Беспилотный автомобиль принципы работы

Беспилотные автомобили — это как?

Беспилотные автомобили являются реальностью. С помощью них уже осуществляется процесс вождения. Автоматическое управление происходит без участия человека. Сама идея создания такой машины сводится к надёжному передвижению, соблюдению правил безопасности. За счёт такой техники предполагается снизить количество аварий на дорогах, получится избежать ошибок, которые приводят к различным инцидентам.

Во всём мире и в России пользуются услугами этого транспорта. К 2025 году автопилот станет использоваться повсеместно, а в 2030 году планируется массовый выпуск таких автомобилей. Искусственный интеллект сможет взять на себя функции водителя, организовать комфортное движение по определённому маршруту.

Как работают беспилотные автомобили

Беспилотные автомобили самостоятельно производят выбор оптимального движения от одного пункта до другого. Учитывается интенсивность движения, наличие пробок. Вся информация поступает через интернет с помощью специального программного обеспечения. Скорость, торможение, ускорение регулируется.

Машина распознаёт транспортные средства в любую погоду. Она производит движение и выбирает нужную опцию в дождь, снег, ветер. Происходит сканирование знаков дорожного движения, сигнальных огней светофора, которые она тоже замечает. Сканирование осуществляется датчиками и высокоточными картами. Происходит взаимодействие с различными сервисами. Усовершенствованные технологии позволяют определить нужную частоту и проводить движение в соответствии с её показателями.

Принципы работы беспилотного автомобиля сводятся к тому, что:

• Вся местность генерируется благодаря дальномеру. Проводится сканирование объектов. Все данные от управляющего компьютера соединяются с информацией от Гугл. Это позволяет двигаться безопасно, не совершать аварийных ситуаций.
• Радары позволяют видеть объекты на расстоянии. Они являются глазами автомобиля. Благодаря им происходит оценивание ситуаций, происходит учёт всех действий машин. Устройство определяет поведение транспортных средств и позволяет незамедлительно реагировать на все происходящие процессы на трассе.
• Датчики положения помогают проследить, где находится транспортное средство на карте. GPS определяет маршрут, по которому происходит движение. Навигатор сообщает беспилотному автомобилю команды для действий.
• Видеокамера фиксирует сигналы светофора, объекты, находящиеся совсем близко.
• Компьютеру подаются сигналы, которые он обрабатывает и немедленно на них реагирует.

Практически вся информация находится в Гугл. В ней содержится большое количество разных ситуаций, с которыми сталкивались беспилотные автомобили: пешеходы на проезжей части, инвалидные коляски внезапно показались на дороге. Весь материал фиксируется, запоминается, тестируется и используется.

История беспилотного автомобиля

Появление беспилотных транспортных средств начинается с 30-х годов 20 века. В компании General Motors задумались о создании машин с радиосигналами. Планировалось создать специальные трассы для таких автомобилей, которые бы напоминали скейтбордный рамп. Машинам предстояло бы двигаться по центру, а притяжение вернуло бы их на прежнее место.

В 50 г. проводилось тестирование умного автомобиля Firebird II, в котором имелись датчики. Он осуществлял движение по умной дороге, но так и не получилось сделать автопилот.

Firebird II

В 1961 г. Джеймс Адамс создал тележку, которая управлялась сигналом через кабель, затем её прототип стал радиоуправляемым. В 1970 г. Дж. Маккарти использовал технологию зрения. Техника была оснащена дальномером, камерами.

Немецкие учёные вместе с Эрнстом Дикмансом пошли дальше. Они применили компьютерные технологии. Система была помещена в фургон машины, которая управлялась с помощью вычислительных операций. Автомобиль самостоятельно мог выполнять движения, находить определённые решения. В 1987 г. был запущен проект «Прометей», целью которого было совершенствование беспилотной системы. Уже в середине 19 в. проводились испытания беспилотных автомобилей — VaMP и VITA-2. Они:

1. производили движение без помощи человека. Скорость достигала 130 км/ч;
2. могли перестраиваться, следить за передвижением разных участников трассы;
3. осуществляли обгон транспортных средств.

