Что такое беспилотные автомобили и как они работают?

Ключевые выводы

• Беспилотные автомобили используют комбинацию датчиков и камер для создания трехмерного изображения окружающего мира, что позволяет безопасно управлять автомобилем без особого вмешательства водителя.
• Беспилотные автомобили подпадают под разные уровни автоматизации: от автомобилей, которые требуют, чтобы человек выполнял все задачи по вождению, до автомобилей, которые могут ездить по дорогам общего пользования без вмешательства человека.
• Программное обеспечение для беспилотных автомобилей в значительной степени зависит от алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для принятия решений на основе переменных в окружающей среде, и эти алгоритмы улучшаются по мере увеличения времени, проведенного в дороге.

Идеал для создания идеального автомобиля с автоматическим управлением был популярен с самых первых дней автомобилестроения. После более чем века инноваций и технологических прорывов вы как никогда близки к тому, чтобы иметь автомобиль, который может двигаться сам по себе, поскольку несколько компаний уже работают над проектами на дорогах общего пользования.

Но как работают беспилотные автомобили? И насколько вы близки к осуществлению своей мечты о роботе-шофере?

Что такое беспилотные автомобили?

Как следует из названия, самоуправляемые (также называемые автономными) транспортные средства — это автомобили, которые управляют сами собой. Большинство современные беспилотные автомобили требуют присутствия водителя, чтобы взять на себя управление в чрезвычайных ситуациях. За исключением чрезвычайных ситуаций или ситуаций, когда автомобиль начинает вести себя хаотично, предполагается, что большую часть времени он будет управлять автомобилем без какого-либо вмешательства водителя.

Как работают беспилотные автомобили?

Беспилотные автомобили используют комбинацию датчиков и камер для создания трехмерного изображения окружающего мира. Затем передовое программное обеспечение используется для обнаружения автомобилей, людей и препятствий на дороге, что позволяет транспортному средству безопасно управлять автомобилем, соблюдая правила дорожного движения.

Многие компании работают над этой технологией, а это означает, что существует несколько разных подходов к созданию беспилотного автомобиля. Существуют также разные уровни, присвоенные беспилотным автомобилям с разными характеристиками.

Заказывайте и садитесь в беспилотное такси Waymo — это один из самых простых способов попробовать самостоятельно управлять автомобилем, но вам нужно будет находиться в Аризоне для своей первой поездки на Waymo.

Объяснение уровней беспилотных автомобилей

Большинство беспилотных автомобилей в мире не являются полностью самоуправляемыми моделями, и они подпадают под шесть различных уровней автоматизации, каждый из которых предлагает лучшую автоматизацию, чем предыдущий.

• Автомобили уровня 0 не имеют автоматизации и требуют, чтобы человек выполнял все задачи по вождению.
• Автомобили уровня 1 имеют функции помощи водителю, такие как круиз-контроль, но для управления транспортным средством требуется человек.
• Автомобили 2-го уровня имеют частичную автоматизацию. Это означает, что они могут управлять такими вещами, как рулевое управление, но для вождения им все равно требуется человек.
• Автомобили уровня 3 имеют условную автоматизацию, позволяющую им реагировать на окружающую среду для выполнения задач вождения.
• Автомобили уровня 4 имеют высокую степень автоматизации, что позволяет автомобилю полностью передвигаться в пределах геозон.
• Автомобили 5-го уровня полностью автоматизированы и могут ездить по дорогам общего пользования без участия человека.

Все первые три уровня требуют, чтобы человек управлял транспортным средством во время движения, а остальные три требуют ограниченного или нулевого взаимодействия с человеком. Каждый уровень автоматизации автомобиля является вехой, но пятый уровень является самым захватывающим, и многие компании упорно работают над его достижением.

Аппаратное обеспечение беспилотных автомобилей

Удивительно, но аппаратные ограничения не являются серьезной проблемой в области беспилотных автомобилей. Теоретически единственные датчики, которые вам нужны для работы беспилотного автомобиля, — это обычные камеры с программной обработкой, выполняющей тяжелую работу. Однако, конечно, гораздо безопаснее использовать набор различных датчиков, чтобы предоставить программе как можно больше данных.

Как LiDAR работает в беспилотных автомобилях?

Датчики обнаружения и дальности света, или LiDAR, измеряют глубину для создания точной 3D-модели окружения беспилотного автомобиля. Это достигается путем испускания миллионов лазерных импульсов каждую секунду и измерения времени, необходимого для отражения каждого импульса. Чем больше время отражения, тем дальше объект от датчика.

Это помогает беспилотному автомобилю понимать свое окружение и окружающие объекты. Сюда входят здания, люди и животные, а также все остальное, мимо чего проезжает транспортное средство. В ясный день LiDAR — это все, что нужно автомобилю для навигации в загруженных городских условиях. Однако его производительность падает во время дождя или тумана, и поэтому беспилотные автомобили не могут полагаться на LiDAR как на единственный тип датчиков.

Как работает радар в беспилотных автомобилях?

Радар выполняет ту же роль, что и лидар, на автоматизированных транспортных средствах. Однако вместо того, чтобы излучать лазеры, он излучает радиоволны и измеряет отражения от объектов вокруг вас. Однако цель по-прежнему состоит в том, чтобы понять окружающую среду вокруг автомобиля.

