Когда автопилот заменит водителя

Добавил пользователь Владимир З.
Обновлено: 20.09.2024

Вопрос появления подключенных устройств, генерирующих огромный массив полезной информации и обменивающихся ею с другими устройствами в режиме реального времени, будет означать полноценную трансформацию нашего постиндустриального общества к тем принципам и идеалам, которые мы сейчас называем Индустрия 4.0.

Исследователи Кембриджского университета провели эксперимент с масштабными роботизированными моделями коммерчески доступных автомобилей. Беспилотники запустили по многополосной трассе и наблюдали за изменением потока движения при остановке одной из машин. В ходе эксперимента удалось доказать, что в случае движения по дороге только беспилотных автомобилей, это может улучшить пропускную способность дорог не менее чем на 35%. Так, если беспилотник не координировал свои действия на дороге с другими беспилотниками (о замедлении или увеличении скорости движения, остановках, перестройке, поворотах и т. п.), автомобили, двигавшиеся за ним, были вынуждены менять свой темп движения (останавливаться или замедляться для перестраивания в соседнюю полосу), за остановившимся автомобилем быстро образовывалась пробка и общий поток движения также замедлялся. Результаты эксперимента были представлены 19.05.2019 на Международной конференции по робототехнике и автоматизации (International Conference on Robot-ics and Automation, ICRA) в Монреале.

Разумеется, что для того, чтобы технология проявила свои преимущества, одних испытаний в тепличных условиях недостаточно, и помимо вопроса взаимодействия беспилотников между собой, что само по себе является пока дискуссионным вопросом, будет появляться и множество побочных задач, без решения которых применение данной технологии будет осложнено. В частности, первая задача, которую надо будет решить, как верно было отмечено в исследованиях Кембриджского университета, будет вопрос применения единого стандарта обмена информацией и координации действий беспилотников . Второй вопрос – создание умной инфраструктуры, в том числе умных дорог, которые будут способствовать обмену информации и выступать гарантом безопасности применения беспилотников , работая в формате дублирующих систем. Ну и в-третьих, вопрос строительства не только умной инфраструктуры, но и отдельных дорог, на которые доступ не беспилотных автомобилей будет запрещен.

В последнее время управление автомобилем стало требовать все меньше внимания со стороны водителя. Началось все еще давным-давно, когда механическую передачу заменили первым примитивным автоматом. А потом пошло: ассистент парковки, ассистент помощи старта в гору, адаптивный круиз-контроль и, как вишенка на торте, полноценный автопилот, который делает нахождение водителя за рулем фактически ненужным.

Пока возможность использования автопилотов до конца не определена даже на юридическом уровне, ведь непонятно, кто будет нести ответственность за жизнь и здоровье людей в случае сбоя электроники. В случае стандартного ДТП понятно: тот, кого инспекторы ДПС признали виновным, тот и оплачивает ремонт и, не дай бог, лечение. А какой спрос с компьютерной программы?

Самое интересное, что первые пробные заезды полностью беспилотных автомобилей в США уже проводились. При мероприятии присутствовала куча полиции, чтобы проконтролировать корректность работы искусственного интеллекта, а заодно и обеспечить безопасность других участников дорожного движения. Тесла спокойно проехала на автопилоте по улицам ночного города, при этом не нарушив ни одного требования сигнала светофора или разметки. Повод ли это говорить, что в недалеком будущем автопилот сможет полностью заменить живого человека за рулем?

Как мне кажется, говорить об этом пока рано. Ну вот смотрите: взять хотя бы ситуацию парковки, в которой электронные парковочные ассистенты уже давно берут на себя управление автомобилем. По сравнению с передвижением в городе парковка — это очень простая задача. Ведь здесь есть место, в которое автомобиль должен поместиться между двумя другими авто, и есть набор камер и парктроников, которые сообщают "мозгу" автомобиля, куда крутить руль и как ехать: вперед или назад.

Впору оснащать машины с ассистентом парковки вот такими поролоновыми кубиками на дверях, чтобы в случае чего не поцарапать кузов

По сути взаимодействие автомобиля с окружающим миром при парковке ограничивается всего тремя элементами: размеры парковочного места, размеры самого автомобиля и данные с многочисленных сенсоров. Ничего удивительного, что машина уверенно справляется с этой задачей.

