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.
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.
Комментарий недоступен
Уже к сожалению, почти никак, надеюсь временно