จินตนาการถึงเทคโนโลยีที่อำนวยความสะดวก เป็นสิ่งที่อยู่คู่กับมนุษย์เสมอมา ไม่ว่ากี่ยุคกี่สมัย แต่เนื่องด้วยข้อจำกัดทางความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ณ ช่วงเวลาหนึ่ง ทำให้มนุษย์ไม่สามารถทำให้จินตนาการเหล่านั้นเกิดขึ้นจริงได้ เป็นได้เพียงความฝันที่รอวันที่จะกลายเป็นจริงขึ้นมาในอนาคต และหนึ่งนวัตกรรมที่เคยเป็นเพียงจินตนาการอย่างรถยนต์ไร้คนขับ ทุกวันนี้ก็ใกล้ที่จะเป็นแค่อดีตและถูกนำมาวิ่งจริงบนท้องถนนเข้าไปทุกเมื่อแล้ว
ใช่ว่ารถยนต์ไร้คนขับเพิ่งเกิดมาไม่นาน จริงๆ แล้วความคิดริเริ่มในการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับเกิดขึ้นตั้งแต่ทศวรรษ 1920s หรือไม่นานหลังจากรถยนต์เริ่มถูกผลิตเป็นสินค้าจำนวนมากด้วยซ้ำไป
แต่การประดิษฐ์รถยนต์ไร้คนขับเพิ่ง "เป็นรูปเป็นร่าง" ขึ้นมาเมื่อทศวรรษที่แล้วเท่านั้น เมื่อพูดถึงวงการรถยนต์ไร้คนขับในปัจจุบัน จะพบว่ามีผู้ผลิตนับ 10 เจ้า เช่น GM, Volvo, Mercedes-Benz, BMW ฯลฯ แต่ผู้ผลิตที่จุดประกายการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับในปัจจุบัน มีความก้าวหน้ามากที่สุด และชิงพื้นที่สื่อได้เยอะที่สุด คงหนีไม่พ้น "กูเกิล" ยักษ์ใหญ่ในวงการไอทีและเทคโนโลยีนั่นเอง
กูเกิลเริ่มโครงการรถยนต์ไร้คนขับในปี 2009 (แต่ประกาศต่อสาธารณะในปี 2010) หัวหอกคนสำคัญในการริเริ่มพัฒนารถยนต์ไร้คนขับคือ Sebastian Thrun อดีตผู้อำนวยการห้องทดลองปัญญาประดิษฐ์ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด (Stanford Artificial Intelligence Laboratory) และผู้ร่วมคิดค้น Google Street View
Sebastian Thrun เป็นนักวิจัยและวิศวกรด้านหุ่นยนต์อยู่ที่ Stanford จุดเริ่มต้นของเขาในการสร้างรถยนต์ไร้คนขับเริ่มขึ้นเมื่อเขาเข้าร่วมการแข่งขัน DARPA Grand Challenge 2005 ซึ่งเป็นการแข่งรถวิบากโดยใช้รถยนต์ไร้คนขับภายในเวลาที่จำกัด ได้รับการสนับสนุนจากหน่วยงานวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีป้องกันประเทศของสหรัฐอเมริกา (Defense Advanced Research Projects Agency)
จุดประสงค์แรกเริ่มของ DARPA Grand Challenge คือการสร้างรถยนต์ไร้คนขับสำหรับกิจการทหาร เริ่มจัดการแข่งขันครั้งแรกเมื่อปี 2004 แต่ไม่มีผู้ชนะ จึงจัดการแข่งขันอีกครั้งในปี 2005 และทีมที่สามารถคว้ารางวัลไปได้คือทีมจากมหาวิทยาลัย Stanford ของ Thrun
รถยนต์ที่ Thrun ใช้แข่งขันมีชื่อว่า Stanley เป็นรถ SUV รุ่น Touareg ของ Volkswagen
Stanley อาศัยข้อมูลของภูมิประเทศและถนนจากเลเซอร์บนหลังคา 5 ตัว และสร้างเป็นกลุ่มเมฆจุด (point cloud) แบบสามมิติออกมา และทำงานควบคู่ไปพร้อมกับกล้องวิดีโอเพื่อประเมินเส้นทางด้านหน้าที่อยู่เกินขอบเขตของการตรวจจับของเซ็นเซอร์ พร้อมกับระบบ GPS ที่ติดตั้งมาด้วย เพื่อให้โปรเซสเซอร์ที่ด้านหลังรถประมวลผลเป็นเส้นทางที่รถควรจะวิ่ง รวมไปถึงอุปสรรคต่างๆ รอบตัวรถที่ควรหลีกเลี่ยง
Stanley จึงเปรียบเสมือนรถยนต์ต้นแบบที่กูเกิลนำมาพัฒนาและต่อยอด เมื่อ Thrun เข้ามาร่วมรับผิดชอบและริเริ่มพัฒนารถยนต์ไร้คนขับของกูเกิลในปี 2009
ภาพรถยนต์ Stanley จาก ExtremeTech
ในเมื่อกูเกิลไม่ใช่บริษัทผลิตและพัฒนารถยนต์ สิ่งที่กูเกิลทำจึงเป็นสิ่งที่ตนเองถนัด คือการพัฒนาซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีที่ช่วยให้รถยนต์สามารถขับเคลื่อนได้โดยไม่ใช้มนุษย์ โดยเทคโนโลยีที่สำคัญสำหรับการขับเคลื่อนเองของรถนั้นประกอบไปด้วย
ระบบแผนที่
ระบบแผนที่ ถือได้ว่าเป็น "กุญแจสำคัญ" ของระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติเลยก็ว่าได้ เพราะตัวรถไม่ได้ประมวลผลสภาพแวดล้อมทั้งหมดด้วยตัวมันเองเสียทีเดียว แต่อาศัยข้อมูลการจราจรและองค์ประกอบอื่นๆ รอบข้างจากแผนที่นี้ในการช่วยประมวลผลและตัดสินใจ
แผนที่นี้ไม่เป็นแค่แผนที่ Google Map หรือ Street View แต่เป็นเส้นทางเสมือนจริง (virtual track) ที่ข้อมูลทุกอย่างไม่ว่าจะเป็นไฟจราจร ความสูงของไฟจราจร ตำแหน่งทางม้าลาย ป้ายสัญญาณหยุด ระยะระหว่างถนนและทางเดินเท้า ความกว้างของเลน เส้นที่ตีบนถนน (สีขาว, สีเหลือง) หรือแม้แต่ข้อมูลของความเร็วสูงสุดที่อนุญาตให้รถวิ่งในถนนเส้นนั้นๆ ถูกเก็บและรวบรวมไว้เป็นข้อมูลดิจิทัลเสมือนจริงของโลกที่แม่นยำมากๆ (ultra-precise digitization of physical world)
รถยนต์ไร้คนขับของกูเกิลต้องอาศัยแผนที่เสมือนจริงนี้อย่างมากในการเดินทาง ทำให้ตอนนี้รถไม่สามารถขับเคลื่อนออกไปนอกอาณาบริเวณเมือง Mountain View รัฐแคลิฟอร์เนียได้ด้วยตัวเอง (เพราะมีข้อมูลแผนที่อยู่แค่นี้) แต่ทางกูเกิลเองก็พยายามพัฒนาให้รถยนต์พึ่งพาแผนที่นี้ให้น้อยที่สุดในอนาคต เพื่อจะไม่ต้องเก็บข้อมูลแผนที่ละเอียดเช่นนี้ทั้งโลก แถมแผนที่จะกลายเป็นข้อจำกัดชิ้นใหญ่ของรถยนต์ไร้คนขับ เพราะต้องคอยถ่ายโอนข้อมูลมหาศาล และไม่สามารถวิ่งได้เองนอกเส้นทางในกรณีฉุกเฉินหรือหากมีการเปลี่ยนแผนการเดินทางกะทันหัน
ภาพเส้นทางเสมือนจริง (virtual track) เปรียบเทียบกับเส้นทางจริง จาก The Atlantic
สีดำแสดงให้เห็นภาพมุมสูงของถนน ที่มีรายละเอียดเช่นตำแหน่งไฟจราจรและขอบทางเดินเท้า
เซ็นเซอร์
รถไร้คนขับต้องอาศัยเซ็นเซอร์ตรวจจับสภาพแวดล้อมรอบตัวรถ เพื่อหลบเลี่ยงสิ่งกีดขวาง, รถยนต์คันอื่นๆ หรือแม้แต่คนที่เดินข้ามถนน
เซ็นเซอร์ที่ใช้เรียกว่า LIDAR (Light Detection And Ranging) ตั้งอยู่ด้านบนตัวรถ หมุนที่ความเร็ว 10 ครั้งต่อวินาที คอยบันทึกภาพของวัตถุที่อยู่รอบตัวรถเป็น 3 มิติ และทำงานร่วมกับเซ็นเซอร์ RADAR ด้านหน้ารถ ที่ตรวจจับและประเมินความเร็วของรถยนต์คันที่อยู่ข้างหน้า เพื่อนำมาประมวลผลและปรับความเร็วของรถไร้คนขับ
อุปกรณ์สำคัญอีกหนึ่งตัวคือกล้องที่ติดตั้งบริเวณด้านหลังกระจกมองหลัง สำหรับการดูไฟสัญญาณจราจร ป้ายสัญญาณต่างๆ สัญญาณทางรถไฟ โคนจราจร หรือแม้แต่สัญญาณมือของคนขับจักรยาน
เซ็นเซอร์อื่นๆ ในรถ จาก TechCrunch
กล้องหลังกระจกมองหลัง จาก The Verge
ระบบประมวลผล
ฮาร์ดแวร์ประมวลผลถูกติดตั้งไว้ส่วนหลังของรถยนต์ โดยอาศัย input จากส่วนต่างๆ ของรถไม่ว่าจะเป็นเซ็นเซอร์ แผนที่ และ GPS ก่อนที่จะส่งคำสั่งไปยังซอฟต์แวร์ของรถยนต์ในการคำนวณและสั่งการเพื่อเปลี่ยนเลน, เร่งความเร็ว ลดความเร็ว ฯลฯ
กระบวนการประมวลผลจะแบ่งเป็น 4 ขั้นตอนหลัก
ภาพจาก TechCrunch
กระบวนการวิเคราะห์และคาดการณ์ความเป็นไปได้ของพฤติกรรมของวัตถุบนท้องถนน กูเกิลจะเก็บรวบรวมข้อมูล และใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร (machine learning algorithm) เพื่อสร้างและเรียนรู้รูปแบบของพฤติกรรมของวัตถุต่างๆ ในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน เช่น รถจะหยุดเมื่อไฟแดง และจะไปเมื่อไฟเขียว หรือรถที่ขับตามหลังรถบรรทุกเก็บขยะจะต้องเปลี่ยนเลน เป็นต้น
ข้อมูลเหล่านี้ถูกเก็บรวบรวมจากการขับขี่กว่า 1.1 ล้านกิโลเมตร (ข้อมูล ณ เดือนพฤษภาคม 2014) รวมไปถึงจากการที่มนุษย์เข้าควบคุมรถยนต์เอง ระบบจะบันทึกและเรียนรู้ว่าหากเกิดสถานการณ์คับขัน มนุษย์แก้ปัญหาอย่างไรด้วยเช่นกัน
วิดีโอแสดงภาพจำลอง 3 มิติของซอฟต์แวร์จาก The Atlantic
กล่องสีม่วงด้านซ้ายคือรถที่วิ่งอยู่บนถนน ขณะที่กล่องสีเหลืองที่เดินเข้าหาจุดศูนย์กลางวงกลม คือคนที่กำลังเดินมาขึ้นรถ
กูเกิลเริ่มทดลองวิ่งบนทางหลวงก่อน เพราะประมวลผลข้อมูลค่อนข้างง่าย แถมวิ่งทางตรงเพียงอย่างเดียว กูเกิลใช้เวลาไปกว่าปีครึ่ง ระยะทางกว่า 160,000 กิโลเมตร เมื่อได้ผลตามเป้าและวิ่งได้อย่างไม่มีปัญหาแล้ว เมื่อต้นปี 2012 กูเกิลจึงหันไปทดสอบบนถนนในตัวเมืองที่มีความวุ่นวายและยากแก่การประมวลผลมากขึ้น
การวิ่งในตัวเมืองยังพบปัญหาที่ทางกูเกิลต้องหาวิธีแก้ไขกันต่อไป ปัญหานี้คือ "การตัดสินใจกรณีฉุกเฉินหรือเหตุการณ์เฉพาะ" เพราะถนนในตัวเมืองมีความซับซ้อน (complex) กว่าทางหลวงค่อนข้างมาก ปัจจัยภายนอกที่ส่งผลต่อการประมวลผลของตัวรถนั้นมีนับไม่ถ้วน ทำให้ตัวรถต้องคอยระแวดระวังวัตถุรอบคันตลอดเวลา และที่สำคัญ การตอบสนองต่อเหตุการณ์แต่ละครั้งก็แตกต่างกันไป เช่น คนข้ามถนน บางคนอาจจะรอสัญญาณไฟแล้วค่อยข้าม ขณะที่บางคนจะข้ามเมื่อไหร่ก็ข้ามตามใจฉัน หรือบางคนแค่ยืนรอบริเวณริมฟุตบาท ไม่ได้คิดจะข้าม เป็นต้น ซอฟต์แวร์ของรถต้องสามารถรับมือกับสถานการณ์ที่ยืดหยุ่นเช่นนี้ได้ตลอดเวลา
อีกหนึ่งปัญหาที่วิศวกรยังให้ความสนใจคือปัญหาด้านสภาพอากาศ ถึงแม้ตอนนี้ตัวรถจะสามารถรับมือกับสภาพอากาศอย่างฝนตกหรือหมอกได้ไม่แตกต่างกับการควบคุมของมนุษย์ แต่ทีมวิศวกรยังคงเป็นห่วงการควบคุมรถเมื่อขับด้วยความเร็วขณะที่ฝนตกหนัก และนี่ยังไม่รวมการขับบนหิมะหรือขณะที่หิมะตกที่ยังไม่ได้ทำการทดสอบอีกด้วย
ในการทดสอบทุกครั้ง วิศวกรที่นั่งไปด้วยจะมีหน้าที่ 2 อย่างคือ ติดตามกระบวนการทำงานของรถ และคอยส่งข้อมูลทุกอย่างกลับไปที่ศูนย์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงและพัฒนาต่อไป รวมไปถึงคอยควบคุมรถหากเกิดเหตุฉุกเฉินขึ้น (บริเวณคอนโซลเกียร์ จะมีปุ่มแดงใหญ่ สำหรับเปลี่ยนโหมดจากอัตโนมัติเป็นควบคุมด้วยมือ)
ปัจจุบัน ทีมพัฒนายังคงทดลองวิ่งบนถนนในเมือง Mountain View อยู่ทุกวัน วันละกว่า 8 ชั่วโมง และตั้งเป้าว่ารถจะต้องสามารถวิ่งไปได้ทั่วทั้งเมือง ภายในเดือนตุลาคมนี้
คงไม่นานเกินรอนักที่เราจะได้เห็นรถไร้คนขับมาวิ่งบนถนนจริงๆ (แต่ในบ้านเราเป็นคงอีกเรื่องหนึ่ง ฮ่า) นอกจากการพัฒนารถไร้คนขับของบริษัทใหญ่ๆ แล้ว ในยุโรปยังมีการพัฒนาระบบที่เรียกว่า “Road Train" หรือ ขบวนรถขับเคลื่อนกึ่งอัตโนมัติที่จะขับตามรถที่มีคนขับคันหน้าสุด รวมไปถึงยังมีการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของระบบคมนาคมที่คอยเอื้อให้รถไร้คนขับทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
อย่างไรก็ตาม ปัญหาหรืออุปสรรคข้างหน้าจะไม่ได้มีแค่เทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องของสังคมและกฎหมาย เพราะเทคโนโลยีมักล้ำหน้าและก้าวไปเร็วกว่า เราจึงต้องรอให้สองสิ่งนี้ปรับตัวตามมาเสมอๆ
การจะได้เห็นรถไร้คนขับมาวิ่งบนถนนอาจใช้เวลาไม่นาน แต่การเปลี่ยนผ่านจากยุคที่คนต้องคอยควบคุมรถ ไปสู่ยุคไร้คนขับอย่างจริงจังนั้นอาจต้องใช้เวลาอีกมาก เพราะในฐานะของใหม่ที่ส่งผลต่อชีวิตประจำวันของคน สิ่งแรกที่จะถูกตั้งคำถามคือความน่าเชื่อถือของมัน
จุดประสงค์แรกเริ่มของการคิดค้นและพัฒนารถไร้คนขับมีหลักการว่าอุบัติเหตุส่วนใหญ่เกิดจากความผิดพลาด (error) ของมนุษย์ จึงจำเป็นต้องอาศัยเครื่องจักร (machine) ที่ผ่านการพัฒนาและคำนวณจนแม่นยำและมีประสิทธิภาพเข้ามาทดแทนความผิดพลาดของมนุษย์ แต่สุดท้ายก็ยังมีข้อถกเถียงโลกแตกว่า ระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรนั้นสิ่งไหนน่าเชื่อถือมากกว่าและมีข้อผิดพลาดน้อยกว่ากัน
อาจเป็นเพราะประสบการณ์ต่อเทคโนโลยีที่ผ่านมา เราเห็นทั้งข้อผิดพลาด และช่องโหว่ต่างๆ ของตัวเทคโนโลยีเอง จึงอาจต้องใช้เวลาอีกสักระยะเพื่อสร้างความเชื่อใจต่อรถไร้คนขับว่ามีความปลอดภัยและมีข้อผิดพลาดน้อยกว่ามนุษย์ นี่ยังไม่นับรวมประเด็นที่ว่าด้วยข้อมูลส่วนบุคคลของคนขับ และความสามารถในการป้องกันการแฮ็กอีก (ประเด็นนี้ทางกูเกิลยืนยันว่าใช้ระบบป้องกันหลายชั้น และหากถูกเจาะได้ แฮ็กเกอร์ก็ไม่สามารถเข้าควบคุมรถได้)
ในแง่ของกฎหมาย ขณะนี้บางมลรัฐในสหรัฐอเมริกาเช่น วอชิงตัน, เนวาดา, ฟลอริดา และแคลิฟอร์เนีย เริ่มอนุญาตให้รถไร้คนขับสามารถวิ่งบนถนนได้แล้ว แต่ยังเป็นแค่การวิ่งเพื่อทดสอบเท่านั้น และกว่าที่รถยนต์ไร้คนขับจะวิ่งได้อย่างถูกกฎหมายโดยสมบูรณ์คงใช้เวลาอีกมาก (ทั้งนี้มีนักวิชาการด้านกฎหมายในสหรัฐบางคนชี้ว่า รถยนต์ไร้คนขับไม่ได้ละเมิดกฎหมายรัฐใดอย่างชัดแจ้ง ฉะนั้นแล้วมันจึงมีสถานะที่ถูกกฎหมายไปโดยปริยาย)
สถานการณ์ของฝั่งยุโรปอาจดูเปิดกว้างมากกว่าสหรัฐ (อาจเป็นเพราะมีบริษัทรถยนต์ยักษ์ใหญ่หลายเจ้าช่วยกันล็อบบี้?) เพราะเพิ่งมีการแก้ไขอนุสัญญาสหประชาชาติว่าด้วยการจราจรบนถนนให้รถยนต์สามารถวิ่งได้ด้วยตัวเองแล้ว โดยอนุสัญญาที่ถูกแก้นี้ระบุไว้ว่าคนขับจะต้องสามารถเข้าควบคุมรถไร้คนขับได้ตลอดเวลา จึงอาจพอเป็นคำตอบต่อข้อถกเถียงโลกแตกข้างต้นได้ว่า ท้ายที่สุดมนุษย์ก็ยังไม่ไว้ใจเครื่องจักรอย่างสมบูรณ์อยู่ดี