Или взять, скажем, ассистента удержания в полосе. Он хорошо работает ровно до тех пор, пока разметка на проезжей части четко различима. Как только разметка скрывается под слоем воды, грязи, снега или ее и вовсе там нет (на многих российских дорогах разметка отсутствует), то сразу же сенсоры перестают за нее "цепляться", и алгоритм беспомощно разводит руками: "Водитель, спасай ситуацию!"

Так что даже в мелочах современные системы помощи водителю, мягко говоря, несовершенны. Они облегчают жизнь человеку за рулем в идеальных условиях: много места на парковке, хорошо различимая разметка, чистые камеры и далее по списку. Как только из этого идеального ряда выпадает хотя бы пара условий, система сразу же отключается, потому что не получает достаточно данных для работы.

И это, повторюсь, очень простые программные действия типа удержания машины в полосе или активного круиз-контроля. А теперь представьте, что может быть, если полностью отдать управление авто на откуп электронике? В идеальных условиях ночного города в США она, возможно, неплохо справится с задачей, но как только такой автопилотируемый автомобиль попадет в городской трафик Волгограда, он за первые десять минут поездки создаст пяток аварийных ситуаций. Опасен автопилот при этом будет не только для своих пассажиров, но и для окружающих.

Именно поэтому я считаю, что пока рано говорить о том, что автопилот может заменить водителя за рулем. А как считаете вы?

Расслабьтесь, ещё очень нескоро. Фактически первые беспилотные машины уже вышли на наши дороги: за границей Тесла и Google вовсю тестируют свои машины.

У нас полным ходом идут разработки у КАМАЗа (хоть это и страшно звучит). В то же время Яндекс получил разрешение на тестирование около 100 своих машин в Москве (уже несколько вот таких ездят по городу, полная сотня будет ближе к концу года).

Сейчас формально это транспортное средство с оператором, который в любую опасную секунду должен прервать движение Яндекс-машины нажатием большой красной кнопки.

Поэтому, опять же формально, это тестирование вспомогательных систем управления под контролем человека. Яндекс говорит, что уже может ездить и без контроля, но, это, конечно, преждевременно.

Недавно Аркадий gre4ark Гершман писал, что ездил на Яндекс-машине в Сколково, на дорогу вышли рабочие, которые ремонтировали ее, а поскольку разметка слева была сплошная, машина просто остановилась и не двигалась.

Это первый вопрос. Человек ездит не по правилам, а по здравому смыслу. Когда эти вещи противоречат друг другу, человек способен принять решение и воспользоваться здравым смыслом. Машина же не может нарушить установленные правила.

Что будет, если знаки будут противоречить разметки? Человек поймёт что правильнее соблюдать, а машина будет соблюдать знаки.

Скорость у таких пилотных автопилотов всего около 30-40 км в час, чтобы успеть среагировать на внешние угрозы (выход ребёнка из-за машины и т.д.). Пока автопилот попросту не конкурент человеку.

Поэтому заявления, что скоро такси все будет автопилотами - это очень большое преувеличение. Они будут просто чересчур медленными. Уже не говорю, что они не смогут погрузить чемодан для пассажира в аэропорт, не смогут открыть дверь и просто будут медленнее ехать, чем стандартный водитель. Конечно, со временем, эта разница во времени будет постоянно сокращаться, но не быстро.

По прогнозам транспортных аналитиков в ближайшее время реальное внедрение получит технология, позволяющая подъехать к вам машине каршеринга последние 200-300 метров, чтобы вам не идти к ней. Это небольшое расстояние она сможет преодолеть безопасно и запарковаться. Правда, непонятно, что произойдёт, если мест не будет. Человек всегда будет выкручиваться и найдёт маленькую щелку, а автопилот?

Ну и главный вопрос - как будет происходить взаимодействие автопилотных машин и автомобилей под управлением людей. Одно дело, когда в городе всего 100 автопилотов, другое - когда уже тысяч 10. Когда каршеринговых машин было в столице единицы, то проблем не было, а когда парк перевалил за первые десять тысяч, появилось новое явление - отсутствие парковки для простых машин, потому что их заняли каршеринги.

