Содержание

Беспилотные автомобили для начинающих / Habr

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:
  • 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.

image

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.

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:
  • 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)

image

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.

Как беспилотные автомобили изменят наше будущее и лишат работы миллионы людей

Человеку запретят водить машину

Скажем прямо, люди — паршивые водители. Сама идея дать каждому взрослому человеку возможность управлять двухтонной машиной смерти довольно глупа. Ежегодно автомобили убивают более 1,3 миллиона человек во всём мире.

Компьютеры могут водить гораздо лучше. Во-первых, они не пьют и не отвлекаются на переписку и другие дела за рулём. Во-вторых, множество сенсоров даёт им сверхчеловеческие способности: радары, лазеры, камеры, онлайн-навигация и вычислительная мощь для мгновенного принятия решений.

По данным недавнего исследования , широкое распространение беспилотных автомобилей может сократить количество дорожных аварий на 90%. Это должно спасти тысячи людей.

Факты подтверждают гипотезы. Самоуправляемые машины компании Google проехали более двух миллионов миль , что намного больше, чем средний водитель-человек проезжает в течение жизни. Пока на их счету только одна авария, виновником которой оказался компьютер. Что произойдёт, когда беспилотные автомобили будут повсюду и власти поймут, насколько они безопаснее? Законодатели просто запретят людям водить.

Илон Маск многих разозлил, когда публично допустил такой вариант развития событий. Но его критики не осознают, что возмущение ничего не решает.

Когда-то никто не хотел видеть в машине ремни и подушки безопасности. Теперь же они присутствуют во всех авто, что подтверждает приоритетность общественной безопасности над мнением индивидов.

В конце концов, аварии — это большие убытки. По подсчётам, только в США беспилотные машины позволят cэкономить более 190 миллиардов долларов в год за счёт сокращения материального ущерба. А это очень весомый аргумент в их пользу.

Распространение технологии приведёт к массовой слежке

Если ввести запрос «аварии» в поиске YouTube, то сервис отобразит тысячи роликов с ужасными ДТП и близкими к ним ситуациями. Такое количество записей обусловлено популярностью видеорегистраторов, которые помогают людям защищать права в коррумпированных странах. То есть весь незаметный ранее хаос дорог выносится на всеобщее обозрение.

Появление камерофонов пролило свет на другой важный феномен — полицейский беспредел.

Недавно видео с жестоким поведением полиции по отношению к афроамериканцам вызвало повышенное внимание медиа к проблеме, которую раньше не замечали. Это привело к национальным протестам. Хотя такая жестокость присутствовала давно, камеры изменили осведомлённость о ней.

Беспилотные машины — это камеры на стероидах.

С одной стороны, ошеломляющее количество собранных данных может значительно повысить общественную безопасность. Самоуправляемые автомобили смогут обнаруживать препятствия, аварии, потенциальные угрозы и будут информировать о них нужные службы. А программное обеспечение — вычислять преступления с помощью специальных алгоритмов в режиме реального времени и сообщать о них властям.

С другой стороны, такая постоянная слежка приближает нас к тоталитарному обществу. К примеру, подключённые к интернету беспилотные авто смогут регулярно отслеживать координаты пассажиров. А технология распознавания лиц позволит сети таких машин засекать пешеходов и следить за ними.

Только представьте, какие дебаты вокруг приватности и безопасности вспыхнут в мире, который и так разгорячён откровениями Сноудена!

Понятие «личный автомобиль» перестанет существовать

Почти каждый технологический гигант, включая Google, Baidu и Uber, работает над собственной версией беспилотного авто. Вероятнее всего, эти компании запустят бизнес, работающий по той же модели, что и автономные райдшеринг-сервисы.

Это, примерно, как Uber без водителя. Самоуправляемая машина приезжает по запросу клиента и доставляет его в место назначения, а затем отправляется за новыми пассажирами.

Помимо удобства, такая система сможет предложить низкую стоимость проезда. Для этого большинство перечисленных компаний разрабатывает электрические авто.

Экономия на бензине и водителях может сделать услуги сервисов аля Uber без водителя более дешёвыми, чем проезд в публичном транспорте.

Мы получаем все преимущества наличия своего автомобиля, при этом меньше платим и перестаём волноваться о поддержке машины и местах для парковки. Если беспилотные автомобили станут такими дешёвыми и удобными, идея личного авто окажется бессмысленной.

Люди обрадуются этим переменам, если учесть, что автомобиль имеет очень низкий КПД. Среднестатистический автовладелец тратит на пользование машиной лишь 4% своего времени. Это же расточительство, учитывая, что на содержание авто уходят просто гигансткие суммы. В то же время автопилот оптимизирует транспортную систему, убрав до 90% лишних машин с дорог.

