Учимся вождению у беспилотных автомобилей

Учимся вождению у беспилотных автомобилей

Как беспилотные автомобили могут научить нас лучшему вождению

Современное развитие технологий позволило достичь такого уровня в создании беспилотных автомобилей, что их поведение на дороге стало более безопасным, нежели обычных, под управлением человека. Люди склонны переносить свои эмоции и переживания в процесс вождения, им свойственны неоправданные риски и невнимательность, чего не скажешь о компьютерах, управляющих беспилотниками.

Конечно, речь пока не идёт о полноценной замене традиционных транспортных средств, а большинство выпускаемых автомобилей представляют собой опытные образцы, находящиеся под пристальным вниманием операторов, но всё же ряд преимуществ очевиден. Машина с автопилотом избавлена от рисков управления в состоянии алкогольного опьянения, вождение осуществляется строго по правилам, исключая влияние провоцирующих агрессию факторов.

Анализируйте не только движение соседей по потоку, но и прогнозируйте их поведение

Автомобили с автопилотом оценивают дорожную обстановку по множеству факторов, они анализируют не только соседние по потоку машины, велосипеды, а также пешеходов, но и прогнозируют их возможную траекторию движения, стараясь предотвратить опасные ситуации. Человеческий мозг просто физически не способен анализировать такое количество информации одновременно. С учётом этого фактора, медлительное поведение автомобилей с автопилотом уже не кажется чем-то неоправданным. Более того, из этого вытекает логичный вывод о том, что обычный водитель должен двигаться ещё медленнее, поскольку он хуже анализирует происходящее вокруг.

Беспилотные автомобили оценивают потенциальные риски не только по характеру движения транспортных средств, они анализируют водителя, его поведение и отвлекающие факторы. Например, если в перестраивающейся машине автовладелец разговаривает по телефону, то потенциальные риски многократно возрастают, и требуется принимать меры предосторожности. Этот фактор следует учитывать и обычным водителям, увеличивая безопасную дистанцию с таким транспортным средством. Необходимо учитывать стиль вождения соседей по потоку, характер и скорость их движения, частоту совершаемых перестроений, всё это позволит дистанцироваться от агрессивно настроенных водителей, создающих аварийно опасные ситуации.

Следует также обращать внимание на сигналы соседних машин, например, на поворотники. В частности, если вы видите включённый сигнал, то это вовсе не означает, что автомобиль повернёт, помните – за его рулём обычный человек, который мог попросту забыть его выключить.

Главное правило безопасного вождения – сохраняйте дистанцию с впереди идущим автотранспортом, даже если вы торопитесь. Если в это пространство перестраиваются другие водители – уступите им и снова наберите достаточное для экстренного торможения расстояние.

До тех пор, пока автопилоты не будут управлять всеми автомобилями в потоке, людям будут свойственны ошибки, приводящие к возникновению опасных ситуаций.

Изучите не только свой традиционный маршрут, но и его альтернативы

Человек никогда не будет обладать всей информацией, которую оперативно получают беспилотные автомобили с помощью спутников, но используя навигатор или соответствующее приложение в своём смартфоне, вы всегда сможете оптимизировать свой маршрут, в зависимости от загруженности улиц.

Однако не стоит злоупотреблять использованием каких-либо гаджетов во время вождения, даже если они помогают выбрать наименее загруженную дорогу. Наилучшим решением будет кратковременная остановка, получение необходимой информации и безопасное движение после этого.

Не стоит полагаться на системы громкой связи, позволяющие вести общение по телефону без помощи рук. Дело в том, что в процессе разговора, мы задействуем определённые ресурсы нашего мозга, рассеиваем внимание, что снижает наши и без того скромные по сравнению с компьютером возможности по анализу дорожной обстановки.

Выбирая наименее загруженные улицы или переулки, вы не только экономите своё время и топливо для автомобиля, движение в условиях слабого трафика снижает количество объектов, поведение которых следует анализировать, в результате чего повышается безопасность манёвров. Особенность навигаторов с автоматической прокладкой маршрута и беспилотных автомобилей по сравнению с решением водителя-человека в том, что они могут сравнивать время задержки в пробке и время, затраченное на движение по длинному, но не загруженному маршруту, и принимать решение без учёта эмоциональных предпочтений.

Старайтесь наблюдать не только за автомобилем перед вами

Большинство водителей во время движения в потоке акцентируют своё внимание только на соблюдении безопасной дистанции с впереди идущим автотранспортом. Что же касается машин под управлением автопилота, то их датчики непрерывно сканируют пространство вокруг, пытаясь спрогнозировать изменения дорожной обстановки.

Конечно, человек имеет ограниченный угол обзора, и скорость его реакции несколько меньше, но для повышения собственной безопасности даже в плотном потоке необходимо каждые пять секунд смотреть в зеркала заднего вида, чтобы предотвратить опасные манёвры.

Стоит помнить, что помимо машин полноправными участниками дорожного движения являются ещё и мотоциклы, которым свойственно двигаться между рядами, нарушая правила. Именно поэтому даже незначительное изменение вашей траектории без полного анализа реальной обстановки может привести к столкновению с ними.

Хорошей привычкой, снижающей риск столкновения, является осмотр пространства сзади и по бокам от вашего автомобиля без использования зеркал, которые могут искажать реальное расстояние до объекта, а также имеют так называемые «слепые зоны». Помните, что даже если вы стоите неподвижно на запрещающий сигнал светофора, не стоит отвлекаться от дороги, это может привести к серьёзным последствиям во время старта. Опасность могут представлять не только автомобили, но и велосипедисты и пешеходы, стремящиеся проскочить светофор, когда им уже горит запрещающий сигнал. Именно поэтому не стоит ускоряться сразу же после того, как вы увидели зелёный свет, следует потратить несколько секунд на подтверждение безопасности начала движения.