С автопилотом таких новых явлений, с которыми мы попросту никогда не сталкивались, будет в сотни раз больше. Для человека поведение автопилота попросту может стать нелогичным и непредсказуемым. Есть ещё вопрос ответственности в ДТП. Сейчас ее несут водители, а в автопилоте кто - инженеры? А они готовы садиться в тюрьму?!

Все эти вопросы не к нашим разработчикам, а в целом к технологии автопилота. Как он будет проезжать забитый перекрёсток? Ждать 20 минут, пока пробка не закончится или начнёт нарушать ПДД? А если начнет, получается, надо прям заложить алгоритм нарушения правил автопилотом. Ну, приплыли;)

У меня есть видео с полигона Яндекса, где подробно видно, как работает автопилот, я реально покатался на таком автомобиле и получил удовольствие. К сожалению, показать его не могу по договоренности с Яндексом, слишком много инсайдерском информации на нем.

Стоит сказать, что российские разработчики делают большие успехи, на уровне мировых. Беспилоты в перспективе - большой рынок, поэтому тут отставать нельзя.

Тем смешнее была ситуация, когда Яндекс просил дать им города для тестирование, а чиновники упирались. Проще было провести тестирование не в России, но Волож встретился с Медведевом, и вопрос был решён. А если бы не решил, то могли бы отстать на долгие годы. Потому что чиновники всегда отстают от технологий, даже в США. Это то, с чем придётся столкнуться в любой стране мира.

Также стоит упомянуть, что стоимость автопилота пока чрезвычайно высока. На данный момент оборудование для него в несколько раз выше цены самой Тойоты Приус, на которую оно устанавливается. Цена снижается, но постепенно.

Пока даже поезда в метро в основном с машинистами (а этот процесс сильно проще езды по дорогам), притом, что уже десятки лет автопилот может сажать самолёт и управлять им в небе, но в кабине сидят два человека, и никто от них не отказывается. Иметь технологию и внедрить ее до совершенства - два разных процесса.

В целом, в будущем, конечно, мы будем ездить на автопилотах, но вряд ли массовое внедрение будет раньше, чем лет через 10-15.

Подписывайтесь на Пробок.нет в соцсетях, чтобы получать оперативную информацию.

Несколько лет назад автопромышленность смело предсказывала выход полностью беспилотных автомобилей 5 уровня в 2020 или 2021 году, но эта задача оказалась куда более сложной, чем они думали.

Популярная в последнее время концепция беспилотных автомобилей, на которых можно поехать куда угодно и когда угодно (или автомобилей, в которых можно спать на заднем сидении во время езды) несколько притормозила, так как автопроизводители признали, что разработка технологии полноценного беспилотного управления оказалась более сложной, чем ожидалось.

Дилемма пятого уровня

И не только Ford делал такие заявления. Honda публично обсуждала возможность появления автомобилей без водителей на улицах Токио к летним Олимпийским играм 2020 года. Volvo, Hyundai, Daimler, Tesla, Fiat Chrysler, Renault-Nissan и другие планировали выпуск таких автомобилей в диапазоне с 2018 по 2025 год. Некоторые говорили о моделях с ограниченными возможностями: например, сначала будет доступна только езда по шоссе, а затем появятся и городской функционал. Но послание было по сути тем же: будущее у нас на пороге.

В 2016 г. Ford смело спрогнозировал, что в 2021 г. у него будут автомобили без рулевого колеса, педали газа или тормоза.

Конечно же, сегодня эта повестка не сильно отличается от того, что было в прошлом. Будущее с беспилотным транспортом все еще ожидается, но тон риторики смягчается. Большинство OEM-производителей сейчас более откровенно говорят о том, что путь к полной автономности в автомобилях будет представлять собой последовательность маленьких, постепенных шагов. Сначала появится автоматическое аварийное торможение. Затем роботизированная доставка пакетов и беспилотное такси по районам, находящимся в рамках гео-ограждения. Водители сначала будут сидеть у руля, а затем исчезнут. Высокая степень автоматизации — так называемый 4-ый уровень — появится только в определенных местах. Но Священный Грааль беспилотной езды — полный 5-ый уровень во всех автомобилях, обеспечивающий езду куда угодно и когда угодно — теперь признан более сложным.

