что такое беспилотный транспорт
История беспилотных автомобилей
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.
Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
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:
Беспилотный торпедный катер «Natalie».
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!»
В 1933 году «Популярная механика» сообщила, что “они ушли в автоматику”, утверждая, что недавние изобретения, например, автоматическое открывание гаражных ворот и гидроусилитель руля, стали первыми шагами на пути к полностью автоматизированным автомобилям; “можно преобразовать автомобиль так, что он будет самостоятельно заводиться, открывать гаражную дверь и съезжать с проезжей части.”
В фильме 1935 года «Самое безопасное место» Chevrolet предсказал, что “если производитель сможет оснастить каждую машину автоматическим механизмом вождения, автомобиль всегда будет делать именно то, что он и должен делать, выезжая на дорогу. При таком управлении автомобиль не сможет выехать с обочины, не подав сигнал и не учитывая встречное движение. При таком управлении автомобиль будет ехать прямо, а не лавировать в потоке машин. С таким управлением он всегда будет перестраиваться в нужную полосу перед поворотом. Будет всегда останавливаться на знак «стоп». С автоматическим механизмом вождения автомобиль будет притормаживать перед тем, как нарушить движение. Он не будет подрезать машины перед опасным поворотом и всегда будет останавливаться перед жд переездом.”
В 1938 году «Популярная наука» в статье «Автострады будущего» предсказала, что через 50 лет аварии будут невозможны, связь между автомобилями будет осуществляться через инфракрасное излучение, а электрические кабели будут контролировать скорость автомобиля и со временем возьмут на себя полное управление автомобилем.
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.
Видео «К новым горизонтам», фильм экспозиции Футурама 1939 года, рассказывает о футуристическом утопическом мышлении накануне Второй мировой войны, которое предсказывал General Motors. В нем запечатлена экспозиция «Футурама» из павильона «К новым горизонтам» General Motors на всемирной выставке, которая устремила свой взор к “чудесному миру 1960-го”.
В 1953 году «Mechanix Illustrated» задал вопрос: “Почему у нас нет… анти-аварийных дорог… С автопилотами, чтобы принять на себя управление вместо вымотанных или пострадавших от аварии водителей? Если изобретатель сможет предложить водителю автопилот для машины, то только подумайте о колоссальной ценности такого устройства. Человеческий фактор будет исключен из процесса вождения. Наши дороги станут практически безаварийными.“ В статье рассматривалась система, основанная на магнитном детекторе, для контроля за боковым движением и радар для соблюдения дистанции.
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.”
В 1956 году для автосалона Motorama General Motors выпустил музыкальный короткометражный фильм „Ключ к будущему“, который ожидал, что в далеком будущем 1976 году будут ездить беспилотные автомобили. В 1958 журнал «Popular Science» писал, что »в вашем будущем автомобиль будет управляться черными ящиками, а вам останется только смотреть», разработкой занимаются GM и RCA.
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.
В эпизоде «Волшебная автострада США» из телесериала 1950-х годов «Волшебный мир Диснея», говорилось о появлении радарных датчиков, ночного видения, системы наведения движения и других футуристических особенностей транспортных средств. Автомобили по-прежнему изображались как существа способные мыслить и чувствовать, принимать собственные решения: в конце 1968 года Дисней создал Herbie, в фильме The Love Bug машина имела «собственный разум и сама собой управляла».
Возможно, самым способным вымышленным роботом-автомобилем в 1980-е годы был KITT из телесериала Knight Rider.
КИТТ управлял собой сам и обладал сканером, который позволял ему «видеть» окружающую среду. Еще больше беспилотных автомобилей появилось в фльмах Christine 1983 года, в Batman 1989-го, Total Recall 1990-го, Demolition Man 1993-го, the Fifth Element 1997-го и I, Robot 2004-го.
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.
Как писали в 1960 году, магниты, встроенные в транспортные средства, притягивались стальным кабелем, проложенным под дорогой, а диспетчерские вышки следили за общим транспортным потоком. Наступление новой революции казалось настолько неизбежным, что в 1960 году New York Times писал, что к «полномасштабному использованию мы придем через 15 лет».
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.