Исчезнут светофоры и пробки на дорогах

Не считая очевидных выгод для экологии, меньшее количество автомобилей на дорогах — первый шаг к устранению пробок.

В 2008 году команда исследователей показала, как дорожные заторы могут возникать из ниоткуда. Учёные запустили 22 автомобиля на зацикленной дорожной полосе длиной 230 метров на скорости 48 км/ч. Через небольшой промежуток времени образовалась пробка.

Этот феномен называют волной трафика. Он возникает в результате снижения скорости одним из водителей в очереди машин и вызывает цепную реакцию.

Остроумно смонтированное видео ниже показывает, как мириады автомобилей неправдоподобно легко избегают столкновений на перекрёстке. Человек не может так водить машину. Но в мире, где автомобили обмениваются данными на огромных скоростях, передовые системы управления трафиком могут сделать такое движение транспорта реальным.

Подобные системы сделают ненужными и светофоры. Это ещё одна перемена к лучшему, поскольку этой технологии уже 150 лет. Сейчас она способна только грубо координировать трафик.

Плохие новости: беспилотные автомобили лишат работы миллионы людей

На этом фото сотрудник полиции оштрафовывает беспилотный автомобиль Google за слишком медленное вождение.

фото Zandr Milewskiфото Zandr Milewski

Эта картинка — большая метафора нашему автоматизированному будущему. В мире без водителей, парковок и светофоров для дорожной полиции останется не так уж много работы. Мысль об отсутствии штрафов звучит привлекательно, но не так привлекательно для людей, которые лишатся рабочих мест. Подумайте о сотрудниках служб такси и общественного транспорта, а также о водителях-дальнобойщиках.

Деньги — это решающий фактор для общественных перемен. Беспилотным автомобилям не нужно платить зарплату. Они могут работать 24 часа, семь дней в неделю. Используя их, работодатель может не думать о проблемах найма и менеджмента сотрудников. Всё это огромная экономия для транспортных предприятий, которой они не станут пренебрегать.

… и трансформируют экономику, к которой мы привыкли

Внедрение беспилотных авто — часть масштабного феномена под названием «автоматизация». В результате него искусственный интеллект, робототехника и другие технологии выполняют работу вместо людей. Транспортная сфера — только первая жертва, за которой последуют другие.

В автоматизации как таковой нет ничего плохого. Этот процесс длится веками. История знает много профессий, исчезнувших благодаря прогрессу. Вот и будущие поколения будут думать о водителях так же, как мы о лифтёрах и городских глашатаях.

Но сегодня на пути самоуправляемых машин всё ещё много преград. Их нужно подготовить для работы в разных погодных условиях, защитить от хакеров, научить адекватно реагировать на все дорожные ситуации. Тем не менее потенциальные преимущества перевешивают недостатки и трудности, которые ждут впереди.

Если самоуправляемый транспорт принесёт хотя бы десятую часть обещанных благ (будь то спасённые жизни, сэкономленные деньги или улучшенная экология), наш моральный долг — воплотить всё это в жизнь.

Беспилотные автомобили — насколько мы далеки от полной автономности?

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.

 

autonomous cars levels

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
lidarЛидар

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 estimationОценка глубины на изображении при помощи Encoder-Decoder сетей

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).

Другие производители камер — DeepVision, Vaya Vision, Chronocam, Roadsense, Nvidia.

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.

Как работает беспилотный автомобиль

Беспилотное вождение не такое далекое будущее, как нам казалось. Уже к 2025 году автомобили на автопилоте перестанут быть чем-то из ряда вон выходящим на городских улицах, а в 2030 г. планируется их массовое производство. Но мы до сих пор слабо представляем, как работает беспилотный автомобиль. В этой статье мы подробно ответим на этот вопрос.

Что умеет беспилот?

Он умеет очень многое из того, что недоступно классическим машинам.

  • Во-первых, он передвигается полностью самостоятельно из пункта А в пункт В, и выбирает для этого оптимальный маршрут, учитывая не только данные карты, но и информацию из интернета о пробках на дорогах.
  • Во-вторых, самостоятельно регулирует скорость, притормаживает на поворотах и ускоряется на прямых участках пути. А также находит свободное место для парковки и самостоятельно паркуется.
  • В-третьих, беспилотное авто распознает другие транспортные средства, четко «видит» сквозь туман, снег и дождь, замечает дорожные знаки и сигналы светофора.