Причин такой сложности много. Во-первых, это погода. Инсайдеры отрасли говорят, что не случайно наиболее выдающиеся автономные программы тестирования расположены в Калифорнии, Аризоне и Неваде, а не в штате Мэн или Миннесота.

И дело не только в том, что снежинки в воздухе блокируют обратный сигнал. Снег также имеет тенденцию накапливаться на обочинах и на середине дороги, перекрывая дорожную разметку, которая так важна для автоматического распознавания полос движения.

Вызовы, связанные с тестированием

Возможно, самым большим техническим препятствием является преобразование человеческого разума в ИИ. Интеллект, позволяющий человеку управлять автомобилем, во многом воспринимается как нечто само собой разумеющееся, и его воспроизведение оказывается более трудоемким делом, чем предполагали инженеры.

И хотя эти ситуации могут показаться простыми для водителей-людей, они не так просты для машин. Например, когда в 200-х ярдах впереди ветром на дорогу выносит картонную коробку, водители-люди быстро определяют, стоит ли им переехать ее или объехать. Для компьютера это не так просто. Это кусок металла? Тяжелый или легкий? Знает ли машина вообще, что тяжелый кусок металла не вылетает от ветра на проезжую часть? Все эти вопросы очень сложны для ИИ.

Большинство таких проблем необходимо решать с помощью тестов – либо проезжая физические мили, либо выполняя программное моделирование. Оба подхода имеют свое место, в основном потому, что программное моделирование не может предвидеть каждую случайность. Например, когда автомобиль прибывает на all-way stop в то же время, что и другое транспортное средство, для машины возникает дилемма. Водители-люди могут сделать какой-либо жест или посмотреть в глаза другому водителю, но микроконтроллеры всего этого не умеют. Некоторые разработчики в настоящее время учат свои транспортные средства чуть двигаться вперед, следя за другим транспортным средством для получения подразумеваемого согласия, но такие ситуации не являются простыми и, как правило, не могут быть смоделированы сегодня.

Производители систем моделирования работают над этим, и успешно расширяют количество испытаний, которые могут быть выполнены программно. Сегодня, по словам экспертов, симулировать можно двумя способами: во-первых, записывая реальные события и проигрывая их в программном обеспечении, и, во-вторых, увеличивая количество испытаний, чтобы включить в них ситуации, которые не были записаны.

Как для поставщиков, так и для OEM-производителей, такие процедуры представляют собой дивный новый мир испытаний и проверок. Поставщики утверждают, что этот процесс является отклонением от всех процедур испытания, использовавшихся до появления беспилотных автомобилей. По их словам, беспилотным автомобилям уже недостаточно просто предоставить деталь, которая соответствует предписанной спецификации. Поставщики теперь должны помочь своим клиентам разобраться в разработке датчиков и алгоритмов, в контексте случаев их использования, а не в терминах простых спецификаций.

Автопроизводители уходят в тень

Большая проблема во всем этом для автопроизводителей — деньги. Производители тратят огромные суммы денег в своих программах разработки систем автономной езды, и постоянно ищут инвесторов, чтобы привлечь больше. GM Cruise LLC, например, недавно объявила об инвестициях в акционерный капитал в размере 1,15 миллиарда долларов от группы институциональных инвесторов. Новое финансирование принесло компании ошеломляющие 19 миллиардов долларов – около трети от общей стоимости General Motors Corp. Cruise планирует использовать эти деньги, чтобы удвоить штат сотрудников и втрое увеличить площадь офисных помещений в Сан-Франциско.

В 2016 году General Motors инвестировала около 600 миллионов долларов в экспертизу робототехники Cruise Automation.

Однако такие цифры фигурируют не только у GM. Большая часть промышленности тратит огромные суммы одновременно. Ford, например, инвестировал 1 миллиард долларов в Argo AI; Toyota вложила 1 миллиард долларов в Toyota Research Institute; GM инвестировала 500 миллионов долларов в Lyft, Inc.; Volvo вошла в совместное предприятие с Uber Technologies Inc. и вложила 300 миллионов долларов, а Intel, как говорят, потратила 15,3 миллиарда долларов на приобретение Mobileye.

Вот почему некоторые компании сейчас отступают от краткосрочных прогнозов, сказал исполнительный директор. Они видят количество необходимых испытаний, инженерные требования и стоимость, и им интересно, сколько времени это займет.