В 1995 г. была усовершенствована система. Машины соблюдали дистанцию, могли выбирать среднюю скорость движения. В 2004 г. впервые происходили соревнования среди беспилотников. В 2010 г. появился автомобиль на платформе Google. Машина уже была приближена к современным средствам передвижения. Она была наделена системой Lidar, оснащалась радарами, видеокамерами.

Гуглмобиль отлично принимал решения, свободно мог взаимодействовать на дороге, распознавал дорожные знаки. В 2012-2013 г. появляются беспилотники известных компаний: Audi, Honda, Nissan. Машины развивали приличную скорость и хорошо маневрировали на поворотах. В 2014-2015 г. прошло тестирование системы Drive Me Volvo, и первая 100 % беспилотная технология Tesla Model S зарекомендовала себя на дорогах. В 2016-2017 г. многие известные компании заявили о своих планах.

Беспилотный авто Яндекс

Сервис Яндекс Такси уже завоевал свою популярность среди большого количества людей. Он действует во многих регионах России и занимает лидирующие позиции. Компания постоянно совершенствуется и занимается разработками беспилотных автомобилей. Первое тестирование уже было осуществлено успешно. Пробные поездки производились по заданному маршруту. Прототипы были сделаны на основе Kia Soul, Toyota Prius. Планируется после ряда испытаний создать новые автомобили.

Тесла

Известная компания Tesla изготовила первый электромобиль в 2006 г. Модели, произведённые фирмой, пользуются спросом. Идея создать машину на электричестве пришла Мартину Эберхарду. Он решил изготовить технику, которая бы не уступала по мощности бензиновым аналогам. Инженеру хотелось получить совершенно экологически безопасный автомобиль.

Со временем технологии менялись, совершенствовались модели, проходили значительные изменения, но беспилотное полуавтоматическое автовождение появилось в 2015 г. Autopilot мог ограничивать скорость, мог оставаться на той полосе, на которой двигался, выбирал нужный режим, держал дистанцию. Последние модели оснащены современным программным обеспечением. Cедан Model S способен работать без зарядки 400 км., достигает скорости 200 км. ч.

Беспилотник Google

В 2011 г. в штате Невада был принят закон о разрешении беспилотных автомобилей. Вся система использовала информацию с сервиса Google Street View. Было протестировано несколько машин, в которых не участвовал человек. В результате показатели были положительные. Автомобили не совершили дорожно-транспортное происшествие. Был зафиксирован всего один случай, когда водитель другого транспорта нарушил правила.

В 2014 г. выявились некоторые проблемы у машин:

1. Не всегда удавалось различить сигналы светофора,
2. не получалось достигнуть «агрессивного» поведения, когда требовалось.

Авто от Uber

Uber является современным сервисом для заказа такси. Компания заботится о своих клиентах и совершенствует свои услуги. В 2016 г. на дорогах США появился первый автомобиль автоматического управления. Ford Fusion оснастили передовыми системами. Датчики, радары, видеокамеры сенсоры считывали необходимую информацию при движении. Идея состояла в запуске безопасного транспорта.

Компания планирует усовершенствовать свои системы и создать в ближайшее время больше 100 машин с автопилотом. В настоящий момент присутствие человека пока обязательно. Он помогает системе справиться с трудными задачами, происходящими на дороге. Беспилотные автомобили Uber имеют частичную автоматизацию.

Беспилотные грузовые автомобили

Беспилотные грузовики уже не являются открытием. В 2016 г. Mercedes проводила тестирование техники. Было отправлено три тягача. Машины прибыли по назначению из Штутгарта в Голландию. Расстояние составляло более 600 км. Эксперимент удался.

Видео:

Колонна держалась друг от друга на расстоянии 80 метров, уменьшился расход топлива. В 2017 г. британская компания Charge Auto представила свою разработку, которая достаточно быстро собиралась – 4 часа, передвигалась в беспилотном режиме. Российская умная машина «КАМАЗ» тоже находится в поле зрения исследователей. Планируется производство в 2022 г.

