunluğunu çarpışmadan atlatırken, Model 3 ise bazı senaryolarda zorlandı. Ancak genel marka performansları değerlendirildiğinde, Tesla'nın yanı sıra bazı yerli markaların da benzer başarımlar gösterdiği belirtildi.
Tüm bu testlerin gündüz ve iyi hava koşullarında yapıldığını belirtmekte fayda var. Gece sürüşü veya olumsuz hava koşulları gibi durumlarda, LiDAR veya radar gibi sensörlere sahip sistemlerin, sadece görüş sistemlerine dayalı olanlara göre dezavantajlı olabileceği biliniyor. Buna rağmen, bazı görmeye dayalı sistemlerin daha gelişmiş sensörlere sahip olanlara göre daha iyi sonuçlar alması dikkat çekiciydi.
Testlerde en kötü performansı gösteren markalardan bazıları, önceki otoyol testlerindeki sonuçlarına paralel olarak bu testlerde de benzer düşüşler yaşadı. Özellikle bir modelin otoyol testlerinde üst sıralarda yer alırken, şehir içi testlerde en kötü sonuçlardan birini alması dikkatlerden kaçmadı.
Genel olarak bakıldığında, otonom sürüş sistemlerinin hala karmaşık trafik senaryolarında, özellikle de insan sürücülerin kolayca anlayabileceği durumlarda bile zorlandığı ortaya çıktı. A-sütunu kör noktası gibi görüşü engelleyen unsurların olduğu durumlarda sistemlerin tepkisiz kalması veya yanlış kararlar alması, bu teknolojilerin henüz tam anlamıyla güvenilir olmadığını gösteriyor.
Uzmanlar, makine öğrenmesi ile eğitilen sistemlerin, yanlış veya eksik veri setleri nedeniyle kötü davranışlar öğrenebileceğini ve bunların düzeltilmesinin zor olabileceğini belirtiyor. Kavşak kuralları gibi temel trafik yasalarının sistemlerin temelinde yer almaması ve bu kurallara uyumun önceliklendirilmemesi, yaygın bir sorun olarak öne çıktı. Bu durum, daha önce bazı sürücülerin otonom sistemleri kullanırken trafik cezası alması gibi gerçek dünya örnekleriyle de destekleniyor.
Bununla birlikte, gelecekte yapılacak kablosuz güncellemeler (OTA) ile yerli markaların bu riskleri azaltacağına dair bir umut dile getiriliyor. Mevcut durumda en güvenli yaklaşımın, sürücünün her zaman kontrolü elinde tutmaya hazır olduğu, otonom sistemlerin ise sadece destekleyici olduğu "insan-makine ortak sürüşü" olduğu vurgulanıyor.
Bu tür testler, otonom sürüş sistemlerine aşırı güvenen sürücüler için önemli bir uyarı niteliği taşıyor. Şehir içi ortamların karmaşıklığı ve hassas yol kullanıcılarının varlığı, bu teknolojiye sahip araçları kullanırken sürücülerin dikkatini tam olarak yola vermesini zorunlu kılıyor. En iyi performans gösteren sistemlerin bile beklenmedik ve mantıksız kararlar alabileceği, bu kararların mutlaka çarpışmaya yol açmasa da risk oluşturabileceği unutulmamalıdır.