Избегайте неоправданных рисков, чтобы повысить собственную безопасность

Выбирая между временем, затрачиваемым на дорогу, и безопасностью, отдавайте приоритет именно безопасности — это основополагающий принцип, заложенный в программное обеспечение беспилотных автомобилей. Простому человеку сложно следовать этому правилу, ему препятствует излишняя эмоциональность и стремление продемонстрировать своё мастерство. Водитель просто не может осознать тот факт, что небольшое опоздание имеет гораздо меньшие последствия, нежели ДТП.

Что же касается машин с автопилотам, то безопасность для них – ключевой критерий, именно поэтому они никогда не будут ускоряться, стремясь проскочить светофор, когда его разрешающий сигнал уже сменился жёлтым. Для существующих сейчас беспилотных прототипов характерна размеренная езда, плавные остановки и медленный разгон, они снижают скорость, когда количество анализируемых объектов увеличивается, чтобы предотвратить возникновение потенциально опасной ситуации. Всё это может раздражать их пассажиров и соседей по потоку, но осознание того, что эти меры направлены не только на соблюдение правил, но и, прежде всего, на сохранение их жизней, позволит избавиться от никому не нужной бравады за рулём.

Итак, подводя итог, можно сделать вывод о том, что правильное с точки зрения компьютера вождение никогда не будет быстрым и динамичным, но зато оно даст непревзойдённую безопасность пассажирам и пешеходам, а время, затраченное на более продолжительную поездку – небольшая плата за то, что вы сможете избежать аварийных ситуаций.

Изучаем проблемы переходного периода от автомобиля к беспилотнику

Автомобильные компании стараются расширять спектр интересов. Например, BMW уже не ограничивается разработкой двух- и четырёхколёсной техники, а работает над инфраструктурными проектами, создав специальное исследовательское подразделение с вице-президентом во главе.

«В конечном итоге мы придём к полностью автономным модулям, не допускающим ручное управление. В основном ими будут владеть Уберы, Лифты и прочие транспортные гиганты будущего. Кто-то, конечно, захочет иметь личный модуль ради удобства, но всё равно нельзя будет водить. Потому что лет через 15 (самое позднее 20) управляемым автомобилям запретят выезжать на шоссе. Переломный момент наступит, когда доля беспилотников достигнет 20−30% автопарка. Конечно, нас ждёт переходный период. Выйдет закон, по которому у вас будет пять лет, чтобы сдать автомобиль на свалку или обменять на самоходный модуль».

Ноябрьская статья отставного вице-президента General Motors Боба Лутца в Automotive News произвела на меня сильное впечатление. Мрачный с точки зрения энтузиаста прогноз принадлежит человеку с высочайшей концентрацией бензина в крови. Лутц предсказывает крах индустрии, а себе и подобным ему — переселение в драйверские резервации. Несмотря на претенциозность фигуры Лутца, мнение заслуживает доверия. Он прекрасно знает кухню. Работал в крупнейших концернах, отвечал за перспективные разработки — инсайдер с большой буквы. И сам факт его публикации сигнализирует, что в действительности переход к эпохе беспилотников уже начался.

Само собой, решение с самоходными модулями, которые Лутц называет гибридом автомобильного и железнодорожного транспорта, не покрывает 100% наших нужд. На дорогах останутся пилотируемые объекты вроде мотоциклов, велосипедов или повозок. Главред портала Jalopnik замечает, полемизируя с Лутцем: автономный транспорт может прийтись по карману далеко не всем слоям общества.

Думаю, конвертация парка будет наиболее стремительной в городах. Шоссе, скорее всего, впрямь окажутся закрытыми для олдскульных машин. Однако, полагаю, не все отправятся на свалку, а лишь не поддающиеся адаптации для автономного движения. Переделка автомобилей в беспилотники станет новым большим бизнесом, который придёт на смену современному тюнингу. Этот в массе своей вымрет вместе с высокой инженерией. Машины здорово упростятся из-за девальвации драйверских ценностей, отказа от ДВС и — по прошествии времени — упрощения требований безопасности.

В свете перспектив, обрисованных Лутцем, нынешний накал страстей в автоиндустрии и градус покупательского интереса напоминают агонию. В мире продаётся ежегодно под сто миллионов машин, спрос растёт, хотя уже понятно, что существующая система индивидуального потребления обречена. Тем интереснее смотреть, как традиционные производители, уловив тренд, пытаются встроиться в новую парадигму. Расширяются компетенции: автоконцерны всё больше внимания уделяют услугам и инфраструктурным проектам. Потому что просто на четырёх колёсах далеко не уедешь, даже если рулить будет искусственный интеллект.

Я на мюнхенской конференции под патронажем компании Nvidia. Автомобильный поток семинара даёт возможность почувствовать, чем живёт автоиндустрия в преддверии экспансии самоуправляемых машин. Nvidia выступает заводилой как один из крупнейших производителей графических процессоров. Без их сумасшедшей вычислительной мощности сегодня немыслима работа с массивами данных, необходимыми для создания беспилотных систем. Цена акций этой американской фирмы выросла в десять раз за последние три года, и виноват в этом не только майнинг криптовалют при помощи крутых графических карт.

Nvidia предлагает как оборудование для исследователей и разработчиков, так и железо непосредственно для установки на автомобиль. Причём с большим опережением спроса. Судите сами: на дороги общего пользования ещё не допущены беспилотники третьего уровня по классификации SAE, а Nvidia уже показывает в Мюнхене прототип блока управления для роботакси, соответствующих пятому. Есть ещё незатейливый бизнес OEM-поставок мультимедийки для различных марок — он помогает американцам не терять связи с инертной реальностью автопромышленности.

