Совсем скоро улицами городов мира начнут править беспилотные автомобили. Сейчас мы является свидетелями этой удивительной технологии. На данный момент наиболее продвинутым автопилотом обладают машины компании Tesla Motors. Речь идет не только об умных алгоритмах поведения автомобиля, но и о самом совершенном железе, устанавливаемом на машины.
С октября 2016 года Tesla устанавливает на свои новые автомобили аппаратные системы автопилота второго уровня. Обновленная система называется Enhanced Autopilot (Расширенный автопилот). На примере этой системы рассмотрим, как работает современный беспилотный автомобиль.
Первые эксперименты Tesla Motors с автопилотом начались в сентябре 2017 года. Тогда на автомобиль была установлена всего одна камера. Сегодня система Расширенного автопилота включает восемь камер. Эти камеры обеспечивают обзор на 360 градусов радиусом 250 метров.
В автомобиль по прежнему устанавливается всего один радар, но он также претерпел существенные изменения. Сегодня он умеет видеть сквозь, дождь, снег, туман и пылевые облака. Более того, он видит даже сквозь стоящий впереди автомобиль.
Двенадцать ультразвуковых сенсоров, направленных во все стороны, умеют отличать твердые и мягкие объекты вокруг автомобиля.
За обработку данных со всех датчиков отвечает новейший бортовой компьютер Nvidia Drive PX2. Компания Nvidiaпредставила его совсем недавно — в четвертом квартале 2016. Сейчас во всем мире нет более совершенной системы обработки информации для беспилотных автомобилей.
Стоимость такого железа обходится производителю в несколько тысяч долларов. Так, Расширенный автопилот Tesla Motors повышает стоимость автомобиля на $5 тыс. В эту сумму входит радар, восемь камер, двенадцать сенсоров, бортовой компьютер и, конечно же, установка всего этого добра на машину.
Расширенный автопилот позволяет автомобилю автоматически подстраивать скорость под скорость дорожного трафика, перестраиваться с полосы на полосу в зависимости от дорожной обстановки или маршрута, съезжать с шоссе на проселочные дороги и въезжать обратно на шоссе, и даже парковаться. С будущими программными обновлениями машина научится маневрировать вокруг хаотически разбросанных объектов. Это может пригодиться в ситуациях, когда водитель вызывает машину с парковки.
Tesla Motors выпускает программные обновления поэтапно. Первая фаза, релиз которой состоялся в эти выходные, запустила в автомобилях активный круиз-контроль, функцию предупреждения столкновений и возможность удержания полосы. Правда, последняя пока работает только на скоростях до 45 миль в час (около 72 километров в час).
Следующее программное обновление, которое выйдет в середине апреля, активирует в автомобилях спортивный режим. В этом режиме Model S P100D сможет разгоняться с нуля до сотни километров в час за 2,4 секунды.
Начиная с апреля обновления будут выходить гораздо чаще. По словам Илона Маска, новые функции будут появляться в автомобилях в частотой от двух до шести недель.
До конца 2017 года второе поколение железа наконец-то заработает на полную катушку. Таким образом, уже к следующему Новому году по улицам городов мира будут ездить первые полностью автономные автомобили. Впрочем, это может произойти и раньше. По словам Маска, после весеннего обновления на переход к полной автономности понадобится от трех до шести месяцев.
Автопилот, прокачанный до максимума своих возможностей, сможет ездить даже по грунтовым дорогам без какой-либо разметки. При этом бортовой компьютер научится на ходу корректировать действия автомобиля, выбирая наиболее оптимальный маршрут. Таким образом, автопилот станет персональным водителем для хозяина машины.
Светофоры, дорожные знаки, кольцевые дороги — автопилот справится со всем этим.
Бортовой компьютер можно будет синхронизировать с календарем. В этом случае человеку даже не придется указывать место назначения. Автомобиль будет сам отвозить пользователя к месту запланированного мероприятия. Либо домой, если в календаре никакого мероприятия не запланировано.
Конечно, пока не все правительства мира разрешают беспилотным автомобилям свободно разъезжать по улицам городов. Тем не менее, признание беспилотников — лишь вопрос времени. К пример, уже в конце прошлого года комиссия, созданная правительством США, признала, что автопилот второго поколения на 40% безопаснее беспилотных систем, которые устанавливались на автомобили до прошлого года.
Илон Маск утверждает, что его беспилотные автомобили водят в два раза безопаснее любого живого водителя. Он уверен, что переход на беспилотные автомобили с суперкомпьютером под капотом спасет тысячи жизней во всем мире.
Роман Чёрный
Подробнее: http://igate.com.ua/news/18042-kak-rabotaet-bespilotnyj-avtomobil
Калифорния разрешила полностью беспилотным автомобилям развозить посылки
Основная статья: Автопилот (беспилотный автомобиль)
Беспилотные автомобили в России
Основная статья: Беспилотные автомобили в России
С 2015 года компании в России активно развивают технологии, необходимые для создания беспилотных автомобилей.
Беспилотные грузовики
Основная статья: Беспилотные грузовики
5G в эволюции автомобилей
Самоуправляемые транспортные средства – еще одна область, реализация которой потребует сетей связи нового поколения.
Автомобили можно будет оснастить сенсорами, считывающими всевозможную информацию о дорожной обстановке: ближайших транспортных средствах, погодных условиях, состоянии асфальта, дорожных знаках и др.
На основе этих данных управление поездкой можно осуществлять в автоматическом режиме.
