Что такое беспилотный автомобиль
Перейти к содержимому

Что такое беспилотный автомобиль

  • автор:

Беспилотные автомобили для начинающих

Про беспилотные автомобили постоянно мелькают новости, но что же на самом деле происходит в этой сфере? Как беспилотные автомобили ездят? Кто их производит? Почему они до сих пор не ездят массово по улицам? Попробуем разложить все по полочкам.

image

Ранняя версия беспилотника Lyft

Что такое беспилотный автомобиль

Это автомобиль, оборудованный системой автоматического управления, способный передвигаться из точки А в точку Б без участия человека.

Как работают беспилотные автомобили

Чтобы приехать в пункт назначения, беспилотный автомобиль должен знать маршрут, понимать окружающую обстановку, соблюдать ПДД и корректно взаимодействовать с пешеходами и другими участниками дорожного движения. Чтобы соответствовать этим требованиям, беспилотник использует следующие технологии:

  • Камеры: визуальное обнаружение объектов, например, дорожная разметка и знаки
  • Радар: определение препятствий и объектов впереди и сзади, а также определение расстояния до них
  • Лидар: похож на радар, но гораздо четче и позволяет обнаруживать объекты вокруг автомобиля (полный обзор 360 градусов)
  • AI (искусственный интеллект): мозги машины. Обрабатывает данные с камер и сенсоров, управляет автомобилем и принимает решения.

Уровни автономности

Организация под названием SAE International сделала доброе дело и стандартизировала 5 уровней автономности, которых придерживаются все игроки на рынке:

image

  • Level 0 — No Automation: Водитель должен контролировать все — руль, тормоз и газ. Обычная машина.
  • Level 1 — Driver Assistance: Автомобиль помогает тормозить или ускоряться. Автомобили с круиз-контролем — это как раз про level 1.
  • Level 2 — Partial Automation: Автомобиль может одновременно контролировать ускорение и торможение, но человек должен следить за ситуацией и быть готовым принять управление. Самый яркий пример уровня 2 — Tesla.
  • Level 3 — Conditional Automation: Автомобиль может полностью управлять движением, но в какой-то момент может попросить принять управление на себя. Ходят слухи что Audi A8 2018 года выпуска умеет делать все это, но пока нет ни одного обзора.
  • Level 4 — High Automation: Умеет все что умеет уровень 3, но также может справляться с более сложными дорожными ситуациями. В целом можно отпустить руль и ничего не делать, но если автомобиль не сможет принять решение он об этом оповестит и плавно припаркуется на обочине. О четвертом уровне заявляют такие компании как Waymo или Aptiv
  • Level 5 — Full Automation: Полная автономия, участие человека не требуется. Машина сама принимает решение в любой ситуации, руль может отсутствовать.

Уровни автономности от 0 до 5

Ключевые игроки рынка

Большинство автопроизводителей осознали что будущее за беспилотным транспортом и ринулись открывать новые отделы и покупать стартапы. Кроме автопроизводителей в гонке участвует не только множество стартапов, но также и IT-гиганты вроде Google, Яндекс и Apple. Вот самые основные.

General Motors

Будучи одним из ведущих автопроизводителей, GM потратил кучу денег чтобы удержаться в лидерах беспилотных авто. В 2016-ом, приобрел стартап Cruise Automation, занимавшийся разработкой беспилотника, за более чем 1 миллиард долларов. В Cruise суммарно влили $2.25 миллиарда инвестиций от SoftBank и $1.1 миллиард от GM в 2018-ом. Чтобы еще больше доминировать на рынке автономии, GM также приобрел производителя лидаров. GM тестирует свои беспилотники в Сан Франциско с планами расширения на Нью-Йорк. Первые коммерческие поездки беспилотников запланированы на 2019 год.

image

Waymo (лидер по технологичности)

Самый старый стартап, был основан еще в 2009 году. На данный момент считается самым совершенным беспилотным автомобилем. Оцениваясь в $175 миллиардов (!), Waymo уже проехал суммарно 10 миллионов миль автомобилями Chrysler, Honda и Jaguar. Совсем недавно, Waymo озвучил свои планы докупить еще 62,000 Fiat Chrysler для будущего платного беспилотного такси.

image

Uber

После очень серьезного судебного иска от Waymo дела у Uber немного пошатнулись. Потом пошатнулись после ДТП в результате которого погиб человек. Однако, Uber не сдался, и вместе с партнерами вроде Volvo и Daimler собрал $500 миллионов инвестиций от Toyota. Временно беспилотники Uber не ездят самостоятельно, а управляются водителями, попутно оцифровывая города в HD карты. Вероятно в будущем Uber интегрирует беспилотные автомобили в свой сервис такси.