Безопасность беспилотников

Эксперты считают, что беспилотники станут в ближайшем будущем основным видом транспорта, так как они способны доставить пассажиров, любой груз по адресу без задержек во времени, а главное, — в полной безопасности. Автомобили:

• полностью соблюдают правила дорожного движения,
• выбирают верный режим,
• снижают скорость, когда это необходимо сделать,
• держат правильную дистанцию,
• производят правильный обгон.

Техника приспособлена к разным условиям. Она не зависит от общего самочувствия человека. Самостоятельно выбирает маршрут и доставит человека или груз вне зависимости от обстоятельств. Программное обеспечение способно реализовать самые разные задачи, решает сложные ситуации незамедлительно. Это помогает избежать несчастных случаев на дороге. Техника не может уставать, в отличие от человека, поэтому может работать в любое время.

Проблемы и перспективы

Конечно, беспилотный транспорт – это всё же технологии будущего. С помощью них удастся сократить расходы на топливо, получится быстро и безопасно добраться до назначенного места, появится возможность сократить число аварий.

Существуют свои плюсы и минусы. Проблемы беспилотных автомобилей в ближайшее время будут заключаться в их высокой стоимости, в недостаточной изученности и в законодательном регулировании. Необходимо создать условия для эффективного использования транспорта.

Беспилотные системы способны изменить жизнь всего общества. Благодаря автоматическому управлению получится сократить время нахождения в пути. У каждого человека появится возможность отдохнуть во время своего путешествия. Машины станут местом для приятного времяпровождения. Беспилотники помогут сохранить жизнь.

Источник статьи: http://dronreview.ru/bespilotnye-avtomobili/

Как устроены беспилотные автомобили и кто их делает

Беспилотные автомобили — наша новая реаль­ность. Момент, когда водитель­ские права будут не нужны, а профессию водителя постигнет судьба ремесла фонарщика, уже не за горами. Беспилот­никами занимается множество компаний — от небольших IT-стартапов до гигантов автопрома. Но насколько разными получаются их творения? Разбираемся, действи­тельно ли концепции различных произво­дителей отличаются друг от друга.

Большинство производителей беспилотников исповедуют одну концепцию. Но нюансы есть даже в ней

Общие принципы работы у всех беспилот­ников примерно одинаковы. Классическую концепцию беспилотного авто­мобиля можно описать так. Сенсоры (perception) собирают информацию об окружающем мире, передают её в компонент системы управления (motion planning), который планирует действия на основе этой информации, а также данных карт и локализации. А затем motion planning передаёт принятые решения компоненту «управ­ление автомо­билем» (vehicle control), который направляет его по заданной траектории.

Беспилотный автомобиль может пере­двигаться само­стоятельно благодаря специальному софту и набору разных сенсоров. Программное обеспе­чение (ПО) управляет всеми узлами — тормозит, ускоряется, меняет передачи и рулит, а сенсоры собирают для этого максимум информации об окружающей обстановке.

Сенсоры — это обычно камеры, радары и лидары. По отдель­ности каждый из них не позволяет чётко определить расстояние до объектов, их скорость и форму, но комби­нация приборов устраняет индивиду­альные минусы и усиливает плюсы. Камеры позволяют «видеть» объекты и определять их тип, будь то другая машина, пешеход, дорожный знак или сигнал светофора. Радары находят объекты с помощью радиоволн и фиксируют их скорость. А лидары определяют расстояние до объектов (и их форму), сканируя простран­ство лазерными лучами. И лидар, пожалуй, ключевой элемент базовой концепции.

Именно по такой концепции работает подавляющее большинство произво­дителей беспилотного транс­порта. Один из примеров классиче­ского подхода — компания Volkswagen.

«Наши системы основаны на использо­вании разно­образных сенсоров: камер, радаров, а также лидаров. Это позволяет получить максималь­ное количе­ство доступных данных о дорожном движении, которые собираются во время движения в режиме реального времени. Кроме того, наши авто­мобили подключены к автомо­бильному облаку Volkswagen Automotive Cloud, которое служит бэк-эндом и предо­ставляет текущие данные от других участников дорожного движения и органов власти», — рассказал Журналу Авто.ру глава по связям с обществен­ностью подраз­деления «Технологии и инновации» компании Volkswagen Кристиан Бульманн.