Примерно в то же время в центре искусственного интеллекта Стэнфордского исследовательского института Нильс Нильссон разработал Shakey. Это был первый мобильный робот, способный воспринимать окружающую среду через «глаз» телевизионной камеры и с помощью усовидных щупалец. У Shakey также был план действий для выполнения поставленной задачи. Преемником Shakey стал луноход (CMU) Rover, разработанный в Университете Карнеги — Меллона.
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.
Это исследование продолжилось в европейском финансируемом государством проекте EUREKA-«Прометей», (PROgraMme для европейского движения с наивысшей эффективностью и беспрецедентной безопасностью), который осуществлялся с 1987 по 1994 год. В него вошли многие европейские участники, а государственное финансирование было значительным.
В 1993 году компания Bosch представила разработанные в рамках проекта «Прометей» навигационные системы и камеры, способные распознавать полосы движения.
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 немецком исследовательском проекте »Autonomes Fahren», который проходил с 1997 по 2000 год, приняли участие Volkswagen, Bosch, Технический университет Брауншвейга и другие компании.
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.
В законе о национальной обороне США от 2001 года говорится, что «цель вооруженных сил состоит в том, чтобы обеспечить применение беспилотных, дистанционно управляемых технологий, так, чтобы… к 2015 году треть оперативных наземных боевых машин Вооруженных сил являлись беспилотными.»
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.
Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
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.
Беспилотный транспорт
Такой транспорт может передвигаться по специально выделенным полосам по заранее устанавливаемым маршрутам, либо участвовать в общем движении, будучи оснащенным комплексом датчиков, камер, радаров, и принимающим решения бортовым компьютером.
Началом автоматизации транспорта можно назвать первую половину двадцатого века, когда начались разработки и применение автопилота для самолетов. Беспилотным управление автопилотом нельзя было назвать до 1947 года, пока американский военно-транспортный самолет B-54 не совершил трансатлантический перелет полностью под управлением автопилота, который управлял не только полетом, но также взлетом и посадкой. Применение беспилотного транспорта в авиации до сих пор является наиболее многочисленным, т.к. движение происходит в пространстве с малым количеством препятствий.
По этой же причине применение автопилота является проблемным на дорогах. Исключением можно назвать железные дороги метрополитена. Уже в 1967 году в Лондоне открыли первую автоматизированную линию. В настоящее время метро Копенгагена является полностью беспилотным, где поезда без машинистов сами движутся по линиям и совершают высадку/посадку пассажиров.
Успешным освоением наземных дорог можно назвать сеть автоматического транспорта ULTra, открытую в 2010 году в аэропорту Хитроу. Система рассчитана на перевозку одного или нескольких пассажиров в режиме такси по личным маршрутам, в пределах выделенных полос для движения.
Отдельно стоит уточнить, что с первых дней автоматизации транспорта, в основе лежит безопасность движения. Автопилот всегда имеет возможность быстрого отключения, чтобы пилот, следящий за полетом, мог вмешаться в его работу. Системы Копенгагенского метро и такси ULTra всегда обслуживают несколько человек, следящих за работоспособностью системы, и готовых взять дистанционное управление в свои руки в случае непредвиденной ситуации.
Изначально транспорт оснащается бортовым компьютером с системой воздействия на элементы управления, который управляет транспортом на основе данных различных датчиков.
Для авиации такими датчиками служат: датчики курса (GPS), крена, тангажа, высоты, скорости, другие самолетные системы, данные наземных станций и многое другое.
Для автомобилей: видеокамеры, датчик LIDAR, радары, GPS.
В настоящее время происходит активное развитие автоматизации персонального и общественного транспорта, который будет двигаться по дорогам общего пользования. Такие гиганты как Tesla, Google, Uber все ближе к внедрению автоматических автомобилей в нашу жизнь.
Обычные автомобили оснащаются множеством датчиков, камер, радаров и обрабатывающим данные бортовым компьютером, который принимает решения исходя из анализа дорожной ситуации. Такие тесты всегда происходят под наблюдением водителя, а Tesla, внедрившая систему автопилота во все свои автомобили, предупреждает владельца о том, чтобы он следил за работой системы.
Как работает беспилотный транспорт
Авторизуйтесь
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.
18–20 ноября, Онлайн, Беcплатно
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.
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:
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:
Кому радоваться:
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.