За пару дней на конференции пришлось выслушать много тарабарщины про нейронные сети (НС), искусственный интеллект (ИИ) и глубинное обучение. Я человек железного века и расскажу лишь о понятных мне вещах. Неожиданным открытием стало то, что, широко используя в работе искусственный интеллект, архитекторы будущего не знают, как именно он работает. Всех устраивает, что НС с ИИ выдают результат, а как именно он достигается — ещё предстоит выяснить. Аплодисментами встречают предложение Зеппа Хохрайтера, пионера распознавания речи: создать языковой интерфейс — и пусть ИИ сам всё расскажет.

Хохрайтер, собравший, пожалуй, самую большую аудиторию, обратил наше внимание на недостаток понимания между беспилотным автомобилем и пассажиром. Привычные сигнальные лампы и сообщения на приборной панели становятся бесполезными, едва человек отворачивается от руля. Чтобы поездка в автономном режиме была комфортной, не должно быть сюрпризов. Нужно научить машину предупреждать седоков о том, что она делает и почему. Похоже, автомобили научатся разговаривать.

Никто уже не сомневается, что мы отвернёмся от руля, как только позволит технология. Я, допустим, до старости просижу на сиденье, установленном по ходу движения. Даже если в руках не будет баранки. Просто не люблю ездить спиной вперёд. Но большинство людей выбирают общение в дороге и предпочитают развернуться лицом друг к другу. Автомобильные инженеры, выступающие на семинаре, не сговариваясь утверждают: больше заработает та марка, что сможет обеспечить покупателю максимум комфорта в беспилотном режиме. Ведь в течение жизни мы проводим в машине десятки тысяч часов.

Специалисты по моделированию краш-тестов в свою очередь хватаются за голову: разрешив пассажирам свободно выбирать посадку, мы многократно усложняем разработку систем безопасности. Сегодня кресла стоят на местах, а водитель ещё и держится за руль — положение седоков можно прогнозировать с большой вероятностью. Однако чем свободнее чувствует себя в салоне человек, тем стремительнее растёт количество сценариев, требующих просчёта на случай аварии.

Красноречивый пример приводят инженеры ZF — боковой удар. Нынче автомобили кое-как противостоят ему, но это наиболее проблемное столкновение из-за дефицита пространства для деформации. Эффективность боковых подушек и надувных занавесок ограничена компоновкой. Им некуда особо расти в объёме. Если рабочая поза водителя сменится более расслабленной, понадобятся новые механизмы для рассеивания энергии удара.

Скорее всего, появятся внешние подушки. Их уже испытывают. Для внедрения требуются как минимум более скоростные акселерометры, а в идеале — система превентивного раскрытия. Машина должна суметь просчитать траекторию сближения с препятствием. И в некоторых случаях — увернуться. Объезд зачастую считается предпочтительным при уходе от встречных и попутных столкновений. Сегодня единственный способ избежать удара или минимизировать его последствия — торможение. Только BMW позволяет новой «семёрке» сместится в пределах полосы, если кто-то пытается вас притереть. Да Lexus LS чуток подрабатывает рулём при экстренном замедлении.

В настоящий момент основные ресурсы систем объективного контроля расходуются на слежение за окружающей средой. Со временем автомобиль станет гораздо больше внимания уделять наблюдению за пассажирами. Во-первых, этого потребуют новые комплексы безопасности. Во-вторых, производители уверены, что машина должна научиться предсказывать желания людей в салоне: касается ли это управления микроклиматом и подсветкой или контекстных подсказок в пути. Скоро в салоне будет вестись постоянный видео- и аудиомониторинг. Поборники приватности вздрогнули.

По прогнозам, автопарк будет оставаться смешанным по меньшей мере до 2040 года. Затем, с вытеснением традиционных автомобилей беспилотниками, многие системы будут упрощаться. Это касается и безопасности, и механизмов управления. Сегодня самобеглые экипажи оснащаются всеми возможными инструментами анализа окружающей среды: камерами, оптическими и ультразвуковыми датчиками, радарами. Причём нет единого мнения, какое из орудий в этом арсенале считать главным калибром. Поэтому и палят из всего сразу. А беспилотник светлого будущего, возможно, обойдётся одними камерами.

Сосуществование транспортных средств в смешанном парке, помимо прочего, требует от автомобилей, идущих на автопилоте, ясной внешней индикации. Сегодня если водитель Теслы отдаёт ей управление, окружающие об этом не знают. По мнению экспертов Мерседеса, для успешной интеграции беспилотников в нашу жизнь они должны общаться с другими участниками движения и пешеходами. Ведь если вы точно знаете, что соседняя машина находится в автономном режиме, ваши манёвры будут более обдуманными. А ступая на «зебру», я хочу понимать, что притормозивший у перехода автомобиль без водителя дождётся, пока я пересеку проезжую часть.

Я уже упоминал в начале перспективу бурного роста сопутствующего бизнеса. Чтобы поживиться на автоматизации транспортных систем, необязательно строить беспилотники. За последнее время появилась масса стартапов в области сбора и анализа данных, машинного обучения, а также адаптации обыкновенных автомобилей к новым реалиям. Однако для превращения современной машины с электроусилителем руля и адаптивным круиз-контролем в робота нужно либо хакнуть очень много бортовых систем, либо достичь беспрецедентной договорённости с производителями. Воротилами этого нового бизнеса могут стать нынешние крупные поставщики.

А может, выстрелят бунтари, и, например, краудсорсовый Openpilot хакера Джорджа Хотца станет для автопарка тем, чем стал для смартфонов Android. Есть бизнес-модели, вообще не подразумевающие создания какого бы то ни было продукта: заработать можно, сводя друг с другом многочисленных проектировщиков железа и софта. В то же время появляются и новые микроавтопроизводители на базе исследовательских центров и университетов. Спрос на автономный транспорт будет расти по мере совершенствования законодательной базы. К тому времени, когда беспилотники будут допущены на дороги общего пользования, они успеют намотать приличный километраж по закрытым территориям частных компаний и университетских кампусов.

