Мир глазами автомобиля. Каким его видят беспилотники?

Для начала свежая новость: Дорожный патруль в Калифорнии остановил на шоссе 101 автомобиль Tesla Model S, который двигался в режиме автоматического управления. Водитель, находившийся за рулем, предположительно был пьян и уснул. За время полицейской операции автомобиль с заснувшим водителем проехал 7 километров. И это далеко не первое подобное происшествие с автомобилями Tesla.

В 3:37 утра 30 ноября офицер дорожной инспекции заметил серый автомобиль Tesla, который двигался на скорости 112 км/ч. Он также заметил, что водитель, находившийся за рулем, спал. Чтобы остановить автомобиль, сотрудники полиции обогнали его и стали медленно снижать скорость.

«Конечно, хорошо, что у нас есть такая технология, но нужно не забывать о личной ответственности и о том, что мы не должны полностью отдавать контроль за транспортным средством алгоритму», — прокомментировал происшествие представитель дорожной инспекции штата Калифорния Арт Монтьель.

В августе 2018 года 37-летний мужчина из города Монтерей (Калифорния) был арестован по подозрению в вождении в нетрезвом состоянии после того, как автомобиль Tesla, находившийся под его управлением, врезался в пожарный автомобиль. Ранее в январе еще один водитель был арестован: он заснул в тот момент, когда его Tesla двигалась на автопилоте по мосту из Сан-Франциско в Оклэнд.

28 ноября в аккаунте компании Tesla в твиттере появилось сообщение, говорившее о том, что владельцы автомобилей Tesla преодолели более миллиарда миль (примерно 1,6 млрд км) с использованием функции автопилота. «Однако все же стоит оставлять руки на руле», — советуют представители Tesla.

***

Прогресс в области беспилотных автомобилей за последние годы стремительно ускорился. Уже с 1 декабря 2018 года беспилотники смогут беспрепятственно передвигаться по дорогам общего пользования в Москве и Татарстане. Кажется, еще немного и мы сможем сесть в машину и заниматься своими делами, пока наш транспорт возьмем на себя управление всем процессом вождения. Мечты мечтами, а на что в действительности способен такой автомобиль и вытеснит ли он человека? 

На пути к полной автономности

Международное сообщество автомобильных инженеров (SAE International) разработало шестиуровневую классификацию автономности автомобилей. Эта система демонстрирует путь, который успели пройти автомобили за последние десятилетия, и описывает трудности, которые еще предстоит решить, чтобы создать по-настоящему беспилотное транспортное средство. 

Уровень 0 — нет автономности. К этому уровню можно отнести все машины, никак не вмешивающиеся в процесс управления. Без человека такой автомобиль не тронется с места и не сможет избежать аварии. ABS или парктроник – вот и все, что можно ждать от авто нулевого уровня.

Уровень 1 — минимальная помощь. Включает машины, способные управлять рулением или ускорением/торможением при постоянном контроле со стороны водителя. Сюда же относятся системы помощи при парковке, когда рулем управляет авто, а водитель занимается педалями. 

Уровень 2 — помощь с вниманием водителя. На втором уровне присутствует полная автоматизация несложных процессов, требующих одновременного автоматического управления рулением и движением. Сюда же входят современные продвинутые системы помощи водителю (ADAS). 

Уровень 3 — ограниченный автопилот. Пограничный уровень, на котором уже можно говорить о полноценном автопилоте, действующем в рамках отдельных сценариев. В отличие от машин второго уровня, машины третьего не требуют постоянного внимания со стороны водителя — человек может заниматься своими делами, не хватаясь за руль каждые полминуты. 

Уровень 4 — автопилот в городах. От абсолютного автопилота (5-й уровень) автомобили четвёртого уровня отличаются тем, что им нужны 3D-карты местности, с которыми автомобиль будет сверяться во время движения, сканируя местность. Если машина четвёртого уровня окажется в местности, отсутствующей на таких картах, автопилот перейдёт в режим третьего уровня или вовсе отключится. 

Уровень 5 — полный автопилот. Тот самый сферический автопилот в вакууме, способный передвигаться в любую погоду и в любых точках планеты: будет ли это разбитая дорога без разметки, лесная просека, заснеженный горный перевал, загруженный мегаполис — автопилот пятого уровня пройдет везде, анализируя обстановку на ходу. Ему не требуются подготовленные 3D-карты — автономный автомобиль пятого уровня своими умениями соответствует живому водителю.

Как работают реальные автономные автомобили?

Камера + процессор обработки изображений

При разработке первых полноценных беспилотных авто основным способом восприятия пространства вокруг машины были камеры. Они позволяли быстро получать изображения в видимом диапазоне с широким углом обзора. Однако одной картинки с камеры для успешного функционирования автономного автомобиля недостаточно, беспилотнику нужен электронный аналог человеческого мозга, то есть специализированный процессор обработки изображений.

Созданием таких процессоров занимаются как крупные опытные компании, так и стартапы, скажем, Mobileye, ставший частью Intel, NVIDIA. Подобные разработки есть и у Toshiba. Семейство процессоров Toshiba Visconti обрабатывает картинку с четырёх камер, оценивая изображения сразу по множеству критериев: разметка, движущиеся и припаркованные авто, светофоры и знаки, встречный свет фар, пешеходы и велосипедисты. После определения и классификации объектов на видео, процессор передаёт информацию в «мозг» машины, чей автопилот уже и принимает решение об оптимальном поведении. Так работает расширенная система помощи водителю ADAS, предупреждающая столкновения и наезды на пешеходов (критерий автономности второго уровня).

Связка из камеры и процессора Toshiba Visconti следит за дорожной ситуацией лучше и внимательней человека. Источник: Toshiba

Полный цикл работы Toshiba Visconti прошлых поколений от получения изображения до выдачи информации с результатами распознавания занимал до 100 мс. В Visconti 4 цикл удалось сократить до 50 мс. В лучшем случае время реакции водителя составляет 500 мс. За это время едущий на 80 км/ч автомобиль пройдет 11 метров — большое расстояние в случае опасной ситуации на дороге. 

Visconti также решает проблему монокулярного зрения — процессор способен строить трёхмерную реконструкцию пространства, анализируя последовательность кадров при движении. Это работает как для движущихся, так и стационарных объектов на проезжей части и за её пределами.

Радар

Камеры не способны распознавать удалённые объекты и строить детализированные карты, к тому же их функциональность напрямую зависит от погодных условий. Компенсировать эти недостатки могут радары, излучающие радиосигналы с частотой в десятки гигагерц. Они идеально определяют препятствия в пространстве. Радары с частотой излучения в 24 ГГц и 77 ГГц уже применяются в дорогих системах ADAS для заблаговременного торможения при обнаружении пересечения курсов движения с пешеходом или другим авто. В отличие от камер, у радаров очень узкий угол действия, обратно пропорциональный желаемой дальности действия. К тому же радар имеет высокую себестоимость (на уровне 1000 долларов), что сразу ограничивает круг его использования исключительно представительскими и премиальными автомобилями.

Радары отлично справляются с локализацией объектов, но без определения их формы и лишь в узком диапазоне.

Лидар

Лидары считаются самым эффективным, но при этом самым неоднозначным сенсором для автономных автомобилей. Они строят подробнейшую картину мира вокруг себя с помощью лазерных лучей, которые отражаются от препятствий и возвращаются обратно. Причём лидары делают это с недосягаемой для других сенсоров точностью. С помощью лидара автомобиль создает собственную 3D-карту на десятки метров вокруг, распознавания машины, людей и любые препятствия.

Так видит мир автомобиль с лидаром

Однако недостатков у лидара пока больше, чем достоинств. Во-первых, лидары становятся беспомощны под сильным дождём или во время снегопада — лазерные лучи отражаются от капель воды и хлопьев снега. Во-вторых, лидар должен иметь полный круговой обзор, а значит, он создаёт «горб» на крыше авто. В-третьих, лидары не просто дорогие, а очень дорогие: ранние образцы производства Velodyne обходились в 75 тысяч долларов, современные разработки Waymo стоят 7500 долларов. 

Линейка лидаров Velodyne. Источник: Velodyne

Появление «твердотельных» лидаров без движущихся частей должно на порядки снизить стоимость устройств в ближайшие годы. Velodyne заявляет, что совершила некий прорыв, который уменьшит цену лидаров до 50 долларов. 

Toshiba же в свою очередь работает над улучшением эффективности лидаров. Так, в этом году был представлен новый чип, объединяющий в себе цепи для анализа данных на дальних и ближних дистанциях. Это позволило удвоить эффективную дальность действия лидаров до 200 м, а также избавиться от проблемы засветов, влиявших на качество отражений.

Как это устроено у...

…Tesla

Для реализации автопилота в автомобили Tesla устанавливается система из восьми камер с разным углом и дальностью обзора, 12 ультразвуковых датчиков по кругу и дальнобойный фронтальный радар. Ультразвуковые датчики отвечают за распознавание машин в соседних рядах и препятствий при движении на небольших скоростях. Камеры отвечают за поиск пешеходов, автомобилей, разметки и знаков. Помогает им в этом радар. Для движения по маршруту используется GPS, а сенсоры следят, чтобы машина шла строго по полосам и избегала аварий. С одной стороны, это позволяет использовать автопилот Tesla в любых городах. С другой, для работы автопилот все равно требует внимания водителя.

В Tesla намеренно не используется лидар, Илон Маск открыто выступает против лидаров, обосновывая это их ценой и проблемной работой в плохую погоду. Трудно с ним не согласиться – дополнительные 7-10 тысяч долларов к цене и «горб» на крыше не прибавили бы Tesla привлекательности.

Как бы хорошо не смотрелась связка из камер, радара и ультразвуковых датчиков, и у них бывают сбои. В 2018 году Tesla Model S в режиме автопилота врезался в дорожный разделитель, что стало причиной гибели водителя. Как показало расследование со стороны владельцев электромобиля, автопилот Tesla не смог правильно считать стершуюся разметку, а камеры и радары, в свою очередь, не увидели опасности в стремительно надвигающемся стальном барьере.

…Waymo

В системах Waymo используется лидар, пять радаров, восемь камер и GPS, а в качестве серийных коммерческих носителей выбраны автомобили Chrysler Pacifica Hybrid (сейчас 600, планируется закупка 62 тысяч штук) и Jaguar I-PACE (в планах 20 тысяч штук). 

Электромобиль Waymo Jaguar I-PACE не столь утилитарен, как просторный Chrysler Pacifica, но выглядит потрясающе — даже лидар на крыше не сильно портит вид. Копирайт: Waymo

При движении система Waymo использует данные Google Street View, сверяясь с ними с помощью своих сенсоров. Благодаря этому достигается полная автономность – в отличие от Tesla, машины Waymo действительно не требуют вмешательства водителя, а просто перевозят пассажиров. В отличие от Tesla, Waymo продают не автомобили, а услугу перевозки, то есть роботакси.

Панорамное видео Waymo помогает понять, как автономный автомобиль распознает окружающее пространство.

Главный недостаток Waymo — крайне ограниченный список городов, где работают беспилотники — для корректного функционирования автопилота городская среда должна быть отснята в 3D, а это долгая и сложная процедура, поэтому пока Waymo действует лишь в двух десятках американских городов. Впрочем, расширение дорожной сети — лишь вопрос времени. Большого времени.

…Яндекса

Яндекс представил свой проект беспилотного автомобиля всего год назад. На Toyota Prius устанавливался блок из лидара, камер, радаров, GPS и IMU, то есть типичных для автономных автомобилей компонентов. От Яндекса беспилотнику досталась программная платформа, которая хорошо себя показала как при движении по тесным московским улицам района Хамовники, так и при дальнем путешествии из Москвы в Казань.

Доехавший до Татарстана автомобиль Яндекса там и остался, став первым беспилотным такси в России. Сейчас он работает на территории города Иннополис, перевозя пассажиров между пятью главными точками. А в октябре аналогичное такси появилось на территории Сколково. В далеких планах компании вывести беспилотные такси на улицы городов на коммерческой основе.

…КАМАЗа

В 2016 году государственный институт НАМИ показал беспилотную «маршрутку» ШАТЛ, тогда еще бывшую не более, чем экспериментальным концепт-каром. Спустя два года КАМАЗ-1221 ШАТЛ был объявлен будущим серийным проектом, который встанет на конвейер в 2022 году. Мини-электробус с лидарами, камерами и ультразвуковыми датчиками пока осторожно передвигается на скорости 10 км/ч, но по мере совершенствования программной платформы скорость обещают подтянуть до 110 км/ч.

Что изменят беспилотники?

Исключение человеческого фактора позволит увеличить предельные условия эксплуатации автомобилей — увеличить максимальную скорость, уменьшить ширину полос, снизить дистанцию между автомобилями в потоке. Как следствие значительно возрастет пропускная способность дорог, вырастет средняя скорость и уменьшится количество заторов. 

По оценкам американского Highway Capacity Manual, одна полоса шоссе за час пропускает порядка 2200 машин под управлением людьми. Различные исследования показывают, что переход на автономные автомобили позволит увеличить этот показатель до 7200-12000 машин в час. Такой впечатляющий скачок эффективности использования дорог достигается за счет увеличения безопасной скорости и уменьшения дистанции между авто на полосе с 40-50 метров до 6-7 метров — автомобилям, передающим друг-другу данные о своей скорости и предполагаемых маневрах, будет достаточно такого расстояния для безопасного движения. 

Однако до такого беспилотного будущего нам пока далеко. Серийные автомобили известных автопроизводителей только-только адаптировали второй уровень автономности, самые лучшие и дорогие модели готовятся перешагнуть на третий уровень. Но в ближайшее десятилетие о беспилотниках пятого уровня автономности не стоит и мечтать — человек еще долгое время будет главным на дороге.

http://www.stena.ee/blog/mir-glazami-avtomobilya-kakim-ego-vidyat-bespilotniki

promo vitkvv2017 september 4, 2017 09:35 Leave a comment
Buy for 10 tokens
Борис Островский Дэвид Мей и Джозеф Монаган (университет Монах, Австралия) высказали предположение, что «пузыри метана, поднимающиеся с морского дна, могут топить корабли. Именно этим природным явлением и могут объясняться загадочные пропажи некоторых кораблей». Касательно…

Error

default userpic

Your reply will be screened

Your IP address will be recorded 

When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.