Электро самолёт
Философия Стива Джобса
iPhone 16e
Nothing Phone 3a
Оживление фото LumaAI
Велосипед Mercedes
Робота научили делать сальто
Grok vs ChatGPT vs Claude
Генерация видео от Google

Как развиваются беспилотные автомобили в России

Осенью прошлого года Honda представила прототип автопилота четвертого уровня — это на две ступени выше, чем у Tesla. Однако до полной автономности еще далеко. Руководитель Управления по транспорту Фонда «Сколково», Кирилл Жанайдаров рассказывает, как устроены беспилотные авто, кто в России работает над их развитием, и каким будет дорожное движение будущего.

Источник: Unsplash
Источник: Unsplash
 Кирилл Жанайдаров
Руководитель Управления по транспорту Фонда «Сколково»

Беспилотный автомобиль внешне почти не отличается от обычного, за исключением, например, камер и датчиков по периметру. А вот во внутреннем устройстве и в элементах управления разница есть. Поговорим о последних с точки зрения hardware и software.

У беспилотных автомобилей существует три «органа чувств» или вида сенсоров:

1. Радары. Это инструменты для обнаружения окружающих объектов и определения их размеров, скорости и дальности нахождения с помощью импульсов радиоволн.

2. Лидары сканируют пространство вокруг автомобиля лазерными лучами и составляют трёхмерную карту окружающего мира, строя 3D-модели зданий и людей.

3. Камеры делают примерно то же самое. На точность их работы могут влиять погодные условия, поэтому функционируют всегда в связке с другими устройствами.

Показания датчиков и камер объединяются и обрабатываются процессором компьютера. Он анализирует информацию, прогнозирует изменения и принимает решения на дороге.

Не все автомобили имеют такой набор сенсоров. Например, в автомобилях Tesla не используются лидары из-за дороговизны. Из российских вендоров от них отказались Cognitive Technologies и BaseTracK. А вот «Яндекс», «СберАвтоТех» и Starline лидары активно применяют.

Гораздо интереснее посмотреть на беспилотные автомобили с точки зрения «софта». Во-первых, машины имеют цифровую карту автодороги. Она создается заранее и является основой построения маршрутной сети беспилотной машины. В итоге, даже в дождь, снег или туман машина уверенно передвигается, потому что знает, где находится разметка, где — бордюрный камень, где какие знаки и через сколько метров пешеходный переход.

Также критически важно, как автомобиль обрабатывает полученные данные, например, отличит ли реальную арку и дорогу от мурала с аркой на пятиэтажке. Не менее важно и прогнозирование поведения других участников дорожного движения, в том числе водителей и пешеходов, которые могут действовать иррационально вопреки ПДД. За совершенствование этих навыков отвечает машинное обучение тестовых автомобилей: от степени продвинутости такого ПО зависит, сколько полномочий передаст машине человек, а значит и уровень автономности.

Шесть уровней автономности

Пожалуй, самая известная и обсуждаемая марка автомобилей с собственным автопилотом — Tesla. Однако её решение имеет только второй уровень автономности из шести. Третий в начале 2021-го первой из серийных автомобилей подтвердила Honda Legend. Над четвертым компания начала работать осенью прошлого года. Машин с более высоким уровнем пока нет. Далее о том, кто и как определяет грейд автопилота, почему переход на следующую ступень занимает время, как происходит обучение машин.

Уровни автономности устанавливает профессиональная ассоциация автомобильных инженеров (SAE International). В актуальном стандарте SAE J3016 выделяют шесть уровней. На первых трех (0-2) человек ведет автомобиль сам и следит за ассистентами, даже если его руки порой не находятся на руле, а ноги — на педалях. А значит: при необходимости водителю приходится самостоятельно подруливать, разгоняться и тормозить.

На нулевом уровне ассистенты только предупреждают (например, о покидании полосы или автомобиле в слепой зоне) и оказывают кратковременную помощь (например, срабатывает ABS);

На первом уровне ассистенты помогают разгоняться, тормозить или рулить. Уже не только подсказывают, но и действуют. К таким помощникам относится адаптивный круиз-контроль.

На втором уровне «или» заменяется на «и» — такие авто рулят и ускоряются/тормозят.

На следующих трёх уровнях (3-5) человек не ведет автомобиль, если активированы функции автоматического вождения:

На третьем уровне водитель должен брать управление на себя, если система просит. Пример системы такого уровня — ассистент движения в дорожных заторах.

На четвертом уровне система уже не требует от человека брать управление на себя. У автомобиля вообще может не быть руля и педалей. Сфера применения таких машин ограничивается, например, целями местного беспилотного такси (оно двигается по сетке локальной цифровой карты дороги).

На пятом уровне всё то же самое, что и при четвертом, только способность автономного передвижения сохраняется везде и при любых условиях.

Главное препятствие в переходе на новый уровень — это время. Каждый тестовый автомобиль проезжает по дорогам городов десятки и сотни тысяч км, собирая и обрабатывая информацию. После маршрута машина передаёт всё в ЦОД — данные просто физически сбрасываются с жесткого диска или SSD. Параллельно работают несколько автомобилей — чем их больше, тем лучше. Собранная со всех машин информация агрегируется и используется для обучения ИИ.

Так постепенно дорабатывается ПО — с ним автомобили начинают точнее интерпретировать входящую информацию и учатся лучше предсказывать поведение участников дорожного движения. Автомобили получают более совершенный автопилот и снова выходят собирать данные на улицы.