К моему удивлению, крупные автопроизводители не спешат отдавать работы над беспилотниками на аутсорс и не горят желанием полагаться на чужой опыт в области ИИ. В качестве примера самостоятельной работы Mercedes рассказывает о новой предикативной функции навигатора: он, дескать, предлагает цель с учётом предыдущих поездок.

Если верить докладчику, решение столь простой задачи — адовый труд. Пф! Велика важность, скажете вы, — любой iPhone или Android-гаджет так умеет. Да, но Daimler пытается решить эту задачу так, чтобы машина справилась без подключения к сети. А главное — явно не хочет пользоваться чужими сервисами. Для завода важно самому освоиться в среде big data и приручить ИИ. Тот, кто не разберётся в этом, рискует попасть в зависимость от IT-гигантов.

Беспилотные автомобили — неизбежное будущее. Безальтернативное. Ибо даже несовершенный беспилотник безопаснее автомобиля с водителем. В одной из презентаций целый слайд посвящён тому, чего не делают роботы. Не спят, не ковыряют в носу, не эсэмэсят за рулём, не пьют, не употребляют наркотики и так далее. Вдобавок они видят на 360º. Одно время казалось, что внедрение беспилотных машин должно происходить в связке с развитием инфраструктуры. Отчего представлялось делом неблизким. Сейчас все плюнули на задачу максимум, и процесс пошёл без оглядки на изъяны дорожной сети. Так и говорят: научимся ездить в любых условиях — потом будет только легче.

Для отладки пока используется в основном шоссе как наиболее стабильная среда: качественная разметка, организованное движение, минимум манёвров и неожиданностей. Но помимо реального мира у ИИ есть ещё и симуляция. В виртуальной среде уже обучают роботов методов проб и ошибок. В виртуальном мире за сутки можно прогнать автомобиль по всем дорогам большой страны вроде Соединённых Штатов.

Яндекс, у которого теперь тоже есть своя программа беспилотников, считает, что симуляция недостаточно эффективна для обучения ИИ и не может заменить полевые испытания. Думаю, это временно. Ещё несколько лет назад виртуальные краш-тесты давали лишь приблизительное представление о деформации автомобиля. А сегодня реальные испытания проводят только ради контроля основного массива цифровых. Изменись завтра законодательство — многие немедленно откажутся от битья дорогущих прототипов.

И напоследок тезис парадоксального характера. Мы подспудно связываем будущее с развитием электротранспорта. А мюнхенские докладчики утверждают, что электромобиль пока не годится на роль массового беспилотника. Уйма датчиков и мощная вычислительная система на борту прожорливы: сегодня модулям индустриального стандарта требуется до полутора киловатт. На данном технологическом этапе оптимальным агрегатоносителем считается гибрид, сочетающий ДВС и электротягу. Распространение электромобилей и распространение беспилотников могут на время стать взаимоисключающими трендами. Возможно, до поры государственным регуляторам придётся выбирать между нулевыми выбросами и нулевой смертностью.

Как учат водить беспилотный автомобиль

Среднестатистический человек обладает всем необходимым для управления автомобиля. У нас есть глаза и уши для анализа окружающего мира; мозг, быстро реагирующий на внешние процессы; и, в большинстве случаев, достаточно надежная память, которая позволяет нам ездить достаточно уверенно по довольно большому числу дорог. Но существует огромная разница между тем, как мы воспринимаем мир, и как это делает компьютер.

«Вы можете просто загрузить правила дорожного движения в бортовой компьютер» — говорит Кателин Джабари из команды Google, занимающейся разработкой беспилотных автомобилей – «но это не позволит предусмотреть 99% вещей, с которыми мы сталкиваемся на дороге. Как резко должна остановиться машина? Насколько быстро она должна входить в поворот?». Воссоздание этих навыков с помощью электроники – возможная, но не самая простая задача.

Автономному автомобилю необходимо три основных умения для успешного движения: во-первых, он должен понимать, где он находится; во-вторых, он должен определить безопасный маршрут к пункту назначения; в-третьих, он должен разобраться, как именно ему ехать по этому маршруту. Это именно то, что мы делаем в процессе вождения: локализация, осознание и движение. К счастью, третий пункт легко реализуем с помощью технологий, но возникает проблема с первыми двумя умениями.

Базовые карты

«Нас часто спрашивают, почему не используем GPS» – рассказывает Вилл Маддерн, участник оксфордской исследовательской группы, которая занимается созданием “Robot Car”. «Это вполне логичный вопрос: GPS – потрясающее инженерное достижение».

Основная проблема GPS заключается в том, что эта технология имеет ряд значительных ограничений. Во-первых, ее использование требует «прямой видимости неба», что исключает возможность ее применения в туннелях, закрытых парковках и, даже, в лесу. Но, что еще важнее, GPS не обладает достаточной точностью для реализации поставленной задачи. Погрешность этой технологии колеблется в пределах метров, а когда речь идет о движении по оживленной улице, значение имеет каждый сантиметр.

«Мы часто используем GPS, как точку отсчета в алгоритме локализации» — говорит Маддерн — «но мы не полагаемся на него, когда определяем, в какой полосе находится автомобиль». Поэтому, беспилотные автомобили полагаются на абсолютно другие технологии.

облако точек, созданное с помощью LIDAR и стерео камеры

«Необходимо, чтобы случились две вещи» — объясняет профессор Сидхар Лакшманан, инженер, который специализируется на обработке изображений и компьютерном зрении беспилотных транспортных средств в Мичиганском университете. «Должна значительно повыситься точность карт, а процесс регистрации объектов должен стать более надежным».