В частном порядке, большинство инженеров сомневаются в заявлениях Маска. Впрочем, они предпочитают не высказываться и оставаться в тени. Некоторые намекают на появление полноценного 5-го уровня в конце 2020-х или начале 2030-х годов. Но, в целом, автопроизводители говорят, что они больше не занимаются прогнозированием.

Мы большая компания-разработчик automotive компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.

Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.

У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.

Пасхальное воскресенье 1900 года, на фотографии — Пятая авеню, Нью-Йорк. Среди моря конных экипажей едва ли в левой полосе можно разглядеть единственный автомобиль. Пройдет всего 13 лет, и мы увидим аналогичную фотографию, с той разницей лишь, что среди многочисленных автомобилей будет ехать всего одна повозка, запряженная лошадьми.

Часть первая

В настоящий момент автомобильная промышленность переживает одновременно три революции: электрификацию трансмиссии, подключение пассажирских транспортных средств к единой сети и замену водителей автономными системами вождения. Эти процессы не только идут параллельно, но и в значительной мере влияют на автомобилестроение, подобно тому, как в свое время революция подтолкнула заменить конные повозки на самоходный транспорт. Это первая часть короткой серии блогов, в которой делается попытка охватить историю беспилотников, от задумки до производства.

Первые разработки

Изобретения в области авионики и радиотехники вдохновили создание первых автоматизированных уличных транспортных средств: в 1914 году во Франции был продемонстрирован первый автопилот самолета на гироскопическом стабилизаторе:

Первый автопилот на биплане.

В 1920-х появилось радиоуправление для кораблей:

Радиоуправляемый автомобиль был впервые представлен компанией RCA в октябре 1921 года в Дейтоне, штат Огайо.

Управление трехколесным транспортным средством осуществлялось беспроводным путем с радиотехнического оборудования на другом автомобиле. Аналогичный радиоуправляемый автомобиль был продемонстрирован в 1925 году на Пятой авеню в Нью-Йорке. За беспилотной машиной вплотную следовал второй автомобиль, в котором находились радиопередатчики и оператор.

Фантастика

Фантазия о беспилотном транспорте почти также стара, как и сам дебют первого автомобиля. А все началось с обыкновенного вымысла.

В 1918 году в одном журнале уже был нарисован трамвай, не управляемый водителем, с подписью: “мечта автомобилиста: автомобиль, который управляется набором кнопок.” В статье говорилось, что “… в будущем автомобиль с рулевым колесом также устареет, как сегодня устарел автомобиль с ручным насосом для газа или масла!"

На Всемирной выставке 1939 года в Нью-Йорке General Motors в экспозиции Futurama представил посетителям свое видение 1960 года: автоматизированные транспортные средства на многополосных автомагистралях. Это случилось за 17 лет до того, как Федеральный закон о многополосных автострадах разрешил строительство сети межштатных автомагистралей протяженностью 41 000 миль по всей территории США.

В 1956 году американские энергокомпании рекламировали, что «в один прекрасный день ваш автомобиль сможет мчаться по электрическому супер-шоссе, его скорость и руление будут автоматически контролироваться электронными устройствами, встроенными в дорогу. Автомобильные дороги станут безопасными благодаря электричеству! Никаких пробок… никаких аварий… никакой усталости водителя.”

Firebird III на выставке “Century 21 Exposition”, Сиэтл, 1962 год. Автомобиль должен был управляться с помощью дорожного кабеля, а взаимодействие с инфраструктурой контролировало бы боковое движение.

Firebird IV был не функциональным транспортным средством, как его предшественники, а концепцией, ориентированной на тот день, когда автомобили будут ехать по шоссе и управляться не водителем, а автоматически программируемыми системами наведения, которые обеспечат абсолютную безопасность при развитии скорости более чем в 2 раза от разрешенной сегодня. Как только автомобиль выедет с шоссе, контроль будет передан водителю, и уже он будет вести машину по улицам.

Поп культура

Уолт Дисней вывел воображение на новый уровень.

Возможно, самым способным вымышленным роботом-автомобилем в 1980-е годы был KITT из телесериала Knight Rider.