Основная статья — 5G_(пятое_поколение_мобильной_связи)
Автомобили (мировой рынок)
Основная статья: Автомобили (мировой рынок)
Новости и модели производителей
В России
В мире
Оценки рынка
2019
Gartner подсчитала количество беспилотных авто в 2018 и 2019 гг
В середине ноября 2019 года Gartner подсчитала, сколько беспилотных автомобилей появилось в 2018 и 2019 гг. Оказалось, что в 2018 году общее количество новых беспилотных транспортных средств составило 137 129 единиц, а в 2019 году — 332 932 единиц.
По данным аналитиков, к 2023 году количество самоуправляемых машин достигнет 745 705 единиц. В основном прирост будет отмечаться в Северной Америке, Западной Европе и в Китае, поскольку страны этих регионов первыми введут правила беспилотного вождения.
Количество новых автомобилей с автопилотами в 2018-2023 гг, данные Gartner
В анализ вошли все транспортные средства, оснащенные оборудованием для автономного вождения, вне зависимости от количества проданных экземпляров.
Беспилотным Gartner называет транспортное средство, способное предложить автоматизацию 3 уровня и выше.
Таким образом, прогноз эксперты охватывают беспилотные транспортные средства с оборудованием, способным работать без контроля со стороны человека.
| Беспилотных автомобилей за пределами этапа исследований и разработок на дорогах мира сейчас нет, — пояснил Джонатан Давенпорт (Jonathan Davenport), главный аналитик Gartner. — Уже представлены транспортные средства с некоторыми автономными возможностями, однако они все еще полагаются на контроль водителя-человека. Тем не менее, многие из этих транспортных средств используют аппаратное обеспечение, в том числе камеры, радары и, в некоторых случаях, лидарные датчики, которые способны поддерживать полностью автономное вождение. Благодаря обновлению программного обеспечения эти автомобили в будущем могут стать полностью беспилотными. |
Хотя прогноз обещает быстрый прирост числа автономных транспортных средств, на самом деле продажи беспилотных автомобилей все еще остаются крайне низкими.
Ожидается, что в 2020 году количество беспилотных транспортных средств достигнет 325 682 единиц, но в коммерческом сегменте будет занято всего 10 590 из них.
Дело в том, что к ноябрю 2019 года ни в одной стране мира не приняты нормативные акты, позволяющие легально эксплуатировать готовые к производству автономные транспортные средства. Производители не готовы вкладывать средства в разработку моделей, которые не могут в обозримом будущем выйти на рынок.
Еще одним ограничивающим фактором является стоимость сенсорного оборудования. К 2026 году стоимость датчиков, необходимых для обеспечения автономного вождения, станет на 25% ниже, чем в 2020 году.
Но даже при таком снижении цена останется непомерно высокой.
Это означает, что в течение следующего десятилетия автономные функции будут доступны только для автомобилей премиум-класса и транспортных средств, принадлежащих крупным автопаркам.
Gartner подсчитала, сколько беспилотных автомобилей появилось в 2018 и 2019 гг
Кроме того, выход беспилотных транспортных средств на рынок будет определяться общественным мнением. Проблемы безопасности до сих пор существенно препятствуют широкому распространению автономных транспортных средств. В настоящее время алгоритмы восприятия беспилотных автомобилей все еще менее эффективны, чем внимание обычного водителя-человека.
Технологические компании используют различное программное обеспечение на основе ИИ, чтобы понять, как беспилотные транспортные средства будут справляться с различными ситуациями.
Средства оценки безопасности автономных транспортных средств еще предстоит разработать. При этом, как отмечают специалисты, беспилотный автомобиль должен быть чуть лучше водителя-человека.
Общественность сможет довериться этим нововведениям, только если беспилотные автомобили будут вызывать гораздо меньше аварий, чем люди.[1]
Беспилотные такси сбросят цены на поездки на 80%
Поездки на такси могут подешеветь на 80% после появления беспилотных автомобилей, используемых для перевозок пассажиров. Об этом говорится в исследовании, которое аналитики банка UBS обнародовали в конце мая 2019 года
Эксперты считают, что робомобили сделают тарифы на такси дешевле билетов на метро, но при этом технологические таксопарки останутся прибыльными.
По оценке аналитиков банка UBS, распространение беспилотных такси понизит плату за поездки для пассажиров на 80%
| Коэффициент использования парка беспилотных такси в течение 24-часовой смены достигнет около 50%. Это в два раза выше, чем показатели использования Uber и Lyft сегодня… Мы по-прежнему уверены, что бизнес-модель беспилотных такси работает как в финансовом, так и в технологическом плане, — указывают в UBS. |
По прогнозам специалистов, к 2030 году объём рынка беспилотных такси превысит $2 трлн. Сюда входит выручка от производства автомобилей и шин, доходы от строительства зарядных станцией для электрокаров и продаж электроэнергии, а также от поставок чипов, необходимых такому автотранспорту.
В инвестиционном банке Goldman Sachs ожидают, что к 2030 году рынок мобильных сервисов заказа такси, таких как Uber и Lyft, вырастет в восемь раз и будет измеряться $285 млрд. В 2019 году на подобные службы приходится треть всего мирового рынка такси, то к 2030 году они будут превосходить традиционные услуги такси в 5-кратном размере.
Из доклада UBS следует, что к 2025 году четверть продаж на авторынке будут составлять электромобили. Примерно 12 млн (8-10%) будут задействованы в каршеринге, на беспилотные такси придётся 2 млн единиц автотранспорта.
Такая тенденция подтолкнет пользователей пересмотреть принципы эксплуатации автомобиля — уже в 2019 году немало людей не хотят покупать личную машину, предпочитая пользоваться онлайн-сервисами такси, каршерингом и прокатом велосипедов и электросамокатов.[2]
Россия потеряла 4 места в рейтинге стран с наибольшей готовностью к беспилотным авто
25 февраля 2019 года консалтинговая компания KPMG опубликовала результаты исследования, в котором оценивала готовность стран к использованию беспилотных автомобилей. Россия заняла 22-е место в рейтинге против 18-го в 2017 году. Всего было рассмотрено 25 стран.