Lyft (сервис такси, конкурент Uber)

В сравнении с агрессивным расширением и маркетингом Uber, подход Lyft более фокусирован. Lyft запартнерился с Aptiv, бывшим когда-то на грани банкротства. Вместе они совершили более 5000 платных поездок на беспилотниках (всего с 20 автомобилями) в Лас-Вегасе. При заказе такси Lyft, пассажир может выбрать беспилотное такси.

image

Tesla

У Tesla совсем другой взгляд на беспилотное будущее. Илон Маск считает что беспилотник может работать только на одних камерах (ведь человек управляет автомобилем с помощью всего пары глаз), без лидаров. Несмотря на то, что автомобили Tesla обладают функциями автопилота, они все равно топчутся на 3-ем уровне автономности, да и аварий из-за автопилота тоже хватает.

image

Baidu

Baidu раскачивает локальную китайскую лодку беспилотников с 2014 года. В 2017-ом, анонсировала Apollo, open-source (открытую) платформу для беспилотных автомобилей. Baidu нацелился на массовый выпуск беспилотных автомобилей с 2019 до 2020, но ее шансы пошатнулись после того как ряд AI-специалистов покинули компанию (включая Lu Qi).

image

Почему так долго?

Waymo был основан в 2009-ом и только сейчас они более-менее готовы для коммерческих поездок (и то в пределах солнечной Калифорнии). То есть спустя почти 10 лет. Почему так долго? Хоть и гонка беспилотных технологий и ускорилась за последние 5 лет, все компании испытывают общие проблемы:

Лидар

Лидар это по сути лазерная установка, которая постоянно крутится и “стреляет” лазером 360 градусов, выдавая расстояние до каждой точки, которую удалось измерить. Вот видео для большей наглядности:

К сожалению, лидар стоит кучу денег (от 500 000р за 1 штуку), а их в беспилотном автомобиле надо много (2–5 штук). Так еще и от него никак не избавиться, ведь только радара и камер не хватит чтобы четко ориентироваться на местности.

Различные компании ведут работы по снижению стоимости лидара и выпуску нового, дешевого твердотельного лидара (без крутящихся элементов), но такие пока продукты еще в разработке.

AI (искусственный интеллект)

Как было сказано выше AI это сердце автомобиля. AI определяет объекты с камер, пытается угадать кто это (собака, человек, автомобиль, дорожный знак и пр.), как поведут себя пешеходы и другие машины. Чтобы такой искусственный интеллект работал, инженеры “скармливают” ему огромные массивы данных, чтобы специальные алгоритмы могли обучаться на этих данных. Чем больше качественных данных на входе, тем лучше алгоритмы будут работать.

Хоть алгоритмы и продвинулись далеко, они все еще глупы как 2-летний ребенок. Яркий пример — инцидент с беспилотником Uber (из-за которого погиб человек), алгоритм не смог распознать человека на дороге (в прочем, как не успел его заметить и водитель). А ведь помимо человека надо “видеть” еще и много других объектов — каждую машину, дорожный знак, светофор, уметь определять полосы движения и много других вещей.

Погодные условия

Будем честны, почти ни один беспилотный автомобиль не умеет нормально ездить в условиях снегопада или сильного дождя. Исключение — университет MIT. Ребята научились ориентироваться по слепкам дорожного полотна под машиной.

Картография

Беспилотникам не подходят простые карты и простая точность GPS (погрешность 3–10 метров), автомобилю нужно понимать где он находится с сантиметровой точностью. Несмотря на то что у беспилотника куча сенсоров, необходимо иметь точную информацию об окружающей местности (геометрию дорожной разметки, границы дороги, ближайшие дорожные знаки и пр). Вся эта информация есть в так называемых HD-картах.

image

Один из автомобилей Google Street View

Чтобы поддерживать картографию в актуальном состоянии специальные картографические автомобили (спец. автомобиль с камерами и лидарами) должны ездить по улицам и “оцифровывать” их. Таким образом, с появлением гонки беспилотных автомобилей началась и гонка картографии среди таких компаний как Here, TomTom, DeepMap, lvl5, Carmera, Google и прочих. В 21-ом веке данные — это новое золото.