Датчики LiDAR имеют разрешение в 10 раз больше, чем радар, но на работу радара не влияют плохие погодные условия. Радарные датчики также дешевле, чем датчики LiDAR.

Как визуальные камеры работают в беспилотных автомобилях?

Такие компании, как Waymo от Google, используют сочетание LiDAR, радаров и обычных камер для своих основных массивов датчиков. Tesla, с другой стороны, решила полностью инвестировать в обычные камеры и передовое программное обеспечение для автономной навигации по дорогам.

Технология распознавания лиц существует уже давно, хотя в основном она используется на смартфонах и передовых решениях для обеспечения безопасности. С беспилотными автомобилями цель состоит в том, чтобы поднять это на новый уровень, используя распознавание объектов на основе машинного обучения, обнаружение зданий, автомобилей, людей и всего остального вокруг вашего автомобиля.

Другие датчики для беспилотных автомобилей

Радар, LiDAR и обычные камеры часто являются основными датчиками в беспилотных автомобилях, но в некоторых автомобилях их больше. Дополнительные аппаратные средства, такие как ультразвуковые датчики, позволяют автомобилю еще лучше понимать, что его окружает. Это позволяет беспилотным автомобилям реагировать на невизуальные сигналы, такие как звук сирены скорой помощи.

Беспилотный автомобиль «Мозги»

Будь то Tesla, Waymo или любая другая автомобильная система с автоматическим управлением, всем этим автомобилям нужен центральный компьютер или «мозг» для обработки данных, предоставляемых их датчиками. Платформа Nvidia Drive AGX является ярким примером этого, но некоторые автопроизводители предпочитают разрабатывать этот тип технологий собственными силами.

Программное обеспечение для беспилотных автомобилей

Создание функционального программного обеспечения для беспилотных автомобилей — одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются производители. Относительно легко создать программу, которая использует дорожную разметку и данные о местоположении для движения по современным дорогам. Но что произойдет, если вас подрежет другая машина или на дорогу выбежит животное?

Дороги не предсказуемые места. Программное обеспечение для беспилотных автомобилей должно реагировать на огромное количество различных ситуаций, многие из которых невозможно запрограммировать заранее.

ИИ и машинное обучение в беспилотных автомобилях

ИИ лежит в основе индустрии беспилотных автомобилей. По сути, подобные автономные транспортные средства призваны имитировать человеческий мозг во время вождения, а это означает, что они должны быть в состоянии принимать решения, основываясь на огромном диапазоне переменных. Сюда входят перекрестки и дорожные знаки, являющиеся частью дороги, а также транспортные средства, люди и другие препятствия, о которых обычно знает обычный водитель.

Для людей было бы слишком много времени на создание баз данных и алгоритмов, которые идеально распознают все на дороге. Вместо этого такие производители, как Tesla, используют машинное обучение для обучения своих алгоритмов и их улучшения.

Алгоритмы машинного обучения, используемые в беспилотных автомобилях, должны начинаться с некоторых базовых данных, но большая часть их обучения выполняется в дороге. Именно поэтому так важно, чтобы компании могли тестировать свои автомобили на реальных дорогах, но это также означает, что автомобили с автоматическим управлением будут становиться только лучше, чем больше они будут ездить.

Пешеход, выходящий на дорогу, — хороший пример для машинного обучения беспилотного автомобиля. В этом сценарии у автомобиля есть несколько вариантов; он может попытаться объехать пешехода, нажать на тормоз и попытаться остановиться или использовать звуковой сигнал, чтобы предупредить пешехода. Большинство беспилотных автомобилей активно подходят к подобным препятствиям, исключая последний вариант.

Отсюда он должен решить, лучше ли свернуть или затормозить, учитывая такие факторы, как скорость, расстояние, погодные условия и множество других факторов окружающей среды. Например, если поворот приведет к тому, что автомобиль окажется на пути встречного движения, он, скорее всего, решит задействовать тормоза.

Неспособность реагировать должным образом и успешное реагирование должным образом помогают беспилотному автомобилю научиться решать аналогичные проблемы в будущем. В идеале эти данные распределяются между беспилотными автомобилями, чтобы они могли совершенствоваться вместе.

Помимо ИИ, в беспилотных автомобилях за кулисами скрыто много другого программного обеспечения. Картографические системы GPS помогают автомобилю точно ориентироваться на дорогах, а системы мониторинга водителя гарантируют, что человек за рулем будет сфокусирован даже в режиме автономного вождения.

Каждая компания по производству беспилотных автомобилей использует свой подход к программному обеспечению, и это означает, что они редко открыто говорят о том, как работают их инструменты.

Безопасны ли беспилотные автомобили?

Справедливо поставить под сомнение безопасность современных беспилотных автомобилей, особенно с учетом растущего списка смертей и травм, связанных с автономным вождением. Как видно из распространенности систем мониторинга осведомленности водителей во многих беспилотных автомобилях, даже их производители знают, что они еще не совершенны.

Но суть не в этом. До беспилотных автомобилей еще далеко. Это означает, что поклонникам автономных автомобилей нужно подождать еще немного, чтобы получить в свои руки управляемое искусственным интеллектом транспортное средство, которое едет само по себе и, возможно, даже сможет завладеть собой.