При составлении доклада аналитики оценивали политику и законодательство в области самоуправляемых машин в стране, уровень их принятия потребителями, доступность технологий и инноваций, а также развитость соответствующей инфраструктуры.
Рейтинг стран, которые больше всего готовы к использованию беспилотных авто, данные KPMG
Россия расположилась на последней строчке по уровню доступа к новейшим технологиям и заняла предпоследнее место по качеству дорог.
Кроме того, эксперты указали на отставание РФ с точки зрения уровня поддержки технологий регулирующими органами, покрытия LTE-сети и партнерских связей между автопроизводителями и поставщиками технологий.
При этом Россия оказалась в пятерке стран, чье население максимально готово пересесть на робомобили.
В исследовании отдельно отмечены испытания беспилотника «Яндекса» после снегопада в Москве, а также запуск тестового беспилотного сервиса такси в Иннополисе.
Кроме того, в KPMG обращают внимание на инициативу НТИ «Автонет» по внесению изменений в Венскую конвенцию о дорожном движении для юридического приравнивания систем автопилота к водителю, а также государственный эксперимент по испытанию беспилотников на российских дорогах.
Россия потеряла несколько позиций в рейтинге готовности стран к использованию беспилотных автомобилей, заняв 22-е место
Сингапур лидирует в рейтинге по уровню принятия потребителями автономного транспорта, так как на всей территории страны уже несколько лет проводятся испытания беспилотных автомобилей. Жители Индии, Мексики и России, согласно опросу, наиболее одобрительно относятся к идее использования автономного транспорта, а вот британцы вообще не рассматривают такую возможность.[3]
2018
Исследование Frost & Sullivan
РВК совместно с консалтинговой компанией Frost & Sullivan подготовила отчет о перспективах развития рынка беспилотного автотранспорта.
Исследование проведено по заказу организаторов технологических конкурсов Up Great, которые стартовали в России в рамках Национальной технологической инициативы.
Один из конкурсов линейки Up Great – «Зимний город» – направлен на разработку беспилотного автомобиля для эксплуатации в экстремальных климатических условиях[4].
Основными игроками на рынке беспилотных автомобилей на данный момент являются ведущие автоконцерны: Tesla, Mercedes-Benz, Audi. Ford и BMW планируют выпустить первые беспилотники уже к 2021 году. Планы по созданию беспилотных машин также анонсировали компании Toyota, Uber (совместно с Volvo), Gett (с Volkswagen Group) и др.
По прогнозам Frost & Sullivan, массовая коммерциализация производителями таких решений начнется после 2025 года. К этому времени объем продаж автономных машин превысит 40% мирового рынка легковых автомобилей.
Рынок беспилотных транспортных средств увеличится с текущих $1,3 до $84 млрд, продажи автономных автомобилей в абсолютных значениях достигнут 36 млн штук.
Учитывая значительный объем инвестиций, в будущем на рынке останется не более трех-четырех основных игроков, предоставляющих полный спектр автоматизированных решений.
Как беспилотные автомобили будут решать вопросы жизни и смерти
Когда-то казалось, что все проблемы, связанные с моральным выбором умной машины, позволят разрешить законы робототехники, сформулированные писателем-фантастом Айзеком Азимовым.
Робот не должен причинять вред человеку — и точка. Но что делать беспилотному автомобилю, если у него отказали тормоза и сейчас он либо собьёт пешехода, либо рискнёт жизнью пассажира, съехав в кювет? Это не фантастика.
Автомобили-роботы уже выезжают на дороги.
«Беспилотный автомобиль: кого он должен спасать?» — под таким заголовком на сайте Массачусетского технологического института рассказывается о недавнем исследовании, опубликованном в журнале Science.
Учёные из MIT, предложили респондентам подумать над решением нескольких десятков моральных дилемм.
По сути, это исследование — вариация на тему знаменитой «проблемы вагонетки», которая прежде казалась абсолютно умозрительной.
«Проблема вагонетки» — это мысленный этический эксперимент, который с 60-х годов используют психологи. Представьте, что по рельсам несётся тяжёлая неуправляемая вагонетка и на пути у неё пять человек, привязанных к рельсам.
У вас есть возможность нажать на рычаг и перевести стрелку на другой путь, где человек всего один. Вопрос в том, будете ли вы это делать. Правильного и неправильного решения у моральных дилемм не существует.
Приверженцы утилитарного подхода считают правильным спасать как можно больше жизней, другие говорят о недопустимости вмешательства и совершения убийства своими руками.
Как из человека стать машиной: биохакеры и мировое господство
«Легко представить ситуацию, когда алгоритмы, заложенные в программу безопасного движения, войдут в конфликт друг с другом», — пишут авторы из MIT. И предлагают сделать выбор. «У машины отказали тормоза. Если она продолжит двигаться, то собьёт девочку, переходящую дорогу на красный свет.
Машина может уйти на соседнюю полосу, где горит зелёный, и тогда задавит пожилого человека. Помните, остановиться автомобиль не успевает — куда должен направить его бесстрастный алгоритм?». Я честно прошла весь тест, предложенный исследователями, и это оказалось непросто.
Намного сложнее, чем задачка про вагонетку, ведь меня спрашивали, как запрограммировать реальный автомобиль.
Сталкиваются ли с этическими вопросами разработчики беспилотного транспорта, я решила узнать у них самих — и встретилась с руководителем департамента беспилотных транспортных средств российской компании Cognitive Technologies Юрием Минкиным.
Компания несколько лет занимается созданием алгоритмов автономного вождения для КамАЗов, а недавно анонсировала систему C-Pilot для легковушек. Если испытания пройдут успешно, в городах скоро появятся авто без водителя.
Кстати, благодаря этим проектам частная компания Cognitive Technologies смогла получить поддержку государства в рамках Федеральной целевой программы «Исследования и разработки».
«Беспилотник априори морален»
Юрий Минкин: Я зайду с другой стороны. Один из главных ожидаемых результатов внедрения беспилотников состоит в уменьшении аварий и жертв буквально на порядки.
Сейчас на российских дорогах гибнут десятки тысяч человек, с распространением беспилотного транспорта их число снизится до сотен, а потом и до единиц. В этом смысле самоуправляемый автомобиль априори морален.
Он всегда сосредоточен на дороге, у него есть исчерпывающая информация, он может получать данные от других транспортных средств и элементов дорожной инфраструктуры. Создание таких автомашин — перспектива ближайших десятилетий.
Но ведь и с беспилотными автомобилями случаются аварии…
Юрий Минкин: Конечно, производители продумали ещё не всё. Недавно был громкий случай: аналогичный автомобиль Tesla столкнулся с фурой, не различив белый прицеп на фоне неба. Погиб пассажир.
Однако баг скоро устранят — клиенты получат исправленную прошивку (у машин этой компании программное обеспечение обновляется так же, как в смартфонах), и проблема будет решена.
Можно сказать, что жертва принесена не напрасно: больше в этой ситуации никто не пострадает.
Вы говорите, что перед разработчиком вопрос морали не стоит, но, похоже, вы просто уже решили его. Одна жертва лучше, чем пять?
Юрий Минкин: Конечно. Я считаю, что мы рассматриваем такой же уникальную ситуацию, как падение метеорита на человека. Моральная дилемма для беспилотника будет редчайшим случаем. У самого автомобиля морали нет, конечно, он действует по заданным ему критериям.
И в данном случае это должен быть критерий минимизации ущерба. Как оценивать ущерб, чтобы его минимизировать, — тонкий момент. Навстречу едет машина, мы не можем узнать, сколько в ней человек.
На переходе два ребёнка, а вдруг в машине их три? Но эти двое — очевидный факт, а что в машине, неизвестно.
Беспилотник Tesla Model S на автосалоне во Франкфурте. AP Photo/Michael Probst
Пдд вместо морального выбора
Кто же должен принимать такие решения?
Юрий Минкин: Если вы о том, кого сбивать — бабушку или ребёнка, — то это вопрос не к разработчикам. Это задача законодателя, сертифицирующих органов или кого-то ещё. Но вряд ли кто-то готов решать такой вопрос.
Сейчас есть нормы безопасности по тормозному пути, люфту рулевого управления и так далее. Правила должны быть разработаны и для беспилотников. В идеале — единые для всего мира. Но всё это произойдёт нескоро.
Вот когда машина первый раз кого-то собьёт, начнётся обсуждение: правильное ли решение принял робот? Тогда, наверное, и будет выработан более-менее чёткий подход.
Но вы же прямо сейчас что-то закладываете в алгоритмы?
Основой будущей технологической революции станут нейронные сети
Юрий Минкин: Есть действующие правила дорожного движения, и мы программируем в их рамках. Например, машина не должна выезжать на встречку. Чтобы, объезжая котёнка, мы не врезались в автобус и не убили 50 детей. По правилам в случае опасности нужно тормозить, и именно это наши беспилотники должны делать на данном этапе.
Мы не можем нарушать действующие правила. Законодательство не видит разницы между ребёнком и взрослым в вопросе, кого из них сбивать, так что и мы это в алгоритм не закладываем.
Сейчас, если машина уйдёт со своей полосы и собьёт старичка, чтобы спасти детей, она нарушит ПДД, то есть водитель будет виноват по закону, даже если поступит правильно с точки зрения морали.
Возможно, всё будет меняться, но, вероятно, вслед за прецедентами. Когда появились первые автомобили, не было вообще никаких правил. Потом машин стало много, и возникла необходимость упорядочить их движение. На следующем витке, когда останутся одни беспилотники и в авариях будут гибнуть не 30 тысяч в год, а всего 30, люди начнут думать, как избежать и этих жертв.
«Нам придётся верить производителю»
Будут ли владельцы беспилотников знать, как устроены их машины?
Юрий Минкин: Нет, конечно, рядовой пользователь и сейчас этого не знает. В современных автомобилях очень много электроники. Например, все мерседесы оснащены системой автоторможения, и она как-то действует.
До покупателя доводят максимально упрощённую, рекламную такую информацию. Рассказывать в деталях даже вредно — кто-то может не так понять, неправильно интерпретировать и так далее. Придётся верить производителю и статистике аварий.
Если безопасность гарантирована, не так уж и важно, как система работает, инженер её придумал или волшебник.
Недавний опрос MIT выявил парадокс. Абстрактно все соглашаются, что беспилотник должен минимизировать жертвы, в том числе за счёт своего пассажира. Но, отвечая на вопрос, а купили бы вы сами такую машину, так же дружно отказываются: никто не хочет быть той самой «минимальной жертвой». Что с этим делать?
Юрий Минкин: В нашем опросе мы тоже отметили эту особенность. Люди рассуждают не только о количестве жертв, но и о статусе: академики вроде как в приоритете. Предлагали даже способы распознавания — как подключиться к социальным сетям и выяснить, кто перед тобой. Но стоит человеку представить себя за рулём, он сразу теряет интерес к решению дилемм и старается уйти от ответа.
Есть такое: я купил себе машину, и она должна меня защищать. Эту проблему тоже нужно будет решать в рамках законодательства. Вот более близкий и реальный пример: в машину может быть встроено ограничение скорости. Для ограничения жертв опять же.