Эпоха беспилотных автомобилей началась 100 лет назад. Вдохновленные достижениями в области гироскопических стабилизаторов, радио-и радиолокационных технологий, журналы, газеты и фильмы рисуют автомобили, которые могли бы управлять собой сами. Многие из этих источников ожидали появление технологий примерно через 20 лет, (распространенная временная константа в истории автоматизированных транспортных средств). В то время как изучение беспилотных технологий началось в конце 1950-х — о них речь пойдет в следующей части — потребовалось еще 50 лет, чтобы преодолеть загадочный 20-летний барьер.

Часть вторая: Исследования и разработки

Исследования по созданию беспилотного или роботизированного транспорта начались в конце 1950-х годов. Джеймсон Ветмор подробно описывает 60-летнюю историю создания автоматизированных систем автомобильных дорог в Америке и идеи, лежащие в их основе. Прочитать можно здесь и здесь. В 1958 году General Motors и компания Radio Corporation of America (RCA) совместно проводили испытания автоматизированных прототипов дорог, оснащенных радиоуправляемым контролем скорости и руления автомобиля.

Впервые сконструированная около 1960-го, Stanford Cart была предназначена для изучения возможности управления луноходом с Земли. В течение последующих десятилетий группа аспирантов дорабатывала карт. Главное усовершенствование внес Ханс Моравек. Он оснастил карт стереозрением, которое позволило ему самостоятельно перемещаться по заполненной стульями комнате — ушло на это всего 5 часов — 1979 год.

Первый автоматизированный автомобиль с восприятием окружающей среды был разработан в 1977 году в лаборатории машиностроения Университета Цукуба. Исследовательская группа занималась разработкой беспилотных транспортных средств на протяжении 20 лет. В этом документе 1994 года говорится о транспортном средстве, сконструированном компанией Toyota. С помощью одной камеры машина была способна проехать по разметке 50 м со скоростью 50 км/ч.

Разработанный в 1980-х годах автономный наземный автомобиль DARPA (ALV) представлял собой восьмиколесного робота высотой 12 футов с несколькими датчиками, перед которым была поставлена задача пройти от точки A до точки B, поднимаясь по холмам без помощи человека. Эксперимент проходил за пределами Денвера в 1985 году.

Тогда было установлено, что «осмысленное соединение глобальной цифровой карты с локальной сенсорной информацией — ключ к целенаправленному автономному вождению.”

Финальная демонстрация проекта „Прометей“ состоялась на парижской трассе A1, где автомобиль VAmP профессора Дикманнса проехал более 1000 км, развив скорость до 130 км/ч.

Он автоматически пропускал более медленные автомобили в левом ряду и одновременно отслеживал до двенадцати других автомобилей. В 1995 году команда проехала 1758 км от Мюнхена до Дании и обратно со скоростью до 175 км/ч, продольное и боковое управление осуществлялось с помощью компьютерного зрения. Самый большой участок, который удалось проехать в режиме автопилота, составил 158 км. Профессор Дикманс рассказывает о развитии технологий в этой области начиная с 1950-х годов и по настоящий момент на конференции в 2011 году.

Также в 1995 году разработанная в CMU машина Navlab 5 проехала на автопилоте, но с ручным контролем бокового движения, из Питтсбурга, штат Пенсильвания, в Сан-Диего, штат Калифорния, в рамках тура “No Hands Across America”. В этом видео с History Channel 1998 года кратко рассказывается о деятельности CMU Navlab в 1990-е годы:

В 1996 году в Италии, в университете Пармы, Альберто Броджи основал проект ARGO. В 1998 году автомобиль MilleMiglia в рамках тура Automatico проехал в режиме автопилота 2000 км. Отчет команда опубликовала в этом видео 10 лет спустя.

В 1997 году Национальная программа исследования автоматизированных автомобильных систем (NAHS) Министерства транспорта США завершилась тем, что беспилотные автомобили, автобусы и грузовики проехали по трассе I-15 в Сан-Диего, Калифорния.

Контроль за боковым движением осуществлялся с помощью компьютерного зрения и магнитов, встроенных в дорогу. Расстояние между автомобилями регулировали радиолокационные или лидарные датчики.

В рамках проекта на испытательных площадках Volkswagen проводились тест-драйвы производимых автомобилей. Машины были оснащены лидарами, камерами, радарами, GPS, цифровой маршрутной картой.