Пока спектр функций можно считать ограниченным, ведь в планах разработчиков усовершенствовать систему таким образом, чтобы беспилот мог молниеносно реагировать на изменения на автострадах и тем самым избегать ДТП.

Какие уровни автономности беспилотов существуют?

Есть 6 уровней автоматизации машин, от 0 до 5. Нулевой уровень означает автомобиль, который полностью управляется водителем, 5 уровень — 100% беспилот. Подробнее об уровнях автоматизации беспилотных автомобилей читайте в этой статье. 

Видео работы беспилотного автомобиля Яндекс на тестовом полигоне в Ступино

Принципы работы беспилотного автомобиля

Рассмотреть как работает беспилот можно на примере автомобиля Toyota Prius, который тестировали инженеры и программисты Google. Постоянное сканирование местности с помощью датчиков: лидаров (лазерных радаров), камер, радаров и высокоточные карты – обязательные условия автономного передвижения транспортного средства. Система беспилотного авто взаимодействует с сервисом Street View, который дает панорамный вид на улицы города с высоты 2,5 м.

Лидары Velodyne на крыше беспилота.

Лидары на беспилотном автомобиле Яндекса

Основные системы, которые обеспечивают автономное передвижение:

  • Лидар – сердце автопилота. Это лазерный дальномер, который устанавливается на крыше авто и генерирует 3D-карту пространства в радиусе до 100 метров. Полученные данные управляющий компьютер объединяет с картами Google, что позволяет ему избегать аварийных ситуаций и соблюдать ПДД.
  • Радар – их на беспилотном автомобиле 4 штуки (иногда больше): два впереди и два – на заднем бампере. Данная система применяет радиоволны, чтобы определить дальность объектов, траекторию и скорость их движения. Радар излучает импульсы, они отражаются от препятствий и передаются на принимающую антенну. Таким образом радары становятся «глазами» авто и позволяют мгновенно реагировать на любые изменения ситуации.
  • Датчик положения – специальное устройство, которое определяет координаты автомобиля на карте. GPS приемник позволяет отследить местоположение машины и маршрут его следования.
  • Видеокамера – расположена возле зеркала заднего вида. Она обнаруживает цветовые сигналы светофоров, объекты, которые приближаются на потенциально опасное расстояние. На современных беспилотах обычно установлено от 1 до 3 видеокамер. 

В России одним из лидеров разработки беспилотных автомобилей стала компания Яндекс. Читайте подробный материал о том как устроен беспилот Яндекса.

В багажнике беспилотного автомобиля не столь интересно, однако свободного места для мешка картошки здесь нет. Железная составляющая Google-автопилота включает:

  • управляющий компьютер;
  • компьютер визуального интерфейса и модули датчиков;
  • контроллер рулевого управления и привода;
  • система коммуникации «машина-машина»;
  • система голосового радиоуправления.

Алгоритм работы беспилотного авто

1) С помощью лидара генерируется объемная карта местности, а управляющий компьютер соединяет ее с теми данными, которые содержатся в памяти.
2) На основе полученной информации от радаров, камеры и сенсоров специальный алгоритм оценивает ситуацию на дороге и учитывает поведение других участников движения.
3) Компьютер определяет траекторию движения беспилота, а также реагирует на ситуацию на дороге: движение других автомобилей, жесты полицейского, идущий впереди школьный автобус, пешеходы, гололед на трассе и множество других факторов.

Инновации Google: непрерывное обучение

Автоматизированные машины учатся очень быстро благодаря тому, что вся полученная информация и практический опыт передаются в базу данных Google и пользоваться ею могут все авто. В базе данных есть огромное количество сценариев, которые встречаются в реальной жизни: неуправляемая инвалидная коляска на дороге, внезапно выскочивший на проезжую часть пешеход и т.д.

Но есть и нестандартные ситуации. Например, при тестировании беспилотника Google на дороге девушка в кресле для инвалидов гонялась за птицей. Естественно, сценария такого плана в базе данных не было, но компьютер все равно затормозил. И не потому, что на дороге была птица – иначе машине пришлось бы тормозить при виде каждого голубя. Чтобы беспилотник правильно реагировал на такие необычные ситуации, инженерам приходится постоянно совершенствовать систему управления.

«Очеловечивание» работы беспилотного авто

По мнению большинства экспертов, беспилотные авто ведут себя на дорогах слишком правильно. Например, первые машины останавливались на дороге просто «завидев» человека – компьютер сразу решал, что пешеход собирается переходить дорогу. Но человек мог просто остановится завязать шнурки или подождать друга. Поэтому инженеры решили — логичнее будет притормаживать, а не останавливаться полностью, тем более что резкое торможение создает аварийно-опасную ситуацию на трассе.