Тестовые машины представляют собой достаточно закрытые системы. Мы понимаем, что автомобиль — транспортное средство повышенной опасности. Если кто-то захватит управление в беспилотнике, с его помощью можно причинить вред. Например, известные широкой общественности взломы автомобиля Tesla были произведены через сеть Wi-Fi, поэтому «Яндекс» использует физическую передачу данных в ЦОД, а не «облака».

Составить конкуренцию в b2c и b2b

Разобрав, как происходит развитие автопилотов машин, расскажу про пять российских компаний, которые работают в этом направлении. Судьба их всех так или иначе была связана со «Сколково»:

1. «Яндекс беспилотные технологии» разрабатывает собственную систему автономного управления автомобилем на базе Toyota Prius и Hyundai Sonata. Компания является резидентом Фонда «Сколково». Машины проехали уже тысячи км в автономном режиме по дорогам общего пользования в России, США и Израиле. С 2018 года тестовый автомобиль можно встретить в Сколково. Сейчас компания готовится к запуску тестирования первого беспилотного такси с оператором на пассажирском месте в московском районе Ясенево и без оператора в машине в «Сколково» (полноценный робот за рулем).

2. BaseTracK в 2019 году участвовала в конкурсе «Зимний город» от Фонда «Сколково», Фонда НТИ и АСИ. Компания использует альтернативную технологию «виртуальных рельс» вместо комплекса оптических приборов. В основе решения лежат геоинформационные данные, что позволяет удешевить производство беспилотников и эксплуатировать их в условиях суровой русской зимы. В фокусе компании — грузовые автомобили. Предполагается, что системой автоматизированного вождения BaseTracK оснастят 1000 грузовиков, которые будут курсировать по трассе М-11 «Нева» между Москвой и Санкт-Петербургом.

3. Cognitive Technologies разрабатывает системы ИИ для беспилотных транспортных средств с фокусом на аграрный сектор. В 2019 году компания представила первый промышленный беспилотный комбайн, работающий на уборке зерновых — Cognitive agro pilot. Сегодня уже есть не только прототип, но и готовый продукт.

4. 2И — пример небольшого молодого стартапа, который решает узкую задачу для беспилотных авто и разрабатывает устройства искусственного зрения с технологией активного подавления оптической засветки, например, от фар встречного автомобиля. Компания с 2021 года является резидентом Фонда «Сколково».

В России развитием технологии заняты и другие компании, причем далеко не все нацелены на потребительский сектор. Тестирует авто на дорогах общего пользования только «Яндекс», Starline и «СберАвтоТех». Связано это в том числе с регулированием.

Сейчас тестирование осуществляется в рамках Постановления Правительства РФ № 1415 и с водителем-оператором за рулем. Чтобы эксплуатировать машины без оператора за рулем, например, в Москве, нужно установить экспериментальный правовой режим.

Для этого компания должна разработать специальную программу, в которой детально опишет технологию и весь процесс тестирования, а также какие правовые нормы препятствуют работе. Проверку инициатора проводят Минэкономразвития России совместно с органами государственной власти и другими надзорными организациями. После всех доработок и согласований готовится проект постановления об утверждении программы ЭПР. Весь эксперимент продлится 3 года и в случае признания его успешным позволит масштабировать технологии автономного вождения в коммерческом формате уже значительно более ускоренными темпами. При этом отдельной задачей является внесение изменений в ПДД, что выполнить пока невозможно, потому что Россия является подписантом Венской конвенции о дорожном движении. В ней есть пункт о том, что человек осуществляет контроль над транспортным средством.

Примерно год назад вместе с Бельгией, Люксембургом, Португалией, Францией, Финляндией, Швейцарией и Швецией наша страна инициировала пересмотр конвенции, чтобы легализовать беспилотный транспорт вообще без водителя в салоне, но пока этого не случилось. Япония, США или Китай имеют больше возможностей для тестирования беспилотных автомобилей — они не ратифицировали Венскую конвенцию, поэтому гибки в плане изменения внутреннего законодательства и ПДД.

Системы V2X и дисциплинированные водители

Появление на дорогах общего пользования даже тестовых автомобилей с автопилотом уже меняет ситуацию в потоке. Когда человек видит на соседней полосе такую машину, то начинает вести себя более дисциплинированно и предсказуемо. Он совершает меньше спонтанных действий и перестроений, что положительно сказывается на обстановке на дороге.

Мы предполагаем, что развитие беспилотных авто и вспомогательных систем будет только набирать обороты, а правовое регулирование сможет подстроиться под нужды отрасли. Все необходимые технологии для этого есть, компании активно анонсируют запуск машин с автопилотом третьего уровня в серийное производство, а переход на четвертый и пятый уровни автономности — вопрос времени. Постепенно стоимость датчиков, сенсоров, камер и самого ПО будет снижаться: чем более массовая технология, тем она дешевле. Значит таких автомобилей на дороге станет больше.

Если заглянуть в более отдаленное будущее, то постепенно города придут к концепции Vehicle-to-Everything, когда машина взаимодействует со всем окружающим пространством. В «умном» городе огромное количество объектов будет оснащено датчиками, от которых автомобиль получит всю необходимую информацию в режиме реального времени: светофоры подскажут, через сколько загорится красный сигнал, мачты освещения — в какой полосе и через сколько км ДТП, переходы — есть ли рядом пешеходы. В результате дорожное движение станет более безопасным и предсказуемым, а беспилотные автомобили окончательно интегрируются в городскую среду.

33
2 комментария
[]