Да, я купил машину за свои деньги, но выше определенную она не разгонится — кто-то за меня решил, что мне делать! Такими, впрочем, будут все машины.
То есть купленная мною машина будет минимизировать жертвы, возможно даже, за мой счёт?
Юрий Минкин: Да. Но смотрите, сейчас шанс попасть в ДТП один, при беспилотниках он будет в сто или в тысячу раз ниже. Поэтому, конечно, в какой-то гипотетической ситуации машина вас убьёт, чтобы спасти ребёнка, но вероятность этого крайне низкая.
Да, в одном случае из миллиона она пожертвует вашей жизнью, чего не сделает другая машина. Но ещё в 999 999 случаях она вас спасёт: у неё десяток подушек безопасности, сотня систем и датчиков, которые мониторят окружающее пространство, чтобы вас защитить.
К тому же есть вероятность, что в будущем частных машин просто не останется, и это отчасти разрешит парадокс.
Инструкция: как сделать Марс обитаемым
Известно, что самолёт — самый безопасный вид транспорта, но многие боятся летать, чисто психологически. Есть ощущение, что пока я сам держу руль, то могу что-то изменить.
Юрий Минкин: Это иллюзия. Подумайте, вы не боитесь садиться за руль, хотя по сравнению с пилотом самолёта, который учится годами в специальном заведении, вы просто неопытный новичок. Его постоянно проверяют, а вы ездите каждый день, даже если неважно себя чувствуете.
На самом деле, хоть вы и держитесь за руль, вы в значительной степени ничего вокруг не контролируете, это факт. Сегодня любая авария с участием беспилотной машины привлекает повышенное внимание. Пьяный водитель сбил десяток человек — все поговорили и забыли.
А беспилотник собьёт — и сразу призывают запретить такие автомобили! Водители гораздо опаснее, но их никто не предлагает запретить.
Вы бы сами сели на беспилотник?
Юрий Минкин: Если он протестирован, проверен, то конечно. Постепенно люди поверят в эту технологию. Фобии, может, и останутся, но у отдельных людей.
Не так давно главным видом транспорта была лошадь, практически каждый умел ездить верхом. Сейчас это единицы — фанаты конного спорта и жители некоторых местностей. Так же будет и с пилотируемыми машинами.
Они станут экзотикой, позиция общества изменится на противоположную: «Человек за рулём?! Это же опасно!».
Как работает беспилотный транспорт
В 2016 году объём инвестиций в беспилотный транспорт составил 80 миллиардов долларов, из них 40 были вложены в микрочипы, 16 — в сенсоры и 4 — в искусственный интеллект.
Предполагается, что эта отрасль может дать большой толчок к улучшению ИИ и алгоритмов машинного обучения. Кроме того, уже сегодня открыто большое количество вакансий в этой нише.
Но пока светлые умы программистов работают над решением поставленных задач, мы расскажем вам о том, как работают беспилотные автомобили и кого такой прогресс может затронуть напрямую.
Идея о беспилотной технике зародилась ещё в начале XX века и тогда же была реализована в виде автомобиля с антенной, который управлялся с пассажирского сидения следовавшей за ним машины. В наши дни антенны тоже широко используются для контроля беспилотной техники, однако не для всех типов.
Сегодня рынок предлагает множество беспилотных гаджетов, начиная с машинки на пульте управления и заканчивая полноценным беспилотным автомобилем. Существуют беспилотные самолёты, дроны и подводные лодки, но что мы понимаем под беспилотностью? Удалённый контроль оператором? С оператором на борту, но без его активного участия? Давайте разберёмся!
Беспилотный транспорт в России
В России над беспилотными автомобилями работают КАМАЗ и Yandex.
Однако над своей собственной техникой работает только первая компания, Yandex же использует автомобили сторонних производителей для создания и тестирования своего беспилотного автопарка, однако, по словам сотрудника компании, российский IT-гигант работает над технологией, которая будет применима к разным автомашинам. Более того, разработка нацелена на последний (Level 5) уровень беспилотности.
Среди менее известных простому обывателю компаний над беспилотниками работают Volgabus и Cognitive Technologies. Последние разрабатывали автономный комбайн.
Кстати, KAMAZ занимается разработкой беспилотных шаттлов для перевозки зрителей Чемпионата Мира по футболу 2018, более того, для них будут выделены отдельные полосы. Также компания уже тестирует свои беспилотные технологии на трассе M11, где запущен автопоезд из 5–10 грузовиков, повторяющих манёвры первого. На борту первой машины есть оператор, но он управляет только в экстренных ситуациях.
А товарищи из Yandex тестируют беспилотную технику в обычных городских условиях, но пока с пилотом-испытателем, который не вмешивается в работу автомобиля.
Перспективы
Министр промышленности и торговли РФ говорил, что выведение беспилотного транспорта на дороги общего пользования «будет ещё не скоро, поскольку такие перемены требуют, в том числе и обновления ментального восприятия окружающего мира человеком.
Пока так рисковать мы не готовы».
Предполагается, что сначала беспилотный транспорт будет протестирован локально, затем будет выведен на более широкий уровень с частичной автоматизацией и только после этого представится возможным использование полностью автономных автомобилей.
Некоторые эксперты отмечают, что количество ДТП может снизиться на 90%. Ведь запрограммированная техника вряд ли будет кого-то намеренно подрезать, превышать скорость или нарушать ПДД.
Что находится в «мозговом центре» самоуправляемого автомобиля?
Есть два подхода к обучению автомобиля: классический и нейросетевой. Первый состоит из четырёх модулей: локализация, распознавание, планирование и управление. При работе со вторым подходом автомобиль получает данные с камер, отправляет их нейросети, а она уже определяет, куда повернуть и на какой скорости ехать.