Но разработчики Google пошли еще дальше и дали беспилотнику «голос» — возможность сигналить. Сигнал срабатывает автоматически при возникновении повышенной опасности как для участников движения, так и для самой автоматизированной машины.

Интерьер и салон беспилота Mercedes F015.

В будущем компьютер беспилотного авто можно будет синхронизировать с ежедневником и календарем. Пользователю даже не придется указывать место назначения – машина сама отвезет на деловую встречу или домой, если в календаре нет планов.

Лидеры разработки беспилотных технологий в России

В России лидерами разработки автономных машин и систем являются компании Яндекс и Cognitive Technologies.

Cалон беспилотного автомобиля Яндекс.

Лидеры разработки беспилотов в мире

Лидеры в мире: Tesla, Velodyne, Intel MobileEye, Cruise, Waymo, Ford, Aptiv, Baidu, UBER, Toyota и другие

Беспилотная Tesla — салон и виды с камер.

Эра беспилотных автомобилей уже не за горами, через несколько лет они преодолеют все трудности – юридические, экономические, этические – на пути к тотальному господству на дорогах. Они уже признаны в два раза безопаснее транспортных средств под управлением человека, а с развитием технологий их компьютерный «разум» сможет полностью заменить водителей.

Краткая история развития беспилотных автомобилей / Habr

Предыстория

В последнее время буквально каждый день выходит новость, так или иначе, связанная с беспилотными автомобилями. Все крупные автоконцерны активно занимаются разработками робомобилей и технологий для них. У многих людей может возникнуть ложное мнение, что история развития беспилотных транспортных средств берет свое начало в XXI веке. Однако мало кто знает, что первые попытки создания полностью автономного автомобиля были предприняты еще в 1980 году. Например, если зайти в архив статей The New York Times, то по запросу «unmanned vehicles», появится большое количество материала 15 летней давности.

Существуют разные данные, когда точно появились первые полностью автономные транспортные средства. Фактом остается то, что изначально все подобные разработки создавались для военных целей. В начале XX века стали вестись первые исследования в области беспилотных летательных аппаратов. Еще 1916 году Арчибальдом Лоу был создан первый дрон — самолет на радиоуправлении. Во время Первой мировой войны уже активно применялись воздушные торпеды и самоходные немецкие мины.

Впрочем, до середины XX века разработки в области беспилотных технологий носили скорее экспериментальный, чем практический характер, и, так или иначе, без непосредственного участия человека ни одна модель не обходилась. Беспилотные автомобили, как и летающие дроны, вначале были обычными прототипами на дистанционном управлении, и лишь постепенно становились автономными.

От научных экспериментов до робомобилей Google

Первые эксперименты по созданию беспилотной машины датируются началом 1960-х годов. В 1961 году студент Стэнфордского университета Джеймс Адамс в рамках своей научной работы создал прототип самоуправляемой тележки, более известной, как «Стэнфордская тележка».

Самая первая модель управлялась посредством передачи сигнала через кабель. Второй прототип Адамс уже сделал радиоуправляемым. В 1970-х годах математик Джон Маккарти усовершенствовал тележку, оснастив ее системой технического зрения, с помощью которого устройство могло частично автономно двигаться, ориентируясь на белую линию. Тележка также имела несколько камер, дальномер и четыре канала для сбора информации. Более того Маккарти были предприняты попытки создания трехмерного картографирования окружающей обстановки.
В последующие годы основные усилия инженеров в основном были направлены на разработку уже полностью автономного, а не дистанционного управляемого транспорта. На начальных этапах наибольших успехов добились ученые из США, Японии и Германии. Так, по утверждениям независимых экспертов, первый полностью автономный автомобиль удалось создать группе немецких исследователей под руководством пионера робототехники Эрнста Дикманса в 1980 году.

По данному проекту Дикмансом было написано несколько научных работ, в которых детально описывается каждая деталь робомобиля. Удивительно, но многие технологии, применяемые более 30 лет назад, по сути, предвосхитили многое из того, что сейчас применяется в современных беспилотниках. Для должной работы своего автомобиля группа немецких ученых применила так называемый фильтр Калмана, параллельные вычислительные механизмы и имитацию саккадического движения глаз. По факту эта система представляла собой модель машинного обучения, способная адекватно оценивать всю окружающую обстановку.
На основе разработок Дикманса с 1987 по 1995 год действовал проект «Прометей», направленный на совершенствование беспилотных автомобилей. В «Прометей» было вложено более $1 млрд., что сделало его самым дорогим в истории проектом по созданию роботизированных автомобилей. В 1994 году автомобиль «VAmP» Mercedes оборудованный технологиями Дикманса на протяжении нескольких часов самостоятельно на скорости до 130 км/ч передвигался по улицам Парижа, поворачивал, обгонял другие автомобили и перестраивался из одной полосы в другую.

В середине 1990-х годов большой толчок к развитию беспилотных автомобилей дал прорыв в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения. В 2004 году прошло первое в мире соревнование с участием роботов-автомобилей DARPA Grand Challenge, а еще спустя шесть лет Google протестировала свои первые робомобили. После этого идею создания беспилотных автомобилей подхватило большинство крупных автомобильных компаний. В настоящее время наиболее крупными игроками в этой сфере являются компании General Motors, Volkswagen, Audi, BMW, Volvo, Nissan, Google, Tesla Motors и другие.

Итоги и перспективы

Как можно наблюдать, большинство технологий, применяемых в современных беспилотных автомобилях (радары, лидары, различные датчики, системы спутниковой навигации, бортовые компьютеры, камеры и т.д.), были созданы еще более 20 лет назад. Тогда почему беспилотные автомобили до сих пор плотно не вошли в нашу жизнь? По сути, на этот вопрос ответил тот же Дикманс в одной из своих работ. Он сказал, что для того, чтобы робомобиль научился делать все то, что умеет делать профессиональный водитель, ему нужно научиться обрабатывать огромный объем информации и адекватно ее применять в сложной дорожной обстановке.

Поэтому, как полагают ученые, чем дольше автомобиль будет находиться в движении, тем он в большей мере будет получать и применять необходимую информацию. Например, в автомобиль Google перед поездкой заранее устанавливаются карты с маршрутами. Но что делать, если автомобилю придется передвигаться по незнакомым маршрутам? В компании пока не могут дать четкий ответ на этот вопрос. На помощь этой и не только проблеме пришли технологии больших данных, с помощью которых беспилотный автомобиль будет получать, и передавать большие объемы актуальной информации. Кроме того, для нормального функционирования робомобилей требуется существенно изменить дорожную инфраструктуру.
Несмотря на все сложности в интеграции беспилотных автомобилей в современную жизнь, существует одно большое преимущество, которое оправдывает все усилия и финансовые затраты. По официальным данным, в дорожно-транспортных происшествиях ежегодно погибает 1,3 млн. человек. Если в ближайшее десятилетие, доля беспилотных автомобилей составит хотя бы 10%, ежедневно удастся избежать тысяч смертей.

Когда самоуправляемые автомобили станут реальностью — журнал За рулем

Недавно японский премьер-министр опробовал в Токио автомобили, способные ездить без водителя. Когда такие машины станут повсеместной реальностью? На вопросы «За рулем» о перспективах самоуправляемых автомобилей отвечает Джерри Хардкастл, главный инженер-маркетолог Европейского технического центра Nissan.

IMG_2431_новый размер

Джерри Хардкастл, главный инженер-маркетолог, Европейский технический центр Nissan

Джерри Хардкастл, главный инженер-маркетолог, Европейский технический центр Nissan

Джерри Хардкастл, главный инженер-маркетолог, Европейский технический центр Nissan

— Откуда взялась идея лишить водителя удовольствия от вождения?

Главными «виновниками» этого можно назвать электромобили, которые появились, чтобы сделать атмосферу чище. Одновременно они упростили саму схему автомобиля: ненужной стала коробка передач, появилось проводное рулевое управление, как на Infiniti Q50… Электроника заставила автомобиль разбираться в дорожных картах и считывать информацию с дорожных знаков. В этом плане «Гугл» сделал большой шаг вперед. Если объединить все возможности электроники, то автономное вождение станет реальностью.

Если автомобиль берет на себя управление, то существующие системы безопасности становятся ненужными?

На мой взгляд, все происходит как раз наоборот. Всевозможные системы, повышающие безопасность, как раз допускают автономное вождение: активная система торможения заставляет машину в нужный момент затормозить, система «слепых» зон предотвращает столкновения. Появление таких систем предопределило возможность вождения без участия водителя.

Чему автономное вождение служит в большей степени — безопасности или комфорту?

Конечно, вопрос безопасности стоит на первом месте. И мы должны сделать все возможное, чтобы сократить число смертей на дорогах. На автомобилях «Ниссан» показатель аварий с летальным исходом сократился на 75% в сравнении с 1995 годом. Мы хотим сделать их еще более безопасными, в частности, с точки зрения пассивной безопасности. Но есть еще одно направление: мы пытаемся предупредить несчастный случай до того, как он может произойти. При опасном сближении или пересечении линии разметки системы предупреждают водителя звуком, светом или иным способом, чтобы он принял необходимые действия. Следующий шаг — вмешательство системы в том случае, если со стороны водителя никаких действий не последовало. Автоматика реагирует быстрее, чем человек. Она может подсказать маневр, который лучше сделать, чтобы избежать столкновения.

Но еще важнее найти одобрение на самостоятельное действие техники у общества. Не скажу про Россию, но в Западной Европе и особенно в Японии наблюдается активное старение населения. Наличие систем автономного вождения в автомобиле позволит дать возможность ездить за рулем даже престарелым. Но чтобы пойти на это, нужно решение самого общества и создание необходимой для этого инфраструктуры. Проще всего реализовать принципы автономного вождения на хайвее, несмотря даже на высокие скорости. Все машины едут в одном направлении, нет пересечений, потоки разделены, нанесена дорожная разметка. Стоит свернуть в город, как поток информации, на которую должен реагировать автомобиль, многократно возрастает. Дорога становится неоднородной, появляются светофоры, знаки, пешеходы, велосипедисты, собаки… Определенную помощь автомобиль уже сейчас может оказать водителю — в частности, наш «Кашкай» распознает дорожные знаки. Нужно, чтобы к этому привыкли еще и люди. Вспомните, как приживались на авт

Главное о самоуправляемых автомобилях на CES 2016 / RoboHunter corporate blog / Habr

CES 2016 не только познакомила общественность с самыми интересными новинками рынка, но и позволила узнать, какие технотренды будут задавать тон в ближайшие годы.
 

 
 


Пока компании Ford особо нечего показать. Но производитель уже объявил о решении расширить свой исследовательский автопарк до 30 автомобилей и положил глаз на последние разработки компании Velodyne – недорогой лазерный сенсор PUCK из серии 3D LiDAR.

Также Ford работает над проектом по использованию одной машины несколькими лицами под названием «GoDrive» (аналогичные проекты есть у компании Daimler – «Car2Go» и у BMW – «DriveNow»). Это укрепит его позицию относительно идеи продавать не машины, а поездки. Не стоит забывать об очевидном успехе компании Uber и её одноименного приложения, причем Uber является конкурентом не такси, а автомобильных компаний.
 

 
Кроме того, Ford разрабатывает интересную программу обмена автомобиля. Подробности пока не ясны, но предполагается, что владельцы машин Ford смогут поменяться автомобилем с другим водителем. К примеру, если у кого-то есть F-150 или Transit Van и он точно уверен, что на выходных ему не понадобятся грузовые возможности своего автомобиля, он может дать его вам на время, а в этот период пользоваться вашим седаном.

Ничего не было сказано об обсуждаемом многими альянсе между Ford и Google. Автопроизводитель не отвергает этот вариант, но заявляет, что на данный момент у компании достаточно партнеров. Такое сотрудничество было бы очень выгодным, поэтому, возможно, на других предстоящих мероприятиях (например, на автошоу в Детройте) мы услышим подтверждение этих слухов.
 
 


 

 
Большим разочарованием выставки CES 2016 стал концепт гоночного автомобиля, представленного компанией Faraday Future. Конечно, это довольно классный гоночный электрокар, но он не имеет ничего общего с тем, что многие слышали о предстоящей презентации. Это отнюдь не самоуправляемый электрический автомобиль потребительского класса с набором индивидуальных функций. Возможно, компания забронировала место на выставке, но не успела завершить создание столь ожидаемого авто?
 

 
 

Автомобиль Google ездит, используя супердетализированную карту, на которой представлены все дороги, и это правильный подход. Вряд ли корпорация предоставит свою карту другим разработчикам самоуправляемых машин, поэтому компании Here/Navteq (принадлежит консорциуму автомобильных компаний Германии) и TomTom планируют выпустить свою карту по примеру Google, однако подход к её созданию будет абсолютно другой.

Интересным является тот факт, что эти компании планируют сотрудничать с крупными производителями автомобилей, не просто предоставляя им картографические данные, но и получая ответную информацию. Это означает, что разработчики карты получат постоянный поток сведений о дорогах, который смогут использовать для улучшения и уточнения деталей и исправления несоответствий.
MobilEye заявила о подобном плане действий и уже начала собирать данные от множества автомобилей.
 

 
Tesla также считывает информацию с машин о состоянии дорог, но пока, насколько известно, не разрабатывает детализированные карты.

Компания Google является компанией №1 в области картографии, а благодаря сотням тысяч автомобилей, водители которых используют смартфоны на базе Android, она имеет доступ к огромному массиву данных о скорости передвижения и маршрутах автомобилей, однако  может уступить партнерам компаний Here и TomTom в количестве автомобилей, которые используются как источник информации. Даже если данные последних будут не таким точными.

У компании Apple также есть подразделение, которое занимается разработкой карт, и компания намеренна также выйти на этот рынок.

Консорциум «Navigation Data Standard» пытается разработать стандартный формат карты, чтобы самоуправляемые автомобили могли переключаться между ними и использовать контент различных поставщиков. Конкуренция – это хорошо, особенно для потребителей.
 
 


Компания Nvidia, известная своими разработками графических процессоров для большинства компьютеров, увеличивает свои возможности. Nvidia GPU уже стала основой современных суперкомпьютеров, и компания начала продвигать свой новый продукт Drive PX2, который имеет ряд процессоров, включая GPS, для создания суперкомпьютера для самоуправляемых машин. Такие устройства позволят самоуправляемому автомобилю быстро совершать необходимые операции и вычисления, контролировать процессы локализации, восприятия, мониторинга сенсоров и датчиков, планирование движения и т. д.
 

 
В компании считают, что такой суперкомпьютер будет более эффективно выполнять необходимые задачи по сравнению со специализированными устройствами по обработке видеоданных, которые разрабатывает MobilEye, и сможет работать только через камеры, без необходимости привлечения технологии LIDAR. Однако компания не является противником данной технологии, в отличие от того же Элона Маска и MobilEye, и утверждает, что её технологии все же будут совместимы с LIDAR. Одной из демотехнологий Nvidia является система обнаружения пешеходов, которая объединяет в себе Quanergy 8 plane LIDAR и систему камер самой компании.

Nvidia – не единственная, кто работает в этом направлении, однако наиболее успешная. NXP, Qualcomm, Intel, QNX и другим компаниям тоже есть что сказать. Прочие  разработчики процессоров, как, например, TI и CEVA, нацелены на рынок ADAS, а успех MobilEye на этом поприще привлечет  многие другие компании.
 
 


German Tier One VF представила две разработки: электронный двигатель системы управления и инструментарий ADAS, а также готовые системы для тех производителей, которые не хотят разрабатывать их самостоятельно.

Самой бессмысленной презентацией стал совместный проект IAV, Microsoft и некоторых других компаний. Самоуправляемый автомобиль должен проехать по дороге до светофора, возле которого стоит пешеход. У пешехода имеется браслет компании Microsoft, который направляет GPS-данные на сервер, а сервер передает их на светофор. Тот, в свою очередь, шлет сигнал автомобилю о наличии пешехода и переключает свет.

Машина, получив сигнал, сбавляет скорость и останавливается, пропуская пешехода. Неплохо, на первый взгляд, однако задумка пока очень сырая, поскольку даже сами разработчики говорят, что автомобиль реагирует и сбавляет скорость каждый раз, когда приближается к переходу. Кроме того, на сегодняшний день не так много людей согласны передавать свое месторасположение, даже если бы GPS-данные были  достаточно точными для этой цели.
 
 


Помимо необычных концепт-каров Toyota, на выставке CES привлекла интерес к компании её новая лаборатория по изучению искусственного интеллекта с бюджетом $1 млрд под руководством Гилла Пратта (Gill Pratt). Такой огромный бюджет лаборатории будет направлен на работу с искусственным интеллектом, в частности его применение в разработке самоуправляемых автомобилей.
 

 
 

Компания Quanergy сообщила о своей новой разработке в серии LIDAR. Обзор нового устройства составляет 120° и успешно может применяться в самоуправляемых автомобилях, при этом цена его остается довольно умеренной. Так что утверждавшие, что продукция компании Quanergy, в частности линейка LIDAR, будет очень дорогой, ошибались.

Для выпуска LIDAR на рынок автомобильной индустрии Quanergy прибегла к помощи компании Delphi.
 
 


Говоря о Delphi, следует отметить, что компания продемонстрировала возможности технологии взаимодействия автомобиля и окружающей среды vehicle-to-everything (V2E), используемой в самоуправляемых автомобилях. Новейшие разработки устройств и программного обеспечения позволяют машине «общаться» с улицами, дорожными знаками, светофорами, другими автомобилями и даже пешеходами.
 

 

К продемонстрированным на выставке новшествам следует отнести:


  • Технологию «автомобиль–автомобиль»: машины Delphi могут распознавать другие транспортные средства и моментально определять, когда автомобиль решает перестроиться в другой ряд.
  • Технология «автомобиль–пешеход»: с помощью специального чипа в мобильном устройстве пешехода автомобиль дает знать человеку о том, что он не уделяет должное внимание движению.
  • Технология «автомобиль–светофор»: с помощью системы DSRC автомобиль способен определять свет на светофорах и соответственно реагировать при загорании желтого и красного.
  • «Слепой угол»: автомобиль Delphi распознает ситуации, когда на пути его следования возникают резкие повороты улицы, которые мешают водителю распознавать движущийся навстречу транспортный поток.
  • «Поездака по запросу»: еще одной новинкой является технология, информирующая друзей и семью владельца автомобиля о его местоположении. Таким образом, близкие люди имеют возможность попросить водителя их подвезти.

 
 

Quanergy – не единственная, кто занимается разработкой технологии получения и обработки информации об отдаленности объектов LIDAR.

Компания Velodyne, разрабатывающая, хоть и дорогостоящую, но мощную 64-лазерную технологию LIDAR, которая используется во многих самоуправляемых автомобилях на стадии их разработки (Google также её применяла, пока не разработала свою собственную), представила новое 32-лазерное устройство размером с большую шайбу. В частности, оно будет использовано в новом исследовательском автомобиле Ford. Стоимость нового LIDAR пока не называется, но она должна быть ниже $10 000 – текущей стоимости версии 16-лазерного Velodyne LIDAR.
 

 
Valeo на основе разработок IBEO также занимается разработкой 4-лазерной системы LIDAR стоимостью $250.
 

 
И хотя компания не имеет большого отношения к самоуправляемым автомобилям, она представила свою систему, которая способна заменить боковые зеркала, оснастив их камерами и мониторами. Согласно законодательству, ездить без боковых зеркал запрещается. Даже у автомобиля 3-го поколения Google они есть. Однако они часто повреждаются во время аварий, поэтому производители хотят попробовать заменить их камерами, преимуществом которых является еще и отсутствие слепых зон.
 
 


В Volvo рассказали, что совместно с Ericsson занимаются разработкой канала бесперебойной подачи информации для того, чтобы во время поездки на самоуправляемом автомобиле пассажиры могли наслаждаться любимыми передачами и фильмами.

С помощью сети Ericsson и её экспертов в области облачных исследований Volvo планирует разработать систему, которая будет определять длительность поездки и в соответствии с ней подбирать контент, соответствующий вашим вкусам.
 

 
 


Компания Nissan не присутствовала на выставке CES, но её генеральный директор провел пресс-конференцию в исследовательском центре в Санивейле. Он пообещал, что автопроизводитель представит 10 моделей самоуправляемых автомобилей. 
 

 
В 2018 году ожидается презентация функции автопилота (наподобие разработок компании Tesla), а к 2020-му – еще большее расширение автономных полномочий автомобиля.

Nissan является лидером японского рынка, но разработки Toyota в области искусственного интеллекта могут пошатнуть её позиции. Honda, Mazda и Subaru пока не могут представить впечатляющих разработок в этой области.

В компании Nissan заявили, что они не планируют присоединяться к течениям, цель которых – совместное использование автомобиля, таким как Uber, Lyft и роботакси, а хотят сконцентрироваться на автомобилях индивидуального пользования.
 
 


Недавно во время телеконференции Элон Маск (Elon Musk) заявил, что через 2 года у нас появятся автомобили, которые можно будет «позвать», находясь на другом конце страны. Например, вы находитесь в Нью-Йорке и вызываете свой автомобиль Tesla из Лос-Анджелеса, который приезжает, используя систему самоуправления. Концепт довольно интересный, но реализация его за два года – чересчур оптимистичный прогноз.
А пока что — презентация нового ПО и нового автопилота:
 

 
 

Разработки компании Audi в сфере самоуправляемых автомобилей – впечатляющие. Однако на выставке CES 2016 компания лишь повторилась, что продолжит работать над усовершенствованием концепта, не вдаваясь в детали.
 

 
 

Долгое время BMW является лидером среди крупных автомобильных компаний. В отличие от прошлой выставки, где была доступна демоверсия BMW i3, в этом году компания ограничилась автомобилем, представляющим общие возможные и предполагаемые идеи, которые и так представлены многими другими машинами. Посетителям же выставки интересно узнать, чем на самом деле занимается компания, а не о том, что никогда не будет воплощено в жизнь.
 

 



Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о