Беспилотным можно сделать практически любой авто­мобиль с современной CAN-шиной. Controller Area Network (CAN) — стандарт промыш­ленной сети, ориентиро­ванный на объеди­нение в сеть устройств и датчиков машины. К CAN-шине подключается система беспилотного управ­ления рулем, тормозами и акселера­тором, а также сенсоры, в резуль­тате чего машина способна ездить самостоятельно. При этом наличие систем помощи водителю весьма желательно — на них можно возложить часть функций, связанных непосред­ственно с движением авто­мобиля (например, на скользком покрытии).

Процесс движения беспилотника — это непрерывное выпол­нение нескольких подзадач в реальном времени.

Локализация — определение местополо­жения беспилот­ника с санти­метровой точностью. Для этого используются данные с сенсоров и высоко­точные карты. В них уже заложена масса полезной информации: например, данные о разметке, светофорах и знаках. Поэтому, к примеру, отсут­ствие разметки на зимней трассе не смущает ПО беспилотника.

Восприятие — идентификация окружающих объектов. Беспилотник фиксирует их, определяет скорость и направ­ление движения.

Предсказание — беспилотник пытается спрогно­зировать движение других участников дорожного движения. Вероятно, самый сложный этап на данный момент: действия живых водителей часто плохо поддаются логике.

Планирование — исходя из трёх предыдущих задач, алгоритмы беспилотника «опреде­ляют» собственные действия и отдают команды системам управления. И всё это должно занимать миллисекунды.

У некоторых компаний есть отдельные особен­ности, укладыва­ющиеся в базовую концепцию. Например, один из лидеров в разработке беспилотных авто­мобилей Waymo к обычному набору сенсоров добавляет ещё и микрофоны. Они призваны распознавать сирены полиции и служб экстренного реагиро­вания. Правда, среди других произво­дителей микрофоны не пользуются большой популярностью.

« Логичнее было бы передать точные координаты и маршрут движения автомо­билей с сиренами в беспилотник. Вы когда едете по дороге и слышите сирену, то насколько быстро можете локализовать место­нахождение «скорой помощи»? Интеллекту­альная транспортная система решает эту задачу — беспилотник может сразу реагировать и принимать решения», — рассказал в беседе с Журналом Авто.ру руково­дитель проекта «Беспилотный автомобиль StarLine» Борис Иванов.

«Микрофоны — это дополнительный источник информации, а никакая информация не бывает лишней. Однако добавление допол­нительных сенсоров и мощностей для их обработки влияет на стоимость конечного устройства — нужно смотреть, какого уровня качества мы достигаем», — заявил руково­дитель департамента разработки беспилотных транс­портных средств Cognitive Technologies Юрий Минкин.

Почему автономным машинам не нужна система GPS

Что касается системы глобального позициониро­вания с помощью спутников (GPS), то, вопреки широко распро­странённому мнению, наличие этих данных не является критически важным узлом беспи­лотников. Транспорт без водителя должен уметь ездить в любых условиях и не зависеть от подобных «костылей». К тому же GPS даёт не слишком точные данные — погреш­ность может составлять до нескольких десятков метров, особенно в условиях плотной городской застройки.

Для беспилотников это недопустимо, поэтому обычно произво­дители используют GPS лишь как вспомо­гательный источник данных. А основной их источник — это высоко­точные карты. Причём создать и поддер­живать их в актуальном состоянии не так трудно, поскольку они обновляются самими беспи­лотниками. Процесс похож на работу «Яндекс.Пробок»: водители пользуются сервисом и включают передачу данных, которые используются для актуализации информации.

Беспилотники Яндекса способны пере­двигаться без постоянного соедине­ния с GPS. Более того, компания целенаправ­ленно тестирует свои авто­мобили в условиях, которых транспорт теряет сигнал (например, в тоннеле) или получает некорректные данные о GPS.

Вместо GPS большинство разработчиков используют более точную лидарную ориентацию: во время движения беспилотный авто­мобиль сканирует простран­ство с помощью лидара, получает облако точек и затем сопо­ставляет их с уже имеющейся в памяти картой. Таким образом, место­положение автомобиля определя­ется с точностью до сантиметра. Также беспилотники могут принимать сигнал спутниковой системы GNSS и использовать одометрию.