Автомобили, разрабатываемые в Оксфордском университете, а также детище Google используют 3D-карты дорог, которые участники проекта называют «prior maps». Они выглядят, как изображение выше. Используя бортовые сенсоры, автомобиль сравнивает текущее положение вещей, которое он регистрирует в реальном времени с тем, что заложено в его память. «Базовые карты позволяют автомобилю лучше «понять» где он находится, прежде чем начать обработку реальных данных», — объясняет Джаббари. «Таким образом, он знает, что должно случиться, анализирует то, что происходит на самом деле, и может принять конкретное решение на основе сравнения этих данных».

Необходимость в таких картах вносит некоторые ограничения в использование беспилотных автомобилей. «Прежде, чем мы сможем автоматизировать автомобили, мы должны создать [достаточно подробные] карты дорог», — признает Джаббари. Google и другие разработчики создают эти карты по кусочку, используя те же самые автомобили, которые используются для тестирования систем автономного управления, для фиксирования окружающего мира с очень высоким уровнем детализации.

Реальный мир

Беспилотные автомобили используют довольно экзотическое оборудование. Автомобили Google полагаются на лазеры и радары. Лазер Velodyne 64 (LIDAR) устанавливается на верху транспортного средства. Вы можете увидеть их на фото, расположенном ниже.

LIDAR способен сканировать 1,3 миллионов точек за каждый оборот вокруг своей оси. Система способна распознать 14-ти дюймовый объект на расстоянии 160 футов. Системы, которые демонстрируют точность в два раза ниже, конечно, менее надежны, но в теории их должно быть достаточно для того, чтобы ориентироваться в сложных погодных условиях. Автомобили, которые разрабатываются в Оксфорде, используют стерео-камеры и LIDAR. Другие, например, разработка AutoNOMOS Labs, используют подобную комбинацию сенсоров. Так или иначе, основная задача всего этого оборудования — собрать как можно больше информации об окружении автомобиля.

Возникает вполне логичный вопрос: «Если мы обладаем такими точными средствами для анализа окружения автомобиля в реальном времени, почему мы тратим время на разработку базовых карт?»

«Не все разработчики беспилотных автомобилей согласны с необходимостью базовых карт для навигации транспортного средства», — говорит Маддерн — «ряд исследователей считает, что автомобилю не требуется информация о том, где он находится, для того чтобы адекватно реагировать на изменения обстановки. Достаточно следования дорожной разметке, знакам и светофорам, а также учета расположения и действий других автомобилей и участников движения».

Команда Google не согласна с таким подходом. Джаббари утверждает, что «Если вы полагаетесь только на данные, полученные в реальном времени, вам придется выполнять значительно большее количество операций для оценки ситуации. Базовые карты делают этот процесс проще, повышая уровень безопасности и контроля над ситуацией». Это не значит, что использование только текущих данных невозможно, просто это более сложная задача. Возможно, это окажется лучшим подходом, но вряд ли оно первым выйдет на рынок.

Даже при наличии достаточно детальных базовых карт, беспилотный автомобиль вынужден постоянно собирать информацию об окружающем мире, особенно в сложных погодных условиях. Маддерн говорит, что автомобили, которые разрабатывают в Оксфорде, постоянно создают новые карты, хотя такой подход требует значительных объемов памяти.

Восприятие мира глазами беспилотного автомобиля

То, как автомобиль воспринимает окружающий мир, зависит от того, какое оборудование использует исследовательская группа. В случае с лазерными сканерами, оборудование генерирует картину окружающего мира с точностью до миллиметра, которую называют облаком точек. Эта технология позволяет оценить обстановку с высокой точностью, что облегчает сравнение полученных данных с базовыми картами и обеспечивает высокую актуальность полученных данных.

Основные проблемы LIDAR — его дороговизна, высокий уровень потребления энергии и большое количество подвижных частей. Поэтому автомобили, над которыми работают специалисты из Оксфорда, используют обычные камеры для сравнения реальной обстановки с информацией, заложенной в картах. С другой стороны, использование камер снижает точность анализа и усложняет алгоритм сравнения.

Вместо сравнения «пиксель в пиксель» компьютер идентифицирует «интересные точки», такие как углы, бордюры и другие особенности. На обеих картах (базовой и полученной в реальном времени) эти точки объединяются в группы, которые сравниваются между собой. Маддерн утверждает, что система отлично работает даже при разных размерах изображений и плохом освещении.

По большому счету, такой точности вполне достаточно. Гифка ниже показывает, как Robot Car воспринимает окружающее пространство с помощью монокулярной камеры и сравнивает полученные данные с базовой картой. Снижение стоимости оборудования имеет огромное значение, это позволяет сократить стоимость оборудования с тысяч до сотен долларов. Основные проблемы, с которыми столкнулись исследователи: размытие изображения, вспышки света и сложные погодные условия. Но проблема высокой стоимости считается одной из самых сложных в развитии беспилотных автомобилей, поэтому ее решение имеет огромное значение.

Распознавание объектов

«Это святой Грааль беспилотных автомобилей» — утверждает Лакшманан – «Регистрация неожиданного возникновения препятствия, будь то пешеход, переходящий дорогу, или автомобиль, резко меняющий свое местоположение, и адаптация автомобиля к новым условиям».

Существует несколько способов решения этой проблемы. Самый простой подобен тому, благодаря которому алгоритм распознавания изображений Google отличает чайник от котенка. Собственно именно его Google используют в своем проекте: «Мы учим автомобили определять категории вещей. Расположение пешеходов, велосипедистов и других транспортных средств, причем различных видов, например, полицейская машина или школьный автобус». Основываясь на типе объекта, автомобиль должен определять диапазон его движения, чтобы прогнозировать дальнейшее развитие событий. Если автомобиль «видит», что велосипедист поднял левую руку, это означает, что он планирует повернуть налево или перестроиться. Автомобиль корректирует свое поведение на основе этой информации».