Инфраструктура

Беспилотным автомобилям требуется новая дорожная инфраструктура. И не просто инфраструктура, а умная инфраструктура в которой автомобили могли бы общаться не только с самой инфраструктурой (знаки, светофоры и пр.), но и с другими автомобилями. Вот немного основных терминов:

image

  • V2V (vehicle-to-vehicle) — автомобили обмениваются информацией напрямую друг с другом
  • V2I (vehicle-to-infrastructure) — автомобили обмениваются информацией с дорожной инфраструктурой
  • V2P (vehicle-to-pedestrian) — автомобили обмениваются информацией с пешеходами (например, автомобиль видит смартфон пешехода и понимает что тут находится человек)

Например, автомобиль едет по шоссе, а дорожный знак за 300м впереди сам сообщает “я знак такой-то, нахожусь там-то”. Беспилотный автомобиль сможет заранее понимать что впереди и планировать свои действия в соответствии с этой информацией.

Доверие человека

Люди все еще не особо доверяют беспилотным автомобилям. Согласно исследованию Reuters и Ipsos только лишь 38% мужчин и 17% женщин сказали что чувствовали бы себя комфортно в беспилотном автомобиле. Вообщем-то и не удивительно, технология беспилотных автомобилей довольно молодая, люди не успели привыкнуть. Автопроизводителям и стартапам еще предстоит завоевать доверие людей.

Что дальше?

Мы становимся свидетелями того, как беспилотные автомобили медленно появляются на наших дорогах. Вряд ли в следующие 5 лет мы увидим их как массовое явление: ни алгоритмы, ни инфраструктура еще не доросли. Однако, с приходом V2V/V2I возможно появятся специальные зоны беспилотного транспорта, где можно будет вызвать привычный Uber/Яндекс и доехать за полчасика на беспилотнике до работы.

  • беспилотный автомобиль
  • беспилотные авто
  • self-driving car
  • autonomous driving

Беспилотные автомобили — насколько мы далеки от полной автономности?

self-driving-cars

Беспилотные автомобили в ближайшие несколько лет перестанут быть научной фантастикой. В последние несколько месяцев мы стали свидетелями стремительного развития этой технологии. Waymo (ранее проект Google, сейчас является частью Alphabet) два месяца назад запустил свой первый коммерческий сервис с беспилотным такси и в 2021 году планирует открыть завод в штате Миган. Yandex прошлым летом начал тестировать такси без водителей. Volvo выпустила пресс-релиз о переходе на беспилотные грузовики для работы на шахте в Норвегии. Китайская компания DeepBlue Technologies начнет поставлять беспилотные автобусы в Европу уже в 2019 году.

Несмотря на это, мы с уверенностью можем утверждать, что беспилотных автомобилей пока не существует. Кто-то может возразить, что беспилотные автомобили уже являются реальностью, и дорогах можно встретить автомобили, способные ездить сами (например, автопилот от компании Tesla). Но так ли это на самом деле?

Что такое беспилотный автомобиль?

waymo self driving car

На текущий момент мы добились только частичной автоматизации вождения, но не полной автономности. Беспилотные автомобили сейчас могут передвигаться только в определенных условиях и требуют внимания со стороны человека.

Что такое беспилотный автомобиль? Означает ли это, что машина может ездить с небольшим вмешательством человека? Или это автомобиль, способный разумно ориентироваться? Или он передвигается вообще без помощи человека в любых ситуациях и при любых условиях? Можно дать много определений.

В теории:

Полностью автономная система должна быть способна: собирать информацию об окружающей среде, работать продолжительное время без человеческого вмешательства и накапливать знания для совершенствования методов выполнения своих задач или адаптации к изменяющимся условиях.

Лучшие на начало 2019 года представители беспилотных автомобилей довольно далеки от этого определения.

How does autonomous driving works

SAE, орган стандартизации автомобилей, опубликовал отчет, в котором формально определил 6 уровней автономности самоуправляемых автомобилей.

Уровни автономности беспилотных автомобилей

autonomous cars levels

Уровень 0: Автоматизированная система выдает предупреждения и может мгновенно вмешаться, но не имеет постоянного контроля над автомобилем.

Уровень 1 (“с руками”): Водитель и автоматизированная система делят контроль над автомобилем. Например, адаптивный круиз контроль: водитель контролирует рулевое управление, а система — скорость; или помощник для парковки, когда рулевое управление контролируется системой, а контроль скорости осуществляется вручную. Водитель всегда должен быть готов взять управление в свои руки. Система предупреждения о сходе с полосы — еще один пример первого уровня автономности.

Уровень 2 (“без рук”): Автоматизированная система берет полный контроль над машиной (ускорение, торможение, рулевое управление). Водитель должен отслеживать движение и быть готов в любой момент немедленно вмешаться, если система откажется корректно работать. Сокращение “без рук” не следует понимать буквально. Контакт между рукой и рулём всё еще необходим, согласно классификации SAE 2, чтобы подтвердить готовность водителя немедленно вмешаться.

Уровень 3 (“не глядя”): Водитель может безопасно отвлечь свое внимание от задач вождения на посторонние вещи, например, он может набирать сообщение или смотреть фильм. Транспортное средство само справится с ситуациями, требующими немедленного действия, например экстренная остановка. Водитель всё ещё должен быть готов взять управление в свои руки за ограниченное время, указанное производителем. Например, в 2018 году Audi A8, люксовый седан, стал первым коммерческим автомобилем, достигшим 3 уровня автономности. Этот автомобиль имел так называемую функцию автопилота в пробке (Traffic Jam Pilot). После активации водителем этой функции, машина берет полный контроль над всеми аспектами движения в потоке с медленным движением со скоростью до 60 км/ч. Опция работает только на магистралях с физическими барьерами, разделяющими свой поток и встречный.

Уровень 4 (“не думая”): Водитель может спокойно лечь спать или покинуть водительское место. Самостоятельное движение автомобиля возможно только на ограниченных пространственных участках (геозонах) или в специальных условиях, таких как пробки. Автомобиль должен безопасно завершить поездку, например, припарковаться, если водитель не взял управление под свой контроль.

Уровень 5 (“управление по желанию”): Вмешательство со стороны человека не требуется вообще. Примером такого уровня развития технологий является роботизированное такси.

В следующей главе этой статьи я кратко объясню основные составляющие текущих самоуправляемых автомобилей и расскажу о современном состоянии развития и важности каждой из частей. Также будет сказано об основных игроках на этом рынке.

Оборудование беспилотного автомобиля

В разговорах об автономном вождении часто упоминают искусственный интеллект, алгоритмы и софт. Но железо играет ключевую роль в достижениях в области беспилотных авто, ровно как и другие компоненты, упомянутые выше.

Со стороны железа оборудование, необходимое для автономного вождения, включает сенсоры, технологии связи, силовые приводы, а также специальные платформы для беспилотного движения.

Сенсоры

Сенсоры снабжают машину всей необходимой информацией об окружающей среде и окружении. Способность выполнять автоматизированные задачи сильно зависит от возможности собрать достаточное количество корректных и релевантных данных о состоянии окружающей среды.

LIDAR

lidar

Сенсорам LIDAR пророчат блестящее будущее в системах беспилотных авто. С помощью них производится трехмерное сканирование окружающей среды, что дает намного больше информации, чем обычный сканер в камере. Камеры обеспечивают детали, но требуют специального программного обеспечения на основе машинного обучения для преобразования 2D изображения в 3D. LIDAR напротив предоставляет точные и удобные для компьютера данные в форме точных измерений.

Большая часть серьезных игроков в области беспилотных авто считают сенсоры LIDAR незаменимыми компонентами самоуправляемой машины. Однако из-за высокой стоимости этого сенсора (не беря в расчет сложности, возникающие при обработке больших объемов данных, 3D сканов с LIDAR в реальном времени) не ясно, будут ли в будущем датчики LIDAR частью системы автономного вождения 5 уровня.

Рынок LIDAR сенсоров стремительно растет на ожиданиях о будущем использовании в беспилотных автомобилях. Однако на данный момент цена является серьезной угрозой для рынка LIDAR.

Производители лидаров:

  • Continental зашла на рынок LIDAR устройств после поглощения части бизнеса Hi-Res 3D Flash LIDAR компании Advanced Scientific Concepts в марте 2016 года. Теперь continental предлагает свои трехмерные лидары (без подвижных частей) и лидары (SRL-121).
  • Velodyne предлагает датчик AlphaPuck LIDAR. Его цена составляет около $12 000, а сам он является первым 300м сенсором с 128 каналами (слоями). Кроме AlphaPuck (улучшенной специализированной версии VelodynePuck), Velodyne предлагает Veladome и Velarray. На старую версию AlphaPuck в прошлом году цена была снижена на 50%, что связано с модернизацией производственного процесса компанией. Самый мощный LIDAR сенсор — HDL-64E — имеет 64 слоя, 360 FOW и до 2,2 миллионов точек в секунду. Этот сенсор чрезвычайно дорогой — до $100 000 за экземпляр.
  • LIDAR Scala от Valeo является первым коммерческим лазерным сканером, нашедшем применение в автомобильной отрасли. Scala — механический лидар, покрывающий 145 градусов. Valeo сотрудничает с Ibeo и Audi, чтобы сделать лидар Scala коммерчески доступным.

Рынок LIDAR устройств оказывается разделенным, борьба за первенство обещает быть интенсивной.

Камера

depth camera

Когда дело доходит до датчиков камеры, то здесь стоит отметить цену. Камеры относительно дешевые, поэтому автономное средство передвижения может иметь их несколько, чтобы получать больше информации об окружающей среде. Можем увидеть, что для автоматизации вождения компании, такие как Tesla, полагаются на камеры и машинное зрение (Tesla избегает датчики LIDAR в своих продуктах). Когда на рынке мы имеем дело с камерами, мы видим, что они xчасто идут вместе с программным обеспечением (с использованием или без использования искусственного интеллекта) или встроены в специальные сенсоры. Стоит отметить, на текущий момент камеры являются основным компьютерным решением восприятия для продвинутых систем автономного вождения.

depth estimation

Ambrella — компания, которая работает над беспилотным авто на основе только камер. Прототип автомобиля от Ambrella оснащен дюжиной их стереокамер SuperCam3 с разрешением 4К, каждая из которых имеет угол обзора в 75 градусов.

Mobileye — еще одна компания, работающая с камерами и компьютерным зрением для автономного вождения. Их нано-камера идет в связке с программой для визуальных решений для поддержки продвинутых систем помощи водителю (ADAS).

Радар

Радар — третий наиболее распространенный сенсор для беспилотных автомобилей. По сравнению с лидаром и технологиями оптического зондирования, радары в основном нечувствительны к погодным условиям в окружающей среде, таким как туман, дождь, ветер, темнота или яркое солнце, но у них остаются нерешенные технические проблемы. Многие производители оборудования и серьезные игроки на рынке самоуправляемых автомобилей вкладывают средства в развитие радаров. Tesla в своих автомобилях использует радары в качестве основных датчиков.

На этом рынке можно отметить ключевых игроков — Bosch, Valeo, 6th sense, SDS, Toposens.

V2X

V2X ( Vehicle-to-everything ) означает передачу информации между устройством и любым объектом, который может оказать влияние на это устройство. Системы V2X включают в себя такие коммуникационные технологии как устройство-устройство ( vehicle-to-vehicle, V2V ), устройство-инфраструктура ( vehicle-to-infrastructure, V2I ), устройство-пешеход ( vehicle-to-pedestrian, V2P ), устройство-сеть ( vehicle-to-network, V2N ).

Сегодня наиболее значимая проблема для развития V2X — требование в коммуникационных системах высокой надежности с маленькой задержкой. Здесь основными технологиями выступают IEEE 802.11p и Cellular V2X both, которые имеют свои преимущества и недостатки.

Несколько дней назад компания Ford анонсировала, что к 2022 году все их легковые и грузовые автомобили, продаваемые в Америке, будут снабжены технологиями C-V2X от компании Qualcomm. Также в рамках V2X недавно были представлены демонстрации, акцентирующие внимание придорожных элементах, что соответствует технологиям коммуникации устройство-инфраструктура.