Реализация нейросетевого подхода требует огромного количества входных данных для каждой из возможных ситуаций, чтобы научить машину вести себя подобно человеку. Это сделать довольно сложно, поэтому многие беспилотные автомобили работают на основе классического подхода.
Планирование пути почти так же важно, как и восприятие окружающего мира автомобилем. Поэтому давайте рассмотрим методы планирования пути, их всего три, если говорить об основных.
1. Алгоритмы поиска пути на графах
К качественным алгоритмам поиска пути на графах в отношении беспилотных автомобилей можно отнести A*. Однако и у него есть недостатки, например, в пространствах большой размерности скорость работы снижается.
При этом нужно понимать, что на самой дороге нет ни вершин, ни рёбер клеток и придётся самим составлять граф, учитывая положение машины в пространстве. Но чем оно сложнее, тем более нагруженным становится граф.
2. Оптимизационные методы.
Оптимизационные методы позволяют накладывать ограничения и штрафы с помощью функций. Штрафы могут быть за превышение скорости или за чрезмерное приближение к другим объектам. При использовании этого метода пространство исследуется агрессивно. Алгоритм не ищет оптимального способа объезда препятствия, а просто «едет» в разные стороны.
3. Стохастические алгоритмы.
Этот метод отличается высокой скоростью работы в больших пространствах, однако оптимальность выбора остаётся под большим вопросом.
Но тем не менее данные, полученные с помощью этого метода, можно отправлять напрямую системе управления автомобилем.
Более детально с этими алгоритмами вы можете ознакомиться в совместных трудах [PDF] Бадера Алшамари (Университет Кувейта | KU) и Овидье Калина (Восточный Университет Мичигана | EMU).
Наши материалы по алгоритмам:
Также более детально эти алгоритмы объясняет специалист компании Yandex в видео ниже.
А как же машины «видят»?
Так видит мир автомобиль при помощи лидара и стереокамеры.
Классический подход работает по следующее схеме: модули карт и восприятия отправляют информацию в модуль планирования, который в свою очередь делится полученными и обработанными данными с системой управления автомобилем.
Давайте рассмотрим, как модуль восприятия узнаёт, что находится вокруг машины:
- Радар — распространённый сенсор, который уже используется на автомобилях с круизным режимом. Однако радар не очень хорошо понимает, что перед ним находится пешеход, если он не в металлическом костюме. Отличительная особенность радара заключается в возможности узнать радиальную скорость.
- Камеры отвечают за общую картину на дороге.
- Лидар — сенсор, который определяет расстояние до определённых объектов на дороге, а также «видит» всё лучше радаров и камер. Но у него есть два минуса: цена и качество. Даже если лидар сделан по всем ГОСТам, то он всё равно может быстро выйти из строя из-за постоянного движения, собственно из-за этого он и остаётся нишевой технологией. Но вообще лидар — интересное изобретение, с помощью которого хорошо реализуется итеративный алгоритм ближайших точек.
- Инфракрасные камеры — «видят» людей и животных лучше радаров, но стоят дорого и ограничены температурными рамками. Становится немного бесполезным сенсором, если на машине установлен лидар.
- Чтобы лучше различать, что находится вокруг автомобиля, может применяться метод сегментации экземплярами, где в отличие от обычной сегментации объекты не сливаются в одном цвете, а разбиваются на части.
- Примечание Подробнее с методом сегментации экземплярами можно ознакомиться на GitHub, а также в следующих документах: [PDF 1], [PDF 2].
- Поиграть с сегментацией экземплярами можно на сайте Кембриджского Университета.
- Ниже представлено видео реализации метода сегментации экземплярами.
Зрение автомобиля можно реализовать с помощью только камер и радаров — самых дешёвых технологий.
Особенность такого метода заключается в локальном использовании техники: в бортовой компьютер загружаются базовые карты, обрабатываются нейронными сетями, а затем сравнивают реальность с загруженными картами.
Транспорт будет плохо ориентироваться в городах, подобных Лондону, где часто бывают природные явления, затрудняющие восприятие даже человеку. Также машина будет «удивляться» в таких городах, как Москва, где всё активно строится и ремонтируется.
Пример реализации метода с базовыми картами.
Какой теперь будет ситуация на рынке труда?
На данный момент можно говорить скорее о росте рабочих мест, чем об их убыли, если брать во внимание рассматриваемую отрасль.
Так как, по словам министра, беспилотный транспорт выйдет на российские дороги не очень скоро, то водителям и дальнобойщикам ещё рано беспокоиться. Хотя повысить квалификацию, возможно, всё-таки придётся.
Ведь в первое время нужно будет так или иначе вмешиваться в работу машины.
А теперь немного конкретики.
Кому беспокоиться:
- Таксистам, для которых эта работа постоянна.
- Водителям автобусов.
- Дальнобойщикам.
Кому радоваться:
- Специалистам по работе с данными.
- Специалистам в области моделирования и симуляции.
- Специалистам в области компьютерного зрения.
- Специалистам DevOps.
- А также прочим специалистам, работающим с нейронными сетями, ИИ, данными и аналитикой.
Например, на западном рынке уже довольно много вакансий (около тысячи), связанных с обучением беспилотных автомобилей.
Заключение
Прежде чем беспилотные автомобили дойдут до широкого круга потребителей, им придётся пройти множество тестов и усовершенствований. На данный момент самоуправляемых автомобилей 3, 4 и 5 типов крайне мало, чтобы оценить удобство пользования. Одной машины достаточно, только чтобы определить жизнеспособность идеи, но для более подробного массива данных нужны сотни автомобилей.
Также важно продумать систему безопасности беспилотных автомобилей.
Если кинуть в обычную машину кирпич, то она поедет дальше и ничего с ней не случится, а вот если кинуть кирпич беспилотному автомобилю в лидар или радар, то безопасность передвижения на нём будет под очень большим вопросом.
Эти устройства расположены на внешней части транспорта, поэтому так уязвимы. Но даже если исключить вероятность попадания кирпича, то никто не застрахован от града или прочих природных (или не совсем) явлений, которые могут подпортить жизнь автовладельцу.
Кроме того, беспилотный автомобиль легко можно загнать в ловушку. Например, если рабочие случайно забыли нанести временную разметку и установить временные знаки, автомобиль может просто остановиться перед препятствием и ничего не делать, если слева (или справа в некоторых странах) сплошная.
Если вам интересна тема самоуправляемых автомобилей, но у вас нет своего и хочется хоть как-то поиграть с беспилотностью, то можете ознакомиться с этой статьёй на Medium.
Как работают беспилотные автомобили и какие проблемы решают разработчики | Блог Mail.Ru Cloud Solutions
Автомобиль сверяет информацию со всех устройств, которые на нем установлены, с точностью до нескольких сантиметров определяет локализацию предметов и уверенно чувствует себя на дороге.
Например, беспилотник подъезжает к подземному пешеходному переходу. Основной поток пешеходов пересекает дорогу по переходу, но один из них выскакивает на проезжую часть. С помощью камер и радаров автомобиль почти сразу понимает, что за объект перед ним.
В его базе сохранены несколько вариантов развития события: пешеход остановился; продолжил движение с прежней скоростью; перешел на бег; мечется по проезжей части.
Чтобы выбрать оптимальный сценарий, компьютер определяет местоположение пешехода, расстояние до него, с какой скоростью он двигается и в каком направлении, анализирует других участников движения.
Полученный анализ автомобиль сравнивает с информацией из базы данных и действует по оптимальному варианту: снижает скорость; включает аварийное торможение; припарковывается. То есть машина не только перевозит пассажира из точки А в точку Б, но и принимает решение, как действовать в критических ситуациях.
Весь цикл обработки информации укладывается в 140 миллисекунд.
Это в 2—3 раза быстрее человека.
Искусственный интеллект автомобиля — это мозговой узел беспилотника.
Он приводит машину в движение, задает скорость и прокладывает путь, а также способен управлять автомобилем в любых погодных условиях, распознавать дорожные знаки, сигнал светофора, пешеходов, животных, различные препятствия.
ИИ может отличить «Скорую помощь» со спецсигналом от других автомобилей и уступить дорогу, спокойно переехать через «лежачего полицейского» и остановиться перед поваленным деревом.
По уровню безопасности езды искусственный интеллект в несколько раз превосходит человека. Благодаря совершенству камер и датчиков он может двигаться в полной темноте и в условиях плохой видимости. Когда камеры бесполезны, например, во время ливня, снегопада или тумана, автомобиль получает информацию с радаров.
Беспилотники учитывают погодные условия, состояние дороги, стиль вождения других водителей. На основе этого автомобиль выбирает оптимальный сценарий движения и свое поведение на дороге.
Искусственный интеллект, как и человек, способен обучаться. Например, человек анализирует поступившую информацию: более важную отправляет в долговременную память, менее важную — в кратковременную.
ИИ функционирует аналогично — определяет и сортирует информацию по степени важности. Если какое-либо мало важное событие повторилось, мозг беспилотника перемещает информацию к важным событиям.
Теперь в процессе принятия решения машина учтет и этот сценарий.
То есть ИИ не только усваивает информацию, которую разработчики заложили в базу данных, но и способен самообучаться.
Такие самообучающиеся нейросети используют не только разработчики беспилотных автомобилей. Так, на основе машинного обучения работают системы компьютерного зрения для распознавания различных объектов, например, номеров автомобилей или лиц. Их можно использовать для организации пропускного режима, контроля над сотрудниками, охраны периметра.
Клиника «Инвитро» внедрила аналогичную систему, чтобы быстрее принимать пациентов: ИИ распознает человека, подходящего к ресепшену, и выводит его карточку на компьютере сотрудника регистратору. Развернуть и запустить систему машинного обучения можно на собственной инфраструктуре компании или в облаке: готовые PaaS-платформы позволяют быстро разрабатывать нужные сервисы.
Зачем беспилотнику оператор-водитель
Пока в ПДД нет понятия «автомобиль-беспилотник», а в российских законах нет правового регулирования ответственности в случае аварии с участием робомобиля. Поэтому во время движения по реальным дорогам в беспилотнике на месте водителя сидит оператор. На него возлагается та же степень ответственности, что и на водителей обычных машин.
Оператор наблюдает за работой датчиков, оценивает, насколько оправданно то или иное действие автомобиля. Например, правая полоса свободна, но автомобиль перестроился в левый ряд — оператор делает пометку, что программистам необходимо проверить базу данных на конкретном участке дороги. Большую часть времени машина движется автономно, но в любой момент оператор может принять управление.
В то же время беспилотник контролирует работу оператора. Чтобы в критической ситуации человек успел принять управление, необходима высокая сосредоточенность и концентрация. Внутренние датчики автомобиля «улавливают» состояние оператора и подают сигнал, если он расслабился.
На автомобилях в Иннополисе в салоне установлена внутренняя камера. Это отдельный модуль со встроенной нейронной моделью, он определяет состояние водителя по характерным признакам: мимика, частота морганий, наклон головы и другие.
Дмитрий Полищук, «Яндекс»: «Tesla называет свой режим автопилотом, но это маркетинговое лукавство»
Самые первые беспилотники «Яндекса» отправились в путь в мае 2017 г. С августа 2018 г. они появились на дорогах Иннополиса и Сколкова, затем – Тель-Авива, а с мая этого года – и на улицах Москвы, совокупно уже 38 машин.
«Яндекс» оборудует серийные Prius собственными беспилотными модулями в цеху на западе Москвы, задача – вывести на дороги 100 машин в этом году и дальше – до 1000, говорит руководитель направления беспилотных автомобилей «Яндекса» Дмитрий Полищук.
Большое количество беспилотников на дорогах общего пользования позволит собрать большой объем информации, необходимой для написания алгоритмов, – как беспилотнику вести себя в той или иной ситуации. Именно программное обеспечение, а не железо (сенсоры, процессоры или видеокарты) является главным вызовом для создания полноценного беспилотного автомобиля, утверждает Полищук.
«Яндекс» принципиально конструирует свои беспилотники автономными, то есть не зависящими от спутниковых систем глобального позиционирования и подключения к интернету.
Ориентироваться автомобилю в пространстве с сантиметровой точностью помогают сенсоры (шесть радаров, четыре лидара, шесть камер и др.
), которые передают эту информацию в компьютер беспилотника, а он соотносит данные с заложенной в память картой высокого разрешения (HD-картой), созданной «Яндексом», проектирует траекторию движения и дает команды органам управления автомобилем.
Я прокатился на беспилотнике по имени Walrus («Яндекс» называет свои машины именами андроидов из сериала «Мир Дикого Запада») 15 минут.
Закольцованный маршрут по Аминьевскому шоссе, Мичуринскому проспекту и прилегающим улицам беспилотник проехал без проблем: пропускал машины на главной дороге, выезжая с второстепенной, притормаживал на временных знаках ограничения скорости, дал пройти пешеходам на нерегулируемом переходе…
После поездки Дмитрий Полищук подробно объяснил, как устроен беспилотник «Яндекса» и как компания намерена использовать их серийные версии.
– Перед началом теста я с удивлением узнал, что ваши беспилотники не используют ни интернет-подключение, ни системы глобального позиционирования для ориентации в пространстве. Почему вы не используете GPS и «Глонасс» – разве с их помощью позиционирование вашего автомобиля не станет точнее?
– Глобальные системы позиционирования дают очень неточные данные. На них сильно влияют погодные условия, застройка, даже листья деревьев. Наши машины принимают сигнал этих систем, но могут передвигаться вообще без них. Когда вы ехали в нашем беспилотном автомобиле, он двигался без GPS и «Глонасс».
– Но для этого беспилотнику нужна очень детализированная карта?
– Да. И в этом нет проблемы. Построить такие карты можно, а дальше, по мере того как беспилотники ездят, они их постоянно обновляют, так что получается самоподдерживающийся организм. Как произошло с «Яндекс.Пробками»: сначала мало людей ими пользовались, а теперь пользуются почти все, все включают передачу данных, и потому данные постоянно обновляются.
– Но сейчас ваши беспилотники могут ездить только в тех районах, для которых у вас есть HD-карты? Сколько процентов территории Москвы ваши HD-карты охватывают?
– Любая компания в мире, которая заявляет, что ее беспилотники умеют ездить в городе, использует аналог карт, о которых мы говорим.
У нас отсняты почти все Хамовники, Третье транспортное кольцо, часть Садового кольца, территория вокруг нашего офиса на Аминьевском шоссе, маршрут от Аминьевского шоссе до главного офиса «Яндекса» на ул.
Льва Толстого, по которому наши беспилотники курсируют в режиме шаттлов… В процентах от общей территории Москвы мне бы не хотелось говорить, потому что эта цифра постоянно растет и еще увеличится к моменту, когда это интервью будет опубликовано.
И, главное, создание HD-карт – совсем не проблема. Если мы понимаем, что мы решили все другие проблемы и всё ездит, то мы потратим некоторое (небольшое) количество денег и построим HD-карту всей Москвы за месяц.
Вспомните: когда появились смартфоны с системой навигации, карт тоже не было. И все задавались вопросом: зачем они нужны, если нет карт? А теперь карты есть для каждой дыры, и они постоянно обновляются. То же самое произойдет и с беспилотниками.
– Вы сказали, что HD-карты – не проблема. А что является главной проблемой для беспилотников?
– Алгоритмы. Вся система беспилотного автомобиля «Яндекса» состоит из четырех основных элементов.
Локализация – беспилотник всегда должен понимать, где он находится с точностью до сантиметров.
Распознавание – модуль, который отвечает за распознавание объектов вокруг беспилотника – автомобилей, пешеходов, велосипедистов, дорожных знаков и проч.
Дальше наступает этап предсказания того, как все эти объекты будут себя вести и какое влияние окажут на движение беспилотника. И только после этого наступает этап планирования движения и его исполнение.
Самые сложные этапы – это предсказание и планирование. Локализация и распознавание – эти проблемы еще до конца не решены, но очевидно, что они будут решены по мере развития техники и опыта. А вот умение предсказывать и планировать – это всегда будет предметом конкуренции компаний, которые занимаются разработкой подобных систем.
Организовать движение беспилотника в статичном мире очень просто: достаточно иметь карту и нарисовать маршрут движения. Следующий уровень сложности – организовать движение в мире, где объекты перемещаются по известным траекториям. Это тоже понятная задача.
Но в реальном мире каждый участник дорожного движения перемещается только по известному ему маршруту и каждый оказывает влияние на каждого. Сейчас большинство компаний – разработчиков беспилотников находятся на уровне между первым и вторым. Но некоторые начинают делать первые шаги для решения задачи третьего уровня; «Яндекс» – среди них.
В 80% случаев беспилотник может ехать, не учитывая, что есть третий уровень. Но оставшиеся 20% – это очень много.