Грубо говоря, автомобили вполне способны понимать, что происходит вокруг, но им все еще требуется дополнительное обучение. Чувствительность восприятия окружающего мира является еще одной значительной проблемой на пути развития беспилотных автомобилей.

«Способность эмулировать человеческий мозг – это, что мы должны сделать. Компания, которая сумеет этого добиться раньше остальных, первой выйдет на рынок».

Берегись автомобиля-беспилотника

В 2016 году Автомалиновка опубликовала авторский цикл «Автомобили будущего сегодня», который завершился статьей про автомобили-беспилотники. Долго ли, коротко ли — но будущее и в самом деле наступает. Уже в мае 2019 года на дорогах Москвы и Казани стартует официальная программа тестирования беспилотных автомобилей со всеми положенными разрешениями, инструкциями и страховками. Эта программа — важная составная часть НТИ — национальной технической инициативы России, которая предусматривает опережающее развитие различных систем искусственного интеллекта (ИИ).

Преимущества будущих автомобилей-беспилотников

Несмотря на все усилия ГАИ, только на дорогах Беларуси каждый год в автомобильных авариях гибнет около 500 человек. Причина трагических аварий — это практически всегда человеческий фактор. Нарушение скоростного режима, авантюризм, управление транспортным средством в неподобающем состоянии — сколько раз каждому из нас приходилось видеть тяжелый автомобиль, который на огромной скорости несется по скользкой дороге мимо пешеходов или прямо на них? Положение усугубляется социальными факторами. Так, в России до сих пор официально «разрешено» превышение скорости до 20 км/час, а за превышение скорости до 40 км/час полагается символический штраф в 500 российских(!) рублей. Вот раздолье для «золотой молодежи», которая устраивает автогонки по городу на технике своих влиятельных «папиков»! Как следствие этого попустительства, аварийность на российских дорогах в 1.5 раза выше, чем на автодорогах Беларуси — Россия занимает первое место в Европе по тяжким ДТП.

В отличие от человека, автопилот программируется так, чтобы он всегда соблюдал ПДД. Он не нуждается в воспитании, не имеет присущих человеку пороков и всегда находится в состоянии 100% концентрации внимания. Поэтому кажется, что тяжелая авария по вине автопилота — невозможна.

А кроме того, компьютерному водителю не нужна заработная плата и социальное обеспечение. Автопилот может работать 24 часа в сутки и не имеет никаких потребностей, за исключением доступа в Интернет и небольших затрат электроэнергии на работу своих электронных схем — одним словом, он является идеальным водителем и работником. Ну случайно крупнейшая российская интернет-компания «Яндекс.авто» сделала ставку на электронных водителей и уже несколько лет активно занимается их созданием и испытаниями, например — Такси — беспилотник от «Яндекса» испытали на зимней дороге.

Но действительно ли повсеместное внедрение искусственного интеллекта, намеченное уже на 20-е годы, сделает дорожное движение более безопасным? На самом деле идея о замене человека совершенным роботом бесподобно смотрится в фантастических фильмах, но при ее практической реализации приходится решать множество технических проблем.

Зачем водителю суперкомпьютер?

Зрительный аппарат человека и наших меньших братьев из животного мира намного совершеннее искусственного. Так, ученые выяснили, что каждый кот или кошка имеет под ушками специализированный суперкомьютер, который в 10 раз превосходит по производительности самую мощную вычислительную технику современности из ТОП-500. А по энергоэффективности, т.е. по затратам энергии на операцию — он лучше в милллионы раз. Между тем, никто не предлагает садить милых пушистиков за руль — автомобилями управляют люди, у которых предусмотрены дополнительные «вычислительные мощности» между ушами.

Зачем человеку нужны такие большие вычислительные возможности — становится понятно сейчас, когда на повестку дня встала необходимость практической реализации т.н. «технического зрения». Разработчики сразу столкнулись с проблемами — и одна из них связана именно с недостаточной производительностью вычислительной техники. Для надлежащей обработки информации с видеокамер современным компьютерам не хватает вычислительной мощности (уж казалось бы, чего у них в избытке, но нет — даже простое обновление экрана на мультимедийной системе пока идет с большими тормозами).

Как автопилот «видит» дорожную ситуацию?

Так как же вычислительно тормознутый автопилот управляется с оперативной оценкой дорожной ситуации? По существу, не с помощью зрения — он пока не способен видеть так, как видим мы — а помощью многочисленных датчиков-лидаров, которые выдают цифровую информацию о расстоянии до препятствий. При этом ему ему реально трудно бывает отличить тумбу от стоящего пешехода или, например, увидеть направление поворота дороги — для этого автопилот полагается на четкость дорожной разметки, дорожные карты и данные ГЛОНАСС/GPS. Примерно так же пилоты ведут самолет по приборам и картам в условиях нулевой видимости.

Конечно же, компьютеры будущего станут намного мощнее, автопилоты научатся полноценно видеть и смогут управлять автомобилями-беспилотниками, сочетая совершенное техническое зрение и дополнительные сведения с датчиков. Они смогут более уверенно, чем человек, вести машину в плотном дорожном трафике, в тумане или пелене дождя. Но пока мы имеем то, что имеем — сложную наукоемкую технологию, находящуюся на начальной стадии своего развития.

Обратная сторона беспилотного вождения

Технологии беспилотного вождения, который предлагаются к внедрению на дорогах, намного сложнее технологии авиационных автопилотов. Сейчас весь мир обсуждает две катастрофы Boeing 737 MAX, произошедшие из-за ошибки примитивного автопилота — который по показаниям сбойного датчика скорости направил самолет в пикирование. Такая же проблема стоит и при работе автомобильного автопилота — что будет если датчик-лидар передаст неправильную информацию о расстоянии до препятствия или несовершенный ИИ (искусственный интеллект) ошибется в оценке дорожной обстановки?

К сожалению, даже нахождение инженера-пилота в автомобиле не очень помогает в плане безопасности движения. В беспилотном режиме страхующий пилот расслабляется и не успевает вовремя отреагировать в случае неадекватной работы автопилота. При этом ошибка автопилота происходит внезапно, часто при отличной видимости дороги и на ровном месте, заставая экипаж автомобиля-беспилотника врасплох.

Проблемы происходят и с автопилотом второго уровня, которым оборудованы небезызвестные в мире и в РБ автомобили Tesla. Этот автопилот не дает водителю убрать руки с руля — но владельцы «тесл» знают, как обмануть недалекую технику, переводят ее режим беспилотного вождения и. попадают в различные аварии, как например в этом ДТП в Калифорнии c участием автопилота Tesla.

В отличие от любителей беспилотного экстрима, профессионалы стремятся сократить риск. Так, КамАЗ испытывает свой беспилотный автомобиль-шаттл на скорости 10 км/час, а оптимальная скорость шаттла, судя по данным: Беспилотный мини-автобус тестируется в Москве, составляет всего 25 км/час. Это похвально, потому что испытания на скорости велосипедиста сводят к минимуму последствия столкновений. Но медленно движущиеся автомобили-беспилотники станут помехой на дорогах, как это недавно произошло с беспилотным авто — тестовым «Лексусом» Apple. Поэтому беспилотникам придется приспособится к принятому темпу движения и поднять свою скорость до приемлемой для остальных участников дорожного движения.

Что стоит ожидать от автомобилей-беспилотников на наших дорогах?

Ситуация с будущими беспилотными автомобилями выглядит одновременно заманчиво и пугающе, смотря с какой стороны на нее посмотреть. Может быть, сначала испытать технологию беспилотного движения на Луне, а уже потом выпускать эту технику на земные дороги? Но нет — желание государств ускоренно развивать ИИ настолько велико, что испытывать данную небезопасную для людей робототехнику будут здесь и сейчас.

Так что же будет? Действительно ли повысится ли безопасность на дорогах от предстоящей замены водителей роботами, и повсеместного внедрения автомобилей-беспилотников? Или, наоборот, обезумевшие машины будут гоняться за людьми, как в фильмах ужаса? Мы думаем, что ни особого профита, ни значительных эксцессов не будет. Чтобы приструнить автолихачей — надо не заменять их автоматами, а проводить системную работу по применению административного и уголовного кодекса. А появление роботизированных автомобилей означает только то, что на дорогах появится еще один участник дорожного движения с особыми электронными тараканами в мозгах. Нам, водителям и пешеходам, придется учитывать его особенности.

Как вести себя при встрече с автомобилем-беспилотником?

Вот что предлагает российский НТИ «Автонет» в своей инструкции для участников беспилотного движения (перечень с сайта rb.ru):

1. Если на перекрестке Вы видите беспилотный автомобиль, то строго соблюдайте правила движения на светофоре. На желтый сигнал светофора стойте на месте.
2. Не высовывайтесь из окон и не машите руками перед беспилотным автомобилем.
3. Обязательно включайте поворотный сигнал при выполнении маневра. Автоматизированный транспорт считывает сигналы и определяет дальнейший путь и скорость, опираясь на полученные данные.
4. Не пытайтесь обратить на себя внимание инженера-пилота беспилотного автомобиля, сигналя без причины.
5. Водителям мотоциклов не стоит дотрагиваться до беспилотного автомобиля, проезжая рядом.
6. Не отвлекайтесь от дороги, пытаясь заснять на видео автомобиль-беспилотник.
7. Не перебегайте дорогу перед автоматизированным транспортом, даже по «зебре».
8. Во время пересечения проезжей части будьте максимально сконцентрированными, смотрите по сторонам, так как автомобиль-беспилотник с литерой «А» может появиться в любой момент.
9. Пешеходам следует переходить дорогу только по соответствующей разметке — зебре, соблюдая безопасную дистанцию.
10. Во время пересечения проезжей части лучше снять капюшон и другие элементы одежды, ограничивающие обзор. Не используйте наушники, гарнитуры и другие технические средства, которые могут помешать восприятию окружающей обстановки.

Будьте внимательны, неукоснительно соблюдайте ПДД — и тогда Вы избежите незавидной участи пострадавшего от «беспилотной революции». А в перспективе сможете проехаться на беспилотном электрокаре-дилижансе в качестве пассажира и оценить — как это здорово — ехать куда-то, занимаясь своими делами и совершенно и не думая о дороге! Некоторые заметят, что именно так можно ездить на лошадях — что же, история повторяется и теперь у нас вместо гнедой лошадки будет — умный автомобиль-беспилотник!

Видео про аварию с участием автомобиля-беспилотника

Первая в истории автомобильная авария без участия людей, в которой виновник — роботизированный автомобиль Тесла и пострадавший — тоже робот произошла в Лас-Вегасе.

Как ездят беспилотники и так ли они надежны, как говорят

1. Как работает автономный автомобиль?

Автономные автомобили могут передвигаться самостоятельно благодаря специальному программному обеспечению и сенсорам. Работа различных узлов автомобиля — поворачивание руля, смена передач, управление газом и тормозом — всем управляет софт. Сенсоры же собирают информацию об окружающем мире, на основе которой и строятся действия автомобиля. Сенсоры, которые используют большинство производителей, — камеры, лидары и радары. Радар обнаруживает объект и определяет его скорость на расстоянии до 300 м. Лидар сканирует пространство с помощью лазерных лучей, которые отражаются от объектов и создают трехмерную картину окружающей среды. Камера помогает подробно рассмотреть объекты, определить их тип и «увидеть» дорожный знак или сигнал светофора.

Перемещение автомобиля из точки А в точку Б можно разделить на несколько подзадач.

• Локализация состоит в определении местоположения автомобиля. Здесь нужна сантиметровая точность, которую не дают глобальные системы позиционирования. Поэтому производители чаще используют данные с сенсоров, которые сопоставляются с высокоточными картами, уже заложенными в систему.
• Распознавание — следующий этап — состоит в идентификации объектов вокруг. Автомобиль должен увидеть и классифицировать всех участников движения, их размер, скорость и направление движения. После этого наступает этап предсказания: алгоритмы прогнозируют дальнейшее поведение других участников движения: например, куда дальше поедет этот автомобиль.
• Этап планирования: алгоритмы планируют то, как будет действовать автомобиль с учетом того, что он увидел и спрогнозировал. Весь этот процесс происходит в реальном времени и не прекращается во время движения или остановки.

2. Автономным можно сделать любой автомобиль?

Компании, занимающиеся разработкой автономных автомобилей, зачастую выбирают модели с технологией Drive-by-Wire — цифрового управления акселератором, тормозами и рулем по CAN-шине (Controller Area Network — система, к которой подсоединены исполнительные устройства и датчики). В остальном ограничений по внедрению системы беспилотного управления нет: ее можно установить даже на автомобиль с ручной КПП, просто потребуется больше доработок.

3. Автономная машина намного дороже в производстве, чем обычный автомобиль. Разве компаниям выгодно налаживать массовый выпуск автономного транспорта?

Автономный автомобиль по своему функционалу схож с обычным автомобилем вместе с водителем, и оплату работы водителя стоит учитывать при таком сравнении. Уже на данном этапе стоимость обвеса некоторых автономных автомобилей (ПО+сенсоры) сопоставима с зарплатой двух водителей такси на протяжении трех лет.

Кроме того, с развитием индустрии стоимость автономного автомобиля снижается, а технологии при этом становятся все более продвинутыми. Например, за три года с начала разработок прототип автомобиля «Яндекса» подешевел практически в два раза — с 9,5 млн до почти 5 млн руб. — и одновременно с этим получил много технических усовершенствований. Это похоже на то, как развивался рынок смартфонов: первые мобильные телефоны в начале 1990-х отличались очень скромным функционалом и высокой ценой. Сегодня смартфоны перестали быть предметом роскоши и умеют уже гораздо больше, чем просто совершать звонки.

Значительная часть затрат разработчиков автономных автомобилей пока связана с покупкой лидаров. Еще несколько лет назад единственным крупным производителем лидаров была компания Velodyne. Но если раньше лидары были нишевым продуктом, то с развитием технологий автономного вождения спрос на них начал расти, а цена — снижаться. Сегодня эти сенсоры используют Waymo (Google), «Яндекс», Baidu, Uber, General Motors, Argo AI (Ford), Aurora (Amazon), Mercedes Benz, Bosh, Zoox, Lyft, Aptiv, Pony.ai и многие другие. Некоторые разработчики автономных автомобилей приобрели стартапы, занимающиеся производством лидаров. Две компании — «Яндекс» и Waymo — создают лидары сами. Лидары «Яндекса» пока существуют в виде прототипов, но уже на этапе штучного производства они дешевле рыночных аналогов на 50%. А массовое производство позволит снизить стоимость еще на 50%.

4. Нужна ли специальная инфраструктура для работы автономного автомобиля?

Большинство производителей создают автономные автомобили, способные ездить в тех же условиях, что и обычная машина с человеком за рулем. Например, для того чтобы беспилотник передвигался по дорогам общего пользования, ему не нужны умные светофоры с радиосигналом, передающие данные транспортным средствам. Автомобили способны сами идентифицировать сигнал светофора при помощи камер. Конечно, совершенствование дорожной инфраструктуры даст новые возможности, но это не является обязательным условием для массового вывода автономных автомобилей на дороги.

5. Нужен ли для работы автономного автомобиля интернет? Что будет, если соединение прервется?

Чаще всего производители беспилотных автомобилей не завязывают работу технологии на наличие постоянного интернет-соединения. Даже надежный и быстрый интернет не дает гарантии, что не случится потери связи — а это абсолютно недопустимо во время движения автомобиля. В автономных машинах подавляющего большинства компаний все вычисления осуществляются прямо на борту.

6. Требуется ли для автономного автомобиля GPS? Что произойдет, если оборвется сигнал от спутника?

Глобальные системы позиционирования дают очень неточные данные. Их погрешность может составлять несколько метров или даже десятков метров. Особенно это касается городской среды: здесь на сигнал от спутника сильно влияют погодные условия, застройка, деревья. При этом именно в городе в условиях интенсивного трафика важно точно понимать, где сейчас находится автомобиль. Беспилотники чаще всего принимают сигнал этих систем, но не используют его как основной источник информации о местоположении. Для определения точных координат автомобиля активно используются данные с сенсоров, которые сопоставляются с уже загруженными в машину высокоточными картами.

7. Как автономный автомобиль поймет, куда ехать, если на дороге не будет разметки?

Беспилотники большинства производителей для ориентации в пространстве используют высокоточные 3D-карты. Они уже загружены в автомобиль и содержат информацию о дорожной разметке, светофорах и знаках. Данные, которые поступают с сенсоров, сопоставляются с этими картами, поэтому автомобиль точно понимает, где он находится и как в этом месте организовано движение. В реальности разметка может стереться или оказаться под снегом — это не помешает автомобилю ориентироваться в пространстве.

После прочтения этого материала вам будет проще смотреть наше видео про беспилотные автомобили.

Почему мы до сих пор не пересели на автономный транспорт, как работают «умные» машины, насколько безопасен автопилот и каково это — проехаться на беспилотнике по московским дорогам, рассказываем на нашем YouTube-канале «Индустрия 4.0».