«Данные GPS необходимы для общей навигации, но они не могут обеспечить желаемый уровень детали­зации, когда речь заходит о конкретной ситуации на дороге. Поэтому исполь­зование разно­образных сенсоров в сочетании с онлайн-данными в режиме реального времени — это ключевой момент для нас», — заявил Кристиан Бульманн из Volkswagen.

Илон Маск — главный отступник от общепринятого подхода к разработке беспилотников

Итак, мы уже поняли, что лидары — неотъемлемая часть беспилотного авто­мобиля. Их используют большинство произво­дителей — от Яндекса и Uber до Ford и General Motors. Отдельные компании даже специально покупают стартапы, производящие лидары, другие — например, Waymo и Яндекс — делают их самостоятельно.

Но у лидара есть минусы: он не различает цветов, не может классифи­цировать сложные по форме объекты, а также изобра­жения на знаках, если данных о них нет в загруженной карте. Камеры сами по себе тоже не всегда нормально различают знаки: грязь, тени, солнечные блики или ветки деревьев снижают вероят­ность правильной идентификации.

Лидару сложно распознать тип препятствия — например, отличить камень от пакета, хотя они пред­полагают совер­шенно разные действия. А в туман и сильный дождь инфра­красное излучение лидаров поглощается парами воды, что резко снижает эффектив­ность устройств.

В довершение всего, все эти приборы довольно дорогие, а лидар – вообще самая дорогая деталь любого беспилотника. И при этом не самая надёжная: она сканирует простран­ство на 360 градусов вокруг себя с помощью системы подвижных (враща­ющихся) зеркал. Разумеется, крутиться вечно зеркала не могут и в какой-то момент узел ломается, мигом лишая беспи­лотник важнейшего источника информации.

«У лидаров два недостатка. Первый — очень высокая стоимость: средний лидар стоит более 10 тысяч долларов, — говорит Юрий Минкин из Cognitive Technologies. — Лидары с эффективной дальностью до 100 метров стоят десятки тысяч, а лучшие лидары — больше 100 тысяч долларов. На машинах может быть 5–7 лидаров, это очень недёшево, это продавать нельзя.

Второй момент — лидары не идеальны в плане надёжности и чувстви­тельны к загрязнению. То, что мы сейчас видим, — это лабораторные образцы, на которых можно обкатать ряд технологий. Но это далеко от тиражиро­вания и промыш­ленного произ­водства. Поэтому вопроса о том, что развивать, нет. Если говорить о серийном производстве, то нужно использовать камеры и радары».

Для решения проблемы одни производители пытаются создать более дешёвые лидары без движущихся частей, а другие вообще верят в безлидарный подход: чтобы беспилотнику хватало лишь компьютерного зрения, обеспечи­ваемого камерами.

К последним относится Tesla. Илон Маск заявил, что компания принципи­ально не будет использовать в своих автопилотах лидары, поскольку они слишком громоздкие и дорогие. В компании считают, что изображений с восьми камер достаточно для опреде­ления расстояния до автомо­билей и препят­ствий — нужно лишь правильно обучить нейросети.

« Любой, кто полагается на лидар, обречён. Обречён. Лидар — это дорогой и ненужный сенсор. Это как иметь целую кучу дорогих приложений», — сказал Маск.

Альтернативный «классической концепции» подход, который исповедует и Tesla, заключается в отказе от лидара и более широком использо­вании возмож­ностей нейросетей. Они применя­ются и при «классической» концепции, но не являются в ней настолько важным элементом. В случае Tesla изначально «необученной» нейронной сети показывают множество образов с камер о том, как видит дорогу и окружение человек, и о том, что он делает в различных ситуациях. А она «копирует» его поведение.

В компании Маска убеждены, что беспилотнику нужно лишь продемон­стрировать достаточное количе­ство образов, чтобы тот смог различать сложные объекты в любых условиях. Именно так специ­алисты компании «обучают» нейросеть: дают набор анализи­руемых образов, заранее размеченных по категориям, и корректи­руют поведение сети в соответ­ствии с ним. Условный миллион слегка отличающихся изобра­жений светофора приведёт к тому, что нейросеть начнёт различать их с вероят­ностью, близкой к 100%. Чем больше данных — тем выше вероятность верной идентификации.