Чтобы тестируемые машины могли ездить без водителя-испытателя по замкнутому маршруту в смешанном движении среди другого транспорта, в них посадили электромеханических роботов-водителей, которые приводили в действие три педали, переключали передачи и управляли рулевым колесом.

Учитывая назначенный жесткий график, DARPA решило, что соревнование с призовым фондом станет быстрым экономическим выходом и лучшим стимулом для развития инноваций и расширения исследовательского сообщества беспилотных технологий. Первое мероприятие состоялось в 2004 году. Только 15 команд прошли отбор для участия в финальном заезде. Беспилотные самоуправляемые машины попытались пройти по 142-мильному маршруту через пустыню Мохаве (штат Невада), по грунтовым дорогам, равнинам и горным перевалам.

Команды только за 24 часа до начала мероприятия узнали GPS путевых точек. Машина CMU преуспела больше всех, проехав 7,32 мили (менее 5% от всего маршрута). Тем не менее, как правильно заметил Wired, первое из трех соревнований Grand Challenge сформировало сообщество разработчиков беспилотников таким, каким мы его знаем сейчас.

DARPA провела повторное соревнование в 2005 году (DARPA Grand Challenge). Пять команд прошли дистанцию в 132 мили, и все, кроме одного из 23 финалистов, преодолели дистанцию в 7,32 мили — обогнав лучший результат 2004 года.

Робот-автомобиль Stanley, разработанный Себастьяном Труном и его командой из Стэнфордского университета, прибыл на финиш первым, пройдя маршрут за 6 часов 54 минуты. Позже Себастьян рассказал о своей работе в Стэнфорде над Stanley в этой статье и в этой беседе:

Две машины, разработанные в Университете Карнеги-Меллона, Sandstorm и Highlander, прибыли всего через несколько минут после Стэнли. Двенадцать лет спустя команда случайно обнаружит, что фильтр между модулем управления двигателем и топливными форсунками (одной из всего лишь двух электронных частей в двигателе Hummer 1986 года) был сломан и привел к потере мощности двигателя.

Соревнование DARPA Urban Challenge 2007 года DARPA перенесла в городскую местность, на место ныне закрытой военно-воздушной базы Джорджа в Викторвилле, штат Калифорния. Команды должны были пройти маршрут по городу, проезжая через четырехполосные перекрестки, заблокированные дороги или парковки, находясь в смешанном движении с беспилотниками и машинами, управляемыми людьми. Более 90 команд подали заявки на участие в Urban Challenge. 53 команды приняло участие в отборе, 36 были приглашены на полуфинальное мероприятие, и всего 11 приняло участие в финальной гонке.

DARPA сочла необходимым, чтобы в потоке машин рядом с роботами находились люди и представители DARPA, оценивающие производительность роботов. Впервые на мероприятие образовалась пробка из беспилотных автомобилей, а также первое, хоть и незначительное, столкновение двух беспилотников.

Junior Стэнфордского университета и Victor Tango Политехнического университета Виргинии на соревновании DARPA Urban Challenge 2007-го года.

Автомобиль Boss Университета Карнеги-Меллона пересекает финишную черту.

После Urban Challenge проводились ещё несколько, в основном научно-исследовательских, мероприятий. Среди них проект Stadtpilot в Техническом университете Брауншвейг, нацеленный на вождение в городской среде, включая смену полосы движения, парковку и включение в движущийся поток. В 2010 году проект Vislab Intercontinental Autonomous Challenge, в котором колонна из четырех беспилотников, следуя за ведущим автомобилем, проехала 13000 км из Пармы (Италия) до Шанхая (Китай). В 2012 для гонки Pikes Peak в Стэнфорде построили гоночный беспилотник.

Grand Cooperative Driving Challenge – соревнование, проводимое в Европе в 2011 и 2016 годах, в котором машины должны были следовать за лидирующим автомобилем, реагировать на его колебания, совместно стартовать на светофорах и объединяться в колонну.

Соревнование Urban Challenge ознаменовало переход от научных исследований к промышленному развитию — которое мы будем освещать в следующей части. Загадочный 20-ти летний барьер был окончательно преодолен.

Продолжение следует.

Читайте также: