Otonom sürüş teknolojileri geliştiren Zoox, insan sürücülerden daha güvenli olduğunu iddia ettiği sistemlerin çalışma prensiplerini ve risk hesaplama yöntemlerini paylaştı. Şirket, kaza, yaralanma ve ölüm risklerini tek bir sayısal tahmine indirgeyen bir model kullandığını belirtti.

Risk Hesaplama ve Güvenlik Eşikleri

Zoox'un uyguladığı sistemde yazılım hataları, araç donanımı ve filo operasyonlarından kaynaklanan riskler toplanarak toplam bir tahmin oluşturuluyor. Herhangi bir yazılım güncellemesi veya donanım değişikliği yapılmadan önce bu toplam rakamın belirlenen hedef değerleri karşılayıp karşılamadığı kontrol ediliyor. Şirket, bu güvenlik kıstaslarını oluştururken NHTSA kaza örneklemleri ve Federal Karayolları İdaresi veri setlerini temel aldığını ifade ediyor.

Teknik Önlemler ve Denetim Mekanizmaları

Şirket, ISO 26262 standardını takip ettiğini ve çarpışma olasılığının en yüksek olduğu senaryoları arayan simülasyonlar kullandığını bildirdi. Ayrıca ana sistemin planladığı rotayı veto edebilen bağımsız bir çarpışma kontrol mekanizması geliştirildiği açıklandı. Uzaktan yönlendirme yapan operatörlerin hataları da risk modelinin bir parçası olarak hesaplanıyor.

Geri Çağırmalar ve Kaza İstatistikleri

Güvenlik açıklamaları, şirketin filosundaki tüm araçları geri çağırmasından üç hafta sonra geldi. Las Vegas'ta bir robotaksinin yoğun dumanı fark etmeyerek yangın alanına girmesi üzerine 105 araç geri çağrıldı. Bu olay, yaklaşık 13 ay içinde gerçekleşen dördüncü yazılım kaynaklı geri çağırma oldu. NHTSA kayıtlarına göre, Mart ayı itibarıyla Zoox araçlarının otonom moddayken karıştığı 123 çarpışma tespit edildi.

Ne anlama geliyor?

Otonom sürüş sistemleri, çevredeki nesneleri algılayan sensörler ve bu verileri işleyen yazılımlarla çalışır. Güvenlik analizi sürecinde, sistemin hata yapma olasılığı matematiksel modellerle hesaplanarak belirli bir limitin altında tutulmaya çalışılır. Bu modeller, gerçek dünya verileriyle karşılaştırılarak sistemin insanların sürüş performansına göre nerede olduğu ölçülür.

Sektördeki bu yaklaşım, milyonlarca kilometrelik yol deneyimi henüz kazanılmamış sistemlerin, simülasyonlar ve veri analizleri yoluyla güvenli hale getirilmesini sağlar. Uzaktan izleme sistemleri ise aracın kontrolünü tamamen ele almak yerine, ona yol göstererek riskleri minimize etmeyi amaçlar. Bu mekanizmalar, sürücüsüz araçların trafikle uyumlu hareket etmesini ve beklenmedik olaylarda güvenli tepkiler vermesini hedefler.