Ключевые игроки: Continental (Германия), Qualcomm (США), NXP Semiconductors (Нидерланды), Robert Bosch (Германия), Denso (Япония) и Delphi Automotive (Великобритания).

Платформы для разработки

Nvidia — одна из немногих компаний, занимающихся созданием хардварных платформ, которые снабжены необходимыми вычислительными мощностями и оптимизированы под программное обеспечение для беспилотных автомобилей.

NVIDIA DRIVE AGX — открытая масштабируемая платформа для задач автономного вождения, которая выступает в качестве мозга для автономной машины. Единственная хардварная платформа такого рода, NVIDIA DRIVE AGX, обеспечивает высокопроизводительные, энергоэффективные вычисления для беспилотников на основе ИИ.

Программное обеспечение

Говоря про автономные средства передвижения, большое внимание уделяют “интеллекту” машины, её способности принимать решения. Как я уже говорил, программное обеспечение находится сейчас в центре внимания. Возможно, это связано с тем, что сейчас искусственный интеллект существует только в форме софта.

ADAS

Продвинутые системы помощи водителю (Advanced Driving-Assistance Systems, ADAS) включают в себя все алгоритмы, которые помогают выполнять задачи вождения. ADAS также содержит алгоритмы, которые являются частью автоматизированного вождения, а не только алгоритмы и софт, специально предназначенные для автономных транспортных средств. Основная часть ADAS софта может быть разделена на 3 большие группы: восприятие, планирование, контроль.

Восприятие

Восприятие — единственные связующе звено между машиной и окружающей средой. В алгоритмах восприятия зачастую используются нейронные сети, чтобы придавать смысл сырым входным данным с сенсоров (или данные V2X). Такие алгоритмы как детектирование объектов, отслеживание объектов, Sensor Fusion и Object Fusion находятся именно в этой части. Самые современные алгоритмы восприятия в большинстве своем основаны на глубоком обучении.

Планирование

Модуль планирования отвечает за способность машины принимать решения для достижения целей высшего порядка: доехать до определенной точки на карте, припарковаться в безопасном месте. Системы планирования работают благодаря объединению обработанной информации об окружающей среде (с выходов модуля планирования, то есть из сенсоров и компонент V2X) с установленными правилами и знаниями о том, как вести себя в этой среде.

Модуль планирования интенсивно использует карты и каталоги правил, которые определяют “правильные” действия во время вождения.

Контроль

Система контроля заботится о превращении намерений и целей, полученных из системы планирования, в действия. Система контроля подает на аппаратную часть (силовому приводу) необходимый входной сигнал, который приведет к желаемому действию (в соответствии с выходом с модуля планирования траектории). Модуль контроля делает движение более плавным и похожим на стиль езды человека.

Виртуальное моделирование

Для создания сложных алгоритмов ИИ и получить удовлетворительные результаты, необходимы большие объемы данных. Однако цена сбора больших данных, а в особенности редко встречающихся сценариев вождения, очень высока. Это делает проблематичной тренировку моделей ИИ с использованием реальных дорожных условий.

Более того, чтобы показать, что беспилотные системы имеют небольшую вероятность попасть в аварию, требуются массовые испытания таких автомобилей. В результате получается замкнутый круг.

У этой проблемы есть решение — моделирование, или симуляция. Синтетические данные и часто используют для обучения больших моделей. Сейчас симуляции играют главную роль в мире автономного вождения. Обе проблемы — тренировка и валидация — могут быть решены при помощи синтетических данных (как только лишь с ними, так и в комбинации с данными из реального мира).

На виртуальном моделировании для автономного вождения специализируются несколько компаний: Automotive Artificial Intelligence (AAI) , rFpro , NVIDIA .

Компании, тестирующие беспилотные автомобили

  • Aptiv начал предлагать поездки на своей автономной машине на CES в январе 2018 года. 0 таких автомобилей уже есть на дорогах Лас-Вегаса; они курсируют на протяжении 20 часов в сутки, 7 дней в неделю.
  • Aurora — стартап, который работает с Volkswagen, Hyundai, и Byton. Их беспилотные VW e-Golf и Lincoln MKZs сейчас курсируют по улицам Пало-Альто, Сан-Франциско и Питтсбурга.
  • BMW работают с компанией Intel и Mobileye над частично и полностью автономными машинами. Немецкий автопроизводитель сотрудничает также с Waymo, чтобы использовать её технологии обработки данных с сенсоров, связи и искусственного интеллекта. Кроме того, ходят слухи, что BMW и Daimler планируют объединить усилия в области беспилотных авто.
  • General Motors имеет собственную компанию разработки беспилотных авто Cruise с 2016 года. Их машины третьего уровня автономности Chevy Bolt обкатывают дороги Сан-Франциско, Скоттсдейла, Аризоны, Ориона и Мичигана.
  • Drive.ai уже предлагает услуги с беспилотными автомобилями на двух территориях в Техасе — Фриско и Арлингтоне; оба эти города находятся в Далласе, Форт-Уэст. Оба сервиса используют беспилотные фургоны с водителями для безопасности, чтобы подвозить людей в пределах определенной геозоны. Пионер в области глубокого обучения и профессор, Эндрю Ын, является членом правления Drive.ai, которая которая подняла более чем 77 миллионов евро инвестиций.
  • Ford для разработки собственных беспилотных автомобилей работает с компанией Argo AI. Компания имеет свои автомобили в Дирборне, штат Мичиган, в Майами и Питтсбурге. На прошлой неделе VW анонсировала коллаборацию с Ford в области электрических и беспилотных технологий.
  • Tesla все выпущенные автомобили оснащает необходимым железом для полной работы автономных систем. Компания уже представила свой автопилот с некоторой степенью автономности.
  • Машины Uber будут курсировать в беспилотном режиме по дороге в Питтсбург. В компании говорят, что эти автомобили будут ездить только по будням и в дневное время суток, но они со временем смогут расширить испытательную территорию и погодные условия. Uber завершила эксперименты с беспилотниками после трагической аварии, в которой погибла женщина в первой половине 2018 года. Недавно они объявили о возобновлении программы.
  • Yandex в настоящее время тестирует свои автомобили в двух городах России. Они первыми в Европе предложили коммерческие услуги с использованием беспилотных авто.
  • Volvo также инвестирует значительные средства в автономные машины, а также в грузовики. Недавно они анонсировали, что их беспилотный прототип возвращается на дорогу, и на этот раз шведский автопроизводитель будет тестировать их в Швеции. По сообщениям Veoneer, с которым Volvo находится в партнерстве по разработке автономных машин, шведские власти разрешили совместному предприятию проводить тестирования на дорогах страны.
  • Waymo от Google — одна из нескольких компаний, двигающихся в очень быстром темпе. Уже сейчас беспилотные автомобили от Waymo коммерчески доступны.

В настоящий момент все больше компаний тестируют свои автономные разработки. Я рассказал лишь о нескольких компаниях, но полный список этим не ограничивается.

Подводя итог, 2019 год станет захватывающим годом, который, как ожидается, принесет многое в области развития автономного вождения. Но пока точно неизвестно, появятся ли беспилотные автомобили повсеместно на дорогах общего пользования, или же для этой амбициозной цели понадобится новый технологический рывок.

Автор статьи — Dane Mitrev.

Беспилотные автомобили: как будет выглядеть наше будущее?

Автомобиль компании Ford

За последние несколько лет в индустрии производства беспилотных автомобилей произошел невероятный прогресс. Все указывает на то, что будущее, в котором мы сможем сесть в машину и заниматься своими делами, пока она сама везет нас до места назначения, уже совсем не за горами.

Правда, до полной автоматизации транспортных средств дело пока не дошло — несмотря на то, что машины становятся все более самостоятельными, участие в процессе водителя все еще необходимо.

Но может ли и это вскоре измениться?

Как сообщает Bloomberg, компания Ford собирается перейти к полной автоматизации беспилотных автомобилей. В статье говорится, что такое решение было принято потому, что инженеры, производящие тестовые поездки на беспилотниках, стали засыпать за рулем от скуки — ведь им практически ничего не надо было делать.

В компании Ford Би-би-си рассказали, что эта история правдива только частично: "Сообщения о том, что инженеры компании стали засыпать во время тестирования беспилотных автомобилей являются неточными".

Но, гласит заявление компании, "высокий уровень автоматизации процесса без полной автономности может создать ложное чувство безопасности для водителя".

  • В Лондоне протестируют первые беспилотные автомобили
  • Автомобиль без водителя: из фантастики в реальность?
  • В Сингапуре начались испытания беспилотного такси

Это означает, что водителям будет сложно быстро взять ситуацию в свои руки в случае, если автоматическая система управления перестанет справляться.

Что это было?

Мы быстро, просто и понятно объясняем, что случилось, почему это важно и что будет дальше.

Конец истории Реклама подкастов

Именно поэтому в Ford рассчитывают перейти сразу к тому, что называется четвертым уровнем по классификации Сообщества автомобильных инженеров (SAE) — "автономии без участия водителя в процессе движения в определенных областях".

SAE — международная организация, которая среди прочего разработала систему классификации автоматизации автомобилей. Она состоит из 6 уровней: начиная с нулевого, где водитель полностью контролирует процесс движения, и заканчивая пятым, где автомобиль полностью делает все сам в любых обстоятельствах.

В январе на Международной выставке потребительской электроники (CES) в Лас-Вегасе представитель Ford в конфиденциальном разговоре рассказал мне, что компания планирует выпустить полностью автоматизированную машину уже в 2021 году.

"Автомобиль, который мы запустим в 2021 году, будет полностью автоматизирован — у него не будет ни руля, ни педали тормоза. Это означает, что водителю не придется в какой-то момент брать управление транспортным средством на себя — оно само будет знать, что делать в любой ситуации", — рассказал представитель компании.

Вопрос доверия

Другие представители индустрии склонны считать, что эволюция процесса автоматизации транспортных средств будет более плавной, так как водителям потребуется время, чтобы научиться доверять автомобилям.

Но вполне понятно, почему в компании Ford видят проблему в неполной автоматизации, при которой водителю придется периодически включаться в процесс управления.

Беспилотный автомобиль Google

В прошлом году я вел автомобиль "Тесла" по американскому шоссе в режиме автопилота — это было невероятное испытание для нервов. Мои руки тянулись к рулю, а нога — к педали тормоза, и я был готов в любой момент взять управление в свои руки.

Возможно, по мере того как технологии будут улучшаться, мы будем чувствовать себя более расслабленно — сможем не тянуться к рулю, а вместо этого перекусить или посмотреть фильм. Но тогда мы не сможем быстро среагировать в случае, если понадобится вмешаться.

Именно поэтому в Ford планируют перейти к полной автономности беспилотных автомобилей — но насколько это реально?

Я встретился с ведущим британским специалистом в этой области, Полом Ньюманом, чья фирма Oxbotica занимается разработкой автономных транспортных средств.

Он полагает, что в компании Ford серьезно настроены на счет запуска в 2021 году. Но, отдельно подчеркивает Ньюман, то, что планируют сделать в Ford — это не автомобиль, который действительно сможет ездить куда угодно, а так называемое "передвижение как одна из услуг". Транспортное средство будет принадлежать компании, а действовать, по сути, как автономное такси.

"Это будет ограниченное обслуживание по конкретным маршрутам. Как автобус не может поехать куда угодно, так же и вы сможете ездить только там, где будете уверены, что автомобиль сможет функционировать", — объясняет Ньюман.

По его мнению, для начала полностью автоматизированные транспортные средства будут ездить с небольшой скоростью по городу, а не по автострадам.

"Задача в том, чтобы автомобили таким образом учились и постоянно расширяли свои возможности", — добавляет Ньюман.

Итак, мы имеем две конкурирующие стратегии. Большая часть автомобильной индустрии работает над тем, чтобы вместить как можно больше автоматизированных возможностей в то, что будет выглядеть как традиционный автомобиль, — в надежде, что им удастся до 2030 года достичь полной автоматизации (пятого уровня по классификации SAE).

Но Ford и Google считают, что создание транспортного средства, которое по виду будет отличаться от привычных нам, даст им возможность соответствовать четвертому уровню классификации — полной автономизации в определенных областях. Так они надеются быстрее изменить наше представление об автомобилях в целом.

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.

Беспилотный автомобиль

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.

Принцип работы беспилотных автомобилей

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.

Беспилотное авто Uber

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.

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.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *