Ford начал активно тестировать беспилотные шаттлы

Автопилоты: ожидания от 2018 года

Железо и софт

Ни у одной компании автомобиль пока не может путешествовать без водителя за рулем и без набора сопутствующих ограничительных условий: только на тестовом полигоне, рядом сидит механик, маршрут ограничен или что-то подобное.

Даже Waymo, высадившая наконец водителей и наблюдателей из своих беспилотников не получила полной свободы. Но, нет сомнений, что все идет к этому. Особенно это видно по развитию и удешевлению железа для беспилотного транспорта.

В самом начале 2017 Waymo объявила об удешевлении на 90% основного компонента своих беспилотников — лидара. Для индустри это очень важная новость: если раньше система высокоточных лазеров обходилось дороже самого автомобиля, то теперь стала гораздо доступнее. Waymo, вместо установок по $75 000 получила те, что стоят $7 500.

Плотнее заняться мозгами своих беспилотников в этом году решила Tesla. Компания традиционно пользовалась графическими процессорами от Nvidia, но в какой-то момент они перестали ее устраивать. Маск заявил, что процессоры должны уметь работать с ИИ-алгоритмами.

Появились новости, что компания начала сотрудничество с AMD по этому вопросу. В планах Маска, замена чипа должна была ускорить полную автоматизацию вождения. Но в конце года Tesla рассказала, что разрабатывает что-то совершенно независимое.

Маск вовсе заявил, что готовит лучший в мире ИИ-автопилот.

Несмотря на то, что Маск решил уйти от Nvidia, компания смогла показать, что ее чипы что-то могут.

В начале года Audi привезла на CES прототип беспилотника — свою Q7 с ИИ на борту, который начал обучение всего за 4 дня до этого, но уже был способен к езде. Такую скорость обучения дали технологии от Nvidia.

Ни одна другая компания на рынке, работающая над роботизированными машинами, не могла похвастать такими быстрыми результатами обучения. Компании обещали 4-й уровень автономности к 2020 году.

Регуляторы

Но если к железу вопросов нет — гигагерцы увеличиваются, терафлопсы пробивают потолок, а ИИ чувствует себя все комфортнее на борту автомобиля, то те, кто решает, можно ли беспилотники пускать на улицы отстают. Речь идет о регуляторах.

Многие эксперты говорят, что в первую очередь законы и старые порядки станут главным барьером на пути беспилотного вождения.

В тот момент, когда искусственный разум будет рваться на дороги общего пользования, разум чиновничий будет его удерживать.

Очевидно, что прогресс в этом вопросе есть. Если еще пару лет назад для большего числа чиновников, да и для обычных людей, беспилотники казались чем-то фантастическим, то сейчас в душных кабинетах по всему миру идет разговор о них, о том, как их внедрить, как уберечь население в экстренных случаях и не забыть при этом заработать. Эти разговоры порой приводят к результатам.

Так, в октябре стало известно, что в США, вероятнее всего, разрешать эксплуатацию автомобилей без педалей и руля. Представители Национального управления безопасности дорожного движения США заявили, что находятся в поиске решений по удалению всех барьеров, препятствующих развитию беспилотного транспорта. А Американские сенаторы представили 6 принципов регулирования робомобилей.

Реагировать быстро на развитие беспилотников вынужден Китай. Страна взяла курс на технологическое лидерство, поэтому не может позволить себе отставание в том, что касается беспилотников. В стране уже проходили тесты беспилотников, но с рядом ограничений.

Недавно появились новости, что власти все же разрешат тесты беспилотных технологий на дорогах общего пользования, хотя раньше существовал запрет. Масштабная беспилотная программа действует в Канаде.

Власти сделали ставку на смягчение законодательства в том, что касается тестов, чтобы привлечь стартапы и автопроизводителей в страну.

Но не везде правительство заинтересовано в беспилотном транспорте так же, как в США. Где-то регуляторы просто равнодушны к этому феномену, а где-то и вовсе обещают противостоять наступающему прогрессу. Жесткую позицию приняли в Индии.

Министр транспорта страны Нитин Гадкани заявил: «Мы не допустим автономный транспорт на улицы Индии. Я твердо в этом уверен. Мы не допустим технологий, которые отнимают рабочие места у людей.

В стране с безработицей нельзя вводить технологии, которые ведут к тому, что люди теряют работу».

Но чиновников нельзя обвинять во всех бедах ИИ. Очевидно есть те, что преступно бездействуют, но даже при всем желании ускорить процесс остается масса этических вопросов. Самый актуальный вопрос в том, кто будет отвечать, если ИИ совершит смертельный наезд.

А если у машины будет выбор, сбить одного или другого человека, то, что она выберет? Одним из самых известных экспериментов на этот счет стала работа команды из МТИ — Moral Machine. В ней человеку предлагается поставить себя на роль ИИ, попавшего в ситуацию выбора.

Кого не жалко: ребенка, идущего на красный свет или пожилого старика, который шел на зеленый. До сих пор не ясно, кого должен выбрать ИИ, если стоит выбор между жизнью и смертью: должна ли машина всегда быть на стороне пассажира.

Пока эти вопросы не решены, кажется, что до свободных беспилотников нам очень далеко.

Тесты и примеры

В том, что касается живых примеров беспилотных технологий, проще всего компаниям, создающим беспилотники для профессиональной деятельности: для сельского хозяйства, горной промышленности и других мест, мало связанных с пространствами общего пользования.

Тут регуляторы менее обеспокоены влиянием умных механизмов на людей, потому что, как правило, на таких объектах уже налажены внутренние механизмы безопасности. Да и потерявший контроль комбайн на огромном поле менее опасен беспилотного минивэна в центре города. Поэтому грузовик от Volvo уже сам собирает тростник и горную породу в шахте. В России тоже произошли истории успеха.

Компания Cognitive Technologies разрабатывает беспилотный комбайн. И в этом году произошли его успешные испытания, в том числе ночью.

То же касается маршрутных транспортных средств. Автобусы — удобная цель для автоматизации. Они ездят по маршруту и их степени свободы априори ограниченны. Поэтому до появления гражданских беспилотных автомобилей, появились беспилотные автобусы.

Например, в Шэньчжэне начали пилотное функционирование четыре беспилотных автобуса. Немецкая государственная железнодорожная компания Deutsche Bahn тоже продемонстрировала свой первый беспилотный автобус. Шаттл, рассчитанный на 12 человек будет возить пассажиров по маршруту продолжительностью 8 минут.

Япония начала эксперименты с беспилотными автобусами.

Но очевидно, что основной интерес вызывают беспилотные автомобили. Именно от них ждут прорыва, создания новой отрасли экономики и изменения уклада. За прошедший год десяток компаний так или иначе заявил о стартовавших тестах, в том числе на дорогах общего пользования.

В основном такие тесты проходили тихо, максимально ограниченно и регламентированно, но были и громкие истории. Например, беспилотный автомобиль Uber перевернулся на дороге общего пользования в городе Темпе. Полиция обвинила в этом живого водителя, врезавшегося в беспилотник, но компания все же прекратила тесты.

Примерно в то же время появилась провальная статистика о том, что автопилоты убер не могут проехать и километра без участия человека.

Читайте также:  В вильнюсе автомобилисты в обмен на машину будут бесплатно ездить в общественном транспорте

Совершенно иная ситуация в этом году происходила с Waymo. Отчеты сообщали, что их беспилотники наездили 6 млн км. При этом люди вмешиваются в их работу по разу на каждый 8000 км.

Но такая статистика не очень информативна, было мнение, что большая часть из пройденных 6 млн км не очень полезна для прогресса беспилотника, потому что не представляет сложности.

Тем не менее год компания смогла закончить успешно, продемонстрировав первые беспилотные поездки без водителя, без наблюдателя или механика, то есть при практически неограниченных условиях.

Можно сказать, что Uber и Waymo в автопилотировании представляют Кремниевую долину, но индустрия не ограничивается ими. В середине года вышел отчет компании Navigant Research, в котором сообщалось, что, несмотря на успехи Кремниевой долины в беспилотных технологиях, больше всего шансов создать полноценный беспилотник по-прежнему у Детройта, а именно у GM и Ford.

И если можно сказать, что Ford пока рабоет в стелс-режиме, то GM активно кричит о своей готовности к беспилотной эре. Автопроизводитель купил стартап Cruise, занимающийся беспилотниками. Компания заявила, что уже готова выпускать сотни тысяч беспилотников.

Также в Cruise рассказали, что против мелкомасштабных тестов, они не будут запускать тесты нескольких машин на ограниченной территории, а запустят сразу тестовый флот.

Источник: https://hightech.fm/2018/03/05/avtopilot

Как работает беспилотный транспорт

В 2016 году объём инвестиций в беспилотный транспорт составил 80 миллиардов долларов, из них 40 были вложены в микрочипы, 16 — в сенсоры и 4 — в искусственный интеллект.

Предполагается, что эта отрасль может дать большой толчок к улучшению ИИ и алгоритмов машинного обучения. Кроме того, уже сегодня открыто большое количество вакансий в этой нише.

Но пока светлые умы программистов работают над решением поставленных задач, мы расскажем вам о том, как работают беспилотные автомобили и кого такой прогресс может затронуть напрямую.

Идея о беспилотной технике зародилась ещё в начале XX века и тогда же была реализована в виде автомобиля с антенной, который управлялся с пассажирского сидения следовавшей за ним машины. В наши дни антенны тоже широко используются для контроля беспилотной техники, однако не для всех типов.

Сегодня рынок предлагает множество беспилотных гаджетов, начиная с машинки на пульте управления и заканчивая полноценным беспилотным автомобилем. Существуют беспилотные самолёты, дроны и подводные лодки, но что мы понимаем под беспилотностью? Удалённый контроль оператором? С оператором на борту, но без его активного участия? Давайте разберёмся!

Беспилотный транспорт в России

В России над беспилотными автомобилями работают КАМАЗ и Yandex.

Однако над своей собственной техникой работает только первая компания, Yandex же использует автомобили сторонних производителей для создания и тестирования своего беспилотного автопарка, однако, по словам сотрудника компании, российский IT-гигант работает над технологией, которая будет применима к разным автомашинам. Более того, разработка нацелена на последний (Level 5) уровень беспилотности.

Среди менее известных простому обывателю компаний над беспилотниками работают Volgabus и Cognitive Technologies. Последние разрабатывали автономный комбайн.

Кстати, KAMAZ занимается разработкой беспилотных шаттлов для перевозки зрителей Чемпионата Мира по футболу 2018, более того, для них будут выделены отдельные полосы. Также компания уже тестирует свои беспилотные технологии на трассе M11, где запущен автопоезд из 5–10 грузовиков, повторяющих манёвры первого. На борту первой машины есть оператор, но он управляет только в экстренных ситуациях.

А товарищи из Yandex тестируют беспилотную технику в обычных городских условиях, но пока с пилотом-испытателем, который не вмешивается в работу автомобиля.

Перспективы

Министр промышленности и торговли РФ говорил, что выведение беспилотного транспорта на дороги общего пользования «будет ещё не скоро, поскольку такие перемены требуют, в том числе и обновления ментального восприятия окружающего мира человеком.

Пока так рисковать мы не готовы».

Предполагается, что сначала беспилотный транспорт будет протестирован локально, затем будет выведен на более широкий уровень с частичной автоматизацией и только после этого представится возможным использование полностью автономных автомобилей.

Некоторые эксперты отмечают, что количество ДТП может снизиться на 90%. Ведь запрограммированная техника вряд ли будет кого-то намеренно подрезать, превышать скорость или нарушать ПДД.

Что находится в «мозговом центре» самоуправляемого автомобиля?

Есть два подхода к обучению автомобиля: классический и нейросетевой. Первый состоит из четырёх модулей: локализация, распознавание, планирование и управление. При работе со вторым подходом автомобиль получает данные с камер, отправляет их нейросети, а она уже определяет, куда повернуть и на какой скорости ехать.

Реализация нейросетевого подхода требует огромного количества входных данных для каждой из возможных ситуаций, чтобы научить машину вести себя подобно человеку. Это сделать довольно сложно, поэтому многие беспилотные автомобили работают на основе классического подхода.

Планирование пути почти так же важно, как и восприятие окружающего мира автомобилем. Поэтому давайте рассмотрим методы планирования пути, их всего три, если говорить об основных.

1. Алгоритмы поиска пути на графах

К качественным алгоритмам поиска пути на графах в отношении беспилотных автомобилей можно отнести A*. Однако и у него есть недостатки, например, в пространствах большой размерности скорость работы снижается.

При этом нужно понимать, что на самой дороге нет ни вершин, ни рёбер клеток и придётся самим составлять граф, учитывая положение машины в пространстве. Но чем оно сложнее, тем более нагруженным становится граф.

2. Оптимизационные методы.

Оптимизационные методы позволяют накладывать ограничения и штрафы с помощью функций. Штрафы могут быть за превышение скорости или за чрезмерное приближение к другим объектам. При использовании этого метода пространство исследуется агрессивно. Алгоритм не ищет оптимального способа объезда препятствия, а просто «едет» в разные стороны.

Читайте также:  Можно ли и как ездить на нерастаможенном авто в россии

3. Стохастические алгоритмы.

Этот метод отличается высокой скоростью работы в больших пространствах, однако оптимальность выбора остаётся под большим вопросом.

Но тем не менее данные, полученные с помощью этого метода, можно отправлять напрямую системе управления автомобилем.

Более детально с этими алгоритмами вы можете ознакомиться в совместных трудах [PDF] Бадера Алшамари (Университет Кувейта | KU) и Овидье Калина (Восточный Университет Мичигана | EMU).

Наши материалы по алгоритмам:

Также более детально эти алгоритмы объясняет специалист компании Yandex в видео ниже.

А как же машины «видят»?

Так видит мир автомобиль при помощи лидара и стереокамеры.

Классический подход работает по следующее схеме: модули карт и восприятия отправляют информацию в модуль планирования, который в свою очередь делится полученными и обработанными данными с системой управления автомобилем.

Давайте рассмотрим, как модуль восприятия узнаёт, что находится вокруг машины:

  1. Радар — распространённый сенсор, который уже используется на автомобилях с круизным режимом. Однако радар не очень хорошо понимает, что перед ним находится пешеход, если он не в металлическом костюме. Отличительная особенность радара заключается в возможности узнать радиальную скорость.
  2. Камеры отвечают за общую картину на дороге.
  3. Лидар — сенсор, который определяет расстояние до определённых объектов на дороге, а также «видит» всё лучше радаров и камер. Но у него есть два минуса: цена и качество. Даже если лидар сделан по всем ГОСТам, то он всё равно может быстро выйти из строя из-за постоянного движения, собственно из-за этого он и остаётся нишевой технологией. Но вообще лидар — интересное изобретение, с помощью которого хорошо реализуется итеративный алгоритм ближайших точек.
  4. Инфракрасные камеры — «видят» людей и животных лучше радаров, но стоят дорого и ограничены температурными рамками. Становится немного бесполезным сенсором, если на машине установлен лидар.

Чтобы лучше различать, что находится вокруг автомобиля, может применяться метод сегментации экземплярами, где в отличие от обычной сегментации объекты не сливаются в одном цвете, а разбиваются на части.

Примечание Подробнее с методом сегментации экземплярами можно ознакомиться на GitHub, а также в следующих документах: [PDF 1], [PDF 2].

Поиграть с сегментацией экземплярами можно на сайте Кембриджского Университета.

Ниже представлено видео реализации метода сегментации экземплярами.

Зрение автомобиля можно реализовать с помощью только камер и радаров — самых дешёвых технологий.

Особенность такого метода заключается в локальном использовании техники: в бортовой компьютер загружаются базовые карты, обрабатываются нейронными сетями, а затем сравнивают реальность с загруженными картами.

Транспорт будет плохо ориентироваться в городах, подобных Лондону, где часто бывают природные явления, затрудняющие восприятие даже человеку. Также машина будет «удивляться» в таких городах, как Москва, где всё активно строится и ремонтируется.

Пример реализации метода с базовыми картами.

Какой теперь будет ситуация на рынке труда?

На данный момент можно говорить скорее о росте рабочих мест, чем об их убыли, если брать во внимание рассматриваемую отрасль.

Так как, по словам министра, беспилотный транспорт выйдет на российские дороги не очень скоро, то водителям и дальнобойщикам ещё рано беспокоиться. Хотя повысить квалификацию, возможно, всё-таки придётся.

Ведь в первое время нужно будет так или иначе вмешиваться в работу машины.

А теперь немного конкретики.

Кому беспокоиться:

  1. Таксистам, для которых эта работа постоянна.
  2. Водителям автобусов.
  3. Дальнобойщикам.

Кому радоваться:

  1. Специалистам по работе с данными.
  2. Специалистам в области моделирования и симуляции.
  3. Специалистам в области компьютерного зрения.
  4. Специалистам DevOps.
  5. А также прочим специалистам, работающим с нейронными сетями, ИИ, данными и аналитикой.

Например, на западном рынке уже довольно много вакансий (около тысячи), связанных с обучением беспилотных автомобилей.

Заключение

Прежде чем беспилотные автомобили дойдут до широкого круга потребителей, им придётся пройти множество тестов и усовершенствований. На данный момент самоуправляемых автомобилей 3, 4 и 5 типов крайне мало, чтобы оценить удобство пользования. Одной машины достаточно, только чтобы определить жизнеспособность идеи, но для более подробного массива данных нужны сотни автомобилей.

Также важно продумать систему безопасности беспилотных автомобилей.

Если кинуть в обычную машину кирпич, то она поедет дальше и ничего с ней не случится, а вот если кинуть кирпич беспилотному автомобилю в лидар или радар, то безопасность передвижения на нём будет под очень большим вопросом.

Эти устройства расположены на внешней части транспорта, поэтому так уязвимы. Но даже если исключить вероятность попадания кирпича, то никто не застрахован от града или прочих природных (или не совсем) явлений, которые могут подпортить жизнь автовладельцу.

Кроме того, беспилотный автомобиль легко можно загнать в ловушку. Например, если рабочие случайно забыли нанести временную разметку и установить временные знаки, автомобиль может просто остановиться перед препятствием и ничего не делать, если слева (или справа в некоторых странах) сплошная.

Если вам интересна тема самоуправляемых автомобилей, но у вас нет своего и хочется хоть как-то поиграть с беспилотностью, то можете ознакомиться с этой статьёй на Medium.

Евгений Туренко, кубанский переводчик

Источник: https://tproger.ru/articles/self-driving-cars-howto/

Беспилотные автобусы и шаттлы

Заявление о том, что пассажирские автобусы без водителя за рулем – это уже настоящее, звучит слишком громко и оптимистично. Пока что эти беспилотники ездят намного медленнее, чем хотелось бы пассажирам, да и маршруты им доверяют элементарные. Однако технологии в этом направлении развиваются бешеными темпами, поэтому вскоре отсутствие в кабине автобуса водителя станет нормой.

Читайте также:  Водители не спешат пользоваться скидкой в 50% на оплату дорожных штрафов

Они уже ездят по улицам

Уже как минимум пяти городам посчастливилось войти в историю – по их улицам в рамках испытания пустили первые беспилотные автобусы. Знакомьтесь с пионерами:

  • Швейцарская Лозанна. С лета 2017 здесь в рамках проекта Easy Mile курсируют 6 автобусов-беспилотников EZ10. Им выделили простой маршрут длиной 2,5 километра и доверили максимально лояльных пассажиров – студентов и преподавателей местного университета. Главная задача транспорта – курсировать между корпусами и ближайшей станцией метро. За полгода эксперимента не произошло ни одной аварии, что обнадеживает как разработчиков, так и пользователей технологии.
  • Греческая Трикала. В этом небольшом городке тестируется французская беспилотная система CityMobil2. Автобусы рассчитаны на 10 пассажиров, работают от электроэнергии и совершают поездки по обычным городским улицам в режиме автопилота.
  • Китайский Чжэнчжоу. Китайцы доверяют искусственному интеллекту гораздо охотнее европейцев. Компания Yutong на сегодняшний день проводит успешные испытания своей новейшей разработки – беспилотного автобуса, который будет перевозить пассажиров на расстояние 30 километров. Сейчас за работой техники следит оператор, однако в планах у разработчиков полностью автоматические перевозки.
  • Голландский Вагенинген. Здесь на реальных городских улицах проходит испытания модифицированная версия EZ10 под названием WEpods. Если раньше для тестирования беспилотников создавалась специальная инфраструктура, в которой не было сложных развязок, то в городе Вагенинген все по-другому. Здесь автобус на автопилоте ездит по обычным дорогам и встречается с непредвиденными дорожными ситуациями.
  • Британский Милтон-Кинс. Консервативные англичане пошли еще дальше – они выделили целый город для тестирования 40 беспилотных автомобилей и системы общественного транспорта. Пока в городе ведется активная подготовка к встрече с беспилотным будущем – она запланирована на 2018 год.

Беспилотные автобусы Navya

Модель беспилотного автобуса Navya – это далеко не прототип, она тестируется несколько лет и уже доказала свою безопасность и эффективность в качестве пассажирского транспорта.

В конструкции модуля нет руля и стандартных педалей, а максимальная скорость составляет 45 км/ч. Во время испытаний в кабине автобуса все еще находится оператор, который в случае экстренной ситуации сможет управлять машиной.

Однако с развитием технологий и законодательной базы от услуг человека можно будет полностью отказаться.

Несколько интересных фактов о беспилотном Navya Arma:

  • Вместительность автобуса 15 пассажиров.
  • За ориентацию в пространстве отвечают GPS, LiDAR и стереокамеры.
  • В зависимости от выбранного режима может работать автономно от 5 до 13 часов.
  • Стоимость стандартной комплектации беспилотного модуля – 160 000 евро.

Сейчас 12 автобусов Arma обслуживают территорию АЭС Сиво в западной части Франции. Они курсируют по круговому маршруту каждые пять минут и значительно экономят время сотрудников станции. Раньше эту территорию обслуживали дизельные автобусы – время ожидания составляло 15 минут.

Руководство АЭС подсчитало экономию – замена дизельных автобусов на электро-беспилотники сэкономит 3 млн евро за год, а выбросы углекислого газа уменьшит на 40 тонн.

Компания Navya предлагает эксплуатировать роботизированные автобусы на промышленных объектах, на территории аэропортов и больниц, в парках развлечений и в городских жилых кварталах. В планах компании открытие нового завода в Мичигане, что позволит удовлетворить растущий спрос на рынке. Уже в 2018 году в США будет работать как минимум 50 пригородных автобусов-беспилотников.

Беспилотные «Матрешки» на российских дорогах

Покататься на беспилотном автобусе можно будет и в России. На полигонах уже проходят успешные тестирования беспилотного модуля, рассчитанного на 20 пассажиров.

Разработкой технологии занимается компания «Волгабас» совместно с центром инноваций «Сколково». Вывести автобус в первый рейс планируется не раньше 2018 года.

Разработчики надеются, что именно к этому времени будут приняты соответствующие законы по сертификации беспилотного транспорта.

Интересные факты о русской беспилотной MatrЁshkе:

  • Модуль адаптируется под пассажирский салон, перевозчика грузов или мобильную технику. Для решения коммунальных задач.
  • На полной зарядке электро-автобус сможет преодолеть расстояние до 130 км.

  • Максимальная скорость — 100 км/ч, но на автопилоте она ограничивается до 20 км/ч.

Стоимость прототипа составила около 8,5 млн рублей, однако в планах снижение цены до 3,5 млн после запуска массового производства.

Стоит также отметить, что почти все детали для отечественного беспилотника производятся в России.

Гость из будущего — беспилотный Шаттл (НАМИ)

Самоуправляемый микроавтобус Шаттл является совместным проектом КАМАЗа и Научно-исследовательского центра НАМИ.

Концепт-кар нельзя назвать эксклюзивным, но его также сложно сравнивать с зарубежными аналогами. Автобус развивает максимальную скорость до 40 км/час, но на автопилоте не превышает 15 км/ч.

За ориентацию в пространстве и вычисление оптимальной траектории отвечает система Яндекс.

Работает самоходная капсула от литий-ионных аккумуляторов собственной разработки НАМИ. Инженеры пока предлагают доверять новинке стандартные несложные маршруты – в парках развлечений, в научных городках и университетах, в выставочных центрах. В будущем вызывать беспилотник планируется с помощью специального приложения на смартфонах.

Умные автобусы вытеснят с дорог привычные маршрутки через 10-15 лет, когда их стоимость будет доступна для среднего бизнеса, а эффективность уже не будет подвергаться сомнениям. Тотальное господство беспилотников неизбежно, однако именно благодаря ему наше передвижение на дорогах станет еще более комфортным и безопасным.

Источник: https://bespilot.com/tip/bp-avtobusy-i-shattly

Ссылка на основную публикацию