Чтобы обеспечить гигантскую выборку, Tesla использует свои машины, которых на дорогах всё больше с каждым месяцем. На большинстве из них есть камеры, которые передают данные и «учат» нейросеть компании. В этом у Tesla гигантское преимущество: она не зависит от небольшого тестового флота, как большинство других компаний.

В России точку зрения Маска поддерживает Cognitive Technologies. «Лидар нейросети не отменяет. Я бы скорее делил концепции по источнику входных данных — а дальнейшая обработка может быть какой угодно. Но на сегодня Маск прав: пока не появится более дешёвых и надёжных лидаров, то всё так, как он сказал. Это не то что бы трата денег — лидар может исполь­зоваться в основном для испытатель­ных и лабораторных целей. Но за их пределами лидар — неоптималь­ное устройство», — заявил Журналу «Авто.ру» Минкин из Cognitive Technologies.

Что говорят критики Маска

У этого подхода есть и минусы, за которые сторонники «классической» концепции критикуют вариант Маска. Большинство из них считают, что на сегодняшний день автомобили Tesla не настоящие беспи­лотники, так как системе по-прежнему требуется внимание человека.

«Часто приводимый аргумент против лидара — его высокая стоимость. Когда беспилотная индустрия только начинала формиро­ваться, на рынке было мало произво­дителей лидаров и стоимость устройства действи­тельно оказывалась высокой. Однако с развитием беспилотного транс­порта спрос на этот сенсор растёт, появляется всё больше произво­дителей, — рассказали Журналу Авто.ру в пресс-службе Яндекса. — Формируется конкуренция. Сейчас эти устройства стали дешевле, эффективнее и технологичнее, чем раньше. Сегодня на рынке есть произво­дители, предлагающие доступные решения. Кроме того, многие разра­ботчики беспилотного транспорта создают собственные лидары. Такие разработки есть у Яндекса. Цены текущих прототипов лидаров уже ниже рыночной стоимости устройств, используемых для аналогичных задач. При переходе к массовому производству они станут ещё ниже».

Доводы Яндекса поддержали в StarLine: «Мы придер­живаемся классического подхода. На наш взгляд, он более правильный в плане верифи­кации полученных резуль­татов. Задачи, которые решает автомобиль, при классическом подходе — под нашим контролем, их можно измерить на определённых тестах. В случае тестов нейросети непонятно, как верифи­цировать резуль­таты и проверить, научили ли мы сеть всему и не научили ли чему-то лишнему».

«Основное преимущество лидара — это точное определение расстояния до объектов, — добавил Борис Иванов. — Эту задачу в принципе можно решить с помощью видеокамер. Лидар на сегодня — это дорого, но это не трата времени. Используя их, мы сразу получаем расстояния до предметов и занимаемся совер­шенство­ванием алгоритмов. А парал­лельно разрабаты­ваем системы стерео­зрения, способные построить каче­ственную карту движения.

Я считаю это параллельными процессами: здесь можно выиграть время. Можно развить технологию и просто заменить потом лидар на стерео­камеру со схожими характери­стиками — и в итоге получить работающую систему за меньшие деньги».

В России есть одна особенная концепция беспилотника. Но применять её на дорогах общего пользо­вания не выйдет

Есть ещё один экзотичный вариант узко­специ­ализиро­ванных беспилотников от российского стартапа BaseTrack. Их технология базируется на собираемых теле­матическим устрой­ством геоинформаци­онных данных, исходя из которых проклады­ваются координаты «виртуаль­ного рельса», по которому движется автомобиль.

Беспилотник сопоставляет координаты со своим место­положением и, исходя из него, принимает решения. Систему дополняют стерео­камеры, которые позволяют оценить расстояние до объектов. Радары тоже могут использо­ваться, но лишь вспомога­тельно. Лидары не применяются вовсе.

Плюсы такого подхода — дешевизна (никаких дорогих сенсоров вроде лидаров) и простота: например, данные об 1 км дороги займут всего 30 килобайт. Точность навигации доходит до 1 см, а привязка к координатам позволяет не зависеть от плохой погоды. Минусы: такая система не способна иметь дело с движущимися объектами, вроде пешеходов и других автомобилей.

Работать она может лишь на закрытых территориях и полигонах, где нет людей. Зато она вполне способна функционировать как система активной помощи водителю на дороге. Например, сообщать о проблемной ситуации, помогать держаться полосы и экономить топливо, что подходит для логистических междугородных перевозок.

« Технология BaseTrack хорошо отлажена, это залог внедрения беспилотников на закрытых терри­ториях. Она может применяться для перевозки грузов по внутри­заводской территории, например. Получается беспи­лотник не для дорог общего пользования, а для выпол­нения неких техно­логических задач», — резюмировал Борис Иванов.

«Умная» инфраструктура и взаимодействие беспилотников друг с другом — важно или нет?

Беспилотным автомобилям требуется новая умная инфра­структура, в которой авто­мобили могли бы взаимо­действовать не только с ней, но и с другими машинами. Пример такой инфра­структуры — интеллекту­альная транспортная система (ИТС). Их разрабаты­вают по всему миру. Они решают задачи вроде контроля допуска, управления и оплаты парковками, предо­ставления информации о движении и оплаты парковки, а ещё управления грузо­перевозками, контроля трафика и общей помощи водителям за счёт оповещений о тех или иных ситуациях. Пред­полагается, что ИТС станет частью беспилотников.

Многие специалисты высказывали мнение, что для успешной работы авто­номному транспорту обязательно нужен быстрый интернет и специальная инфра­структура — к примеру, «умные» светофоры, передающие сигнал по радио. А также условия, в которых авто­мобили могли бы взаимо­действовать не только с инфра­структурой, но и с другими машинами.

Директор по бизнес-решениям и инновациям Orange Business Services Робин Де Кайзер уверен: «Чтобы беспилотные автомобили поехали в городе, нужна инфра­структура. Прежде всего — покрытие сетями 5G для мгновен­ного обмена данными с городом».

Но директор по информационным технологиям Volkswagen Франк Хоке придер­живается иного мнения. «Потребуются Но не для соединения с внешним сервером, а для того, чтобы машины общались друг с другом. Беспилотная машина — это, по сути, большой само­загружа­ющийся компьютер, который учится от окружающей среды. Там нет водителя, который услышит по радио про затор на дороге. Эта информация должна прийти от других автомобилей, которые в этой пробке стоят», — заявил Хоке на форуме «Открытые инновации».

Такой подход поддерживает и Юрий Минкин из российской Cognitive Technologies: «Нам нужна вся допол­нительная информация, которая только возможна. Надеюсь, будет принят какой-то общемировой стандарт связи автомо­билей друг с другом вроде протокола Bluetooth.

Например, автомобиль связывается с другой машиной, они друг с другом строят сеть и обмени­ваются информацией. Если один автомобиль далеко впереди «увидел» препят­ствие — аварию, дерево — то он дальше передаёт об этом информацию по цепочкам, что позволяет другим машинам снизить скорость и пригото­виться к маневру».

В то же время в Яндексе не считают такую инфра­структуру для беспилотников критичной.

« Коммуникация автомобилей между собой или с дорожной инфра­структурой не является обязатель­ным условием внедрения беспилотных автомо­билей. Большин­ство ведущих произво­дителей создаёт автомобили, способные ориентиро­ваться в тех же условиях, что и человек. Например, беспилотным автомо­билям Яндекса не нужно получать допол­нительный радио­сигнал от светофора: он может видеть его обычный световой сигнал с помощью камер», — заявили Авто.ру в пресс-службе компании.

В Яндексе добавили, что в будущем технологии обмена информации авто­мобилей с «умной» инфра­структурой и друг с другом дадут много новых возмож­ностей и водителям, и системе автономного управления. К примеру, технологии позволят получать допол­нительную информацию раньше, что может послужить оптимизации транспортных потоков. Однако их внедрение займёт время, и вместе с их распро­странением будут постепенно формиро­ваться и стандарты обмена данными, заключили в Яндексе.

Беспилотники — это будущее автопрома. Но ещё несколько лет подождать точно придётся

Обыватели часто представляют себе беспилотник следующим образом: нажимаешь пару кнопок в мобильном приложении, садишься в салон и спокойно работаешь за ноутбуком или отдыхаешь за просмотром кино, пока искус­ственный интеллект (ИИ) везёт тебя в пункт назначения. В будущем всё так и будет, но пока беспилотники к этому не готовы. А машины без руля и педалей, пред­полагающие исключи­тельно автономное управление, до сих пор суще­ствуют лишь в виде концептов — например, Volvo 360с или BMW iNext.

Для массового внедрения беспилотников не хватает не только нормативной базы и приемлемого уровня себе­стоимости, но и элементарной техно­логической готов­ности. Например, автономные авто­мобили испытывают сложности в непогоду. Ждать, пока решится эта проблема, придётся как минимум несколько лет.

Да и учить беспилотники ещё есть чему. Скажем, современные автономные авто­мобили не слишком дружат с плохими дорогами, которых в России исторически много. Другими словами, если яма есть на карте, то беспилотник её объедет. А вот если нет – кто знает? Произво­дители просто не брались за эту проблему всерьёз — на повестке дня пока более своевременные вопросы.

Компании заняты сбором максимального количества данных: постоянно испытывают беспи­лотники на полигонах и городских улицах, чтобы понять, как и при каких условиях они должны реагиро­вать на различные ситуации. После каждого тестового заезда беспилотник накапли­вает сотни гигабайт данных для последующего анализа — записи с камер, показания сенсоров. Логи позволяют совер­шенствовать алгоритмы, но вариантов развития событий на дорогах бесконечное множество — и пока автономные авто­мобили не всегда способны адекватно принимать решения.

Пример — ситуация с ремонтом тротуара, когда пешеходы вынуждены обходить его по дороге. Формально беспилотнику здесь нужно немного отступить от ПДД и аккуратно объехать людей — но чтобы он свое­временно принял такое решение, необходимо по максимуму собрать подобные ситуации, классифи­цировать их и обучить систему верно реагировать. А каких-то неожиданных ситуаций, связанных с поведением живых водителей, может быть бесчисленное множество.

« Три-пять лет — срок, когда машины поедут. Момент их массового внедрения будет позже — надеюсь, к тому времени мы подготовим транспортную инфраструктуру. Самое сложное сейчас — предсказание поведения других участников дорожного движения. Утопично думать, что мы все разом перейдём на беспилотники — долгое время будут существовать оба типа автомобилей», — заявил Борис Иванов.

В Яндексе тоже считают предсказание намерений других участников дорожного движения сложнейшей задачей для беспилотников. В компании полагают, что на обучение системы действовать в условиях города в час пик с уверен­ностью опытного водителя может потребо­ваться ещё 3–4 года. Однако уже сейчас беспилотники могут полноценно применяться в небольших городах со спокойным трафиком: сервис беспилотного такси Яндекса уже больше двух лет работает в татар­станском Иннополисе.

«Технология может начинать применяться в сервисах и в других похожих городах, но пока для этого ещё не создана законо­дательная база. По мере развития техно­логии растёт и сложность сред, в которых беспилотные авто­мобили готовы ездить в полностью автономном режиме без инженера в салоне. Таким образом, внедрение беспилотного транспорта будет выглядеть как постепенный итераци­онный процесс», — заключили в Яндексе.

«Полноценный беспилотник должен быть очень высокого качества. Нужно подтянуть качество всех узлов и обеспечить качество работы всех компонентов. Необходим очень долгий период тестиро­вания в реальных дорожных условиях — нужно нарабатывать опыт и смотреть, чтобы система работала в самых разных условиях, которые только могут быть. Думаю, возмож­ность купить в автосалоне беспилотник и сказать ему «Отвези меня домой» появится лет через 10», — посчитал Юрий Минкин.

Готовы через 10 лет пересесть на беспилотный автомобиль?

Источник статьи: http://mag.auto.ru/article/selfdrivingsetup/