
Свершилось! Электроника автомобилей-беспилотников официально признана как «водитель». Посодействовали этому власти США в лице Национального управления по дорожной безопасности. В обозримом будущем все мы все станем свидетелями того, как общество переходит на робомобили. Готовы ли мы отдать «баранку» электронному разуму? Давайте разберемся, на чём основывается автомобильный робо-транспорт.
Сразу определимся — робокары «уже в городе». Они не прибегая к помощи водителя останавливаются перед красным сигналом светофора, пропускают пешеходов на «зебре», различают второстепенную дорогу и главную… Правда, в этом городе совсем нет людей, а сам он представляет собой испытательный полигон университета штата Мичиган и называется Mcity. Функционирует такой город с июля прошлого года и наравне с аналогичным комплексом Volvo находится на острие робототехнической революции, которая вот-вот захлестнет автомобильный мир.
Машинное зрение
Основным «органом чувств» беспилотных автомобилей является лидар ( LIDAR), который фактически представляет собой лазерный сканер. Принцип его работы имеет много общего с классическим радаром, только погрешность измерения расстояния у него на порядок меньше — менее 2 см. К примеру, концептуальный робокар Audi А7 оснащен лазерным сканером, контролирующим 80 м вперед, при этом он выдает до 100 тыс. импульсов в секунду, что позволяет оценивать обстановку на дороге при очень большой скорости. Настоящим испытательным полигоном для таких устройств стали состязания роботов DARPA Grand Challenge, в которых лидар стал неотъемлемой составляющей машины с автономной системой управления. Фактически монополистом в сфере использования лазеров в качестве сканеров является компания SICK AG — именно их продукция устанавливается на большинство навигационных систем мобильных роботов. Лидар позволяет автономной машине проецировать подробную 3D-модель окрестностей для полноценной ориентации на дороге. Экспериментальный беспилотный Lexus GS, который к Олимпиаде 2020 года обещает сделать товарным, для этого использует сразу 6 лазерных датчиков.
Относительную массовость приобрели ультразвуковые датчики, которые широко представлены в парковочных радарах. Пионером их внедрения в начале 1950х-гг. стала компания Cadillac, которая на основе устрйства УЗ-сонаров существенно упростила парковку своих крупных машин. Нынешние робомобили используют ультразвуковые импульсы для позиционирования автомобиля в окружающей среде с точностью до 1 мм. Радиус действия таких систем невелик (до 8 м), они формируют «ближнее поле» зрения роботизированных транспортных средств, посему в основном их используют для автоматической парковки. Это довольно удобно: тестовый автономный хетч Volvo V40 может самостоятельно занимает паркоместо. Владелец при этом стоит в сторонке и наблюдает, как его автомобиль паркуется вплотную к соседним машина — очевидная экономия места в больших городах. Обратно автомобиль можно автомобиль может выехать по сигналу, полученного через специальное приложение на смартфоне.
Отдельно стоит упомянуть инфракрасные камеры, которые позволяют контрастно и чётко отображать человека и животных в любое время суток и при любой погоде. Но они уже давно и успешно используются в автомобилях премиального сегмента.
Однако ни один из вышеперечисленных датчиков не способен оповестить машину о красном сигнале светофора на перекрестке. Эту работу на себя берут стереокамеры, способные оценивать расстояние до объектов на дороге. В компании Continental предполагают научить их распознавать влажное дорожное покрытие, которое блестит, для адаптации работы тормозов.
Toyota уверена, что камеры можно использовать для обновления навигационных карт. В чем суть задумки? Автомобиль фиксирует, например, новый дорожный знак и совместно с информацией из GPS-приемника регистрирует его на «облачном» центре обработки информации, который доступен всем робомобилям. Благодаря этому будут фиксироваться изменения дорожной инфраструктуры в реальном режиме. В дополнение ко всем указанным датчикам инженеры снабжают автономные машины ещё и коротковолновыми радарами, определяющими основные объекты перед транспортным средством. В итоге экспериментальные робомобили имеют на своем борту целое вооружение из сенсоров, которые основаны на разных физических принципах работы. Например, созданные в рамках проекта Drive Мe экспериментальные автономные Volvo ориентируются в пространстве с помощью 28 датчиков. Зачем столько сенсоров? Беспилотность — это новый уровень развития автотранспорта, где каждая ошибка в проектировании будет стоить очень дорого. Поэтому для надежности необходимо многократное дублирование систем мониторинга обстановки. Что произойдет, если камеры вдруг дадут сбой или будут загрязнены, а на пути неожиданно встанет, скажем, человек? В таком случае его распознают сразу несколько устройств одновременно: лидар, инфракрасная камера, радиолокатор и ультразвуковой сонар. Только в таком формате можно говорить о надёжности робокаров. Как можно видеть, системы безопасности в данном случае аналогичны применяемым в авиационном деле. Незря Volvo заявила, что к 2020 г. ни одна ее машина не попадет в аварию.
Информация, которая поступает от «зрения» автономного авто, требует огромного потенциала для обработки. Центральный блок управления, который выполняет эту функцию, представляет собой достаточно сложную конструкцию, что вынуждает компании, производящие автомобили, обращаться к сторонней помощи. Например, Mobileye и nVidia снабдили 2015 г. Audi графическим процессором блока управления zFAS, который со временем станет «мозгом» всех автономных систем управления немецкой марки. Производительность его впечатляет — в настоящем времени он обрабатывает поток данных с 22 датчиков и является первым подобным устройством в автомобильной технике.
Кооперативные системы

Эффективность робокаров на дороге многократно возрастает, когда они начинают общаться друг с другом и инфраструктурой дороги. Базовые модули навигации GPS и Глонасс даже геодезического уровня точности не способны полноценно информировать искусственный интеллект робомобиля о постоянно меняющейся ситуации на дороге. Ни одна сенсорная система не подскажет, к примеру, о скользкой дороге за поворотом или крупном ДТП на трассе. А вот впереди идущий автомобиль охотно поделится этой информацией c «коллегами» через систему Car 2 Car Communication (С2С или V2V). В основе лежат привычные технологии WiFi и 3G. Если автомобили находятся недалеко, то связь организуется на основе особого канала связи стандарта 802.11р. Рабочие частоты выше, чем у общепринятого «домашнего» WiFi, и лежат в районе 5,9 ГГц, что позволяет общаться движущимся автомобилям между собой. В случае больших расстояний между автомобилями задействуется традиционная сотовая связь стандарта 3G. Первыми на рынок подобную систему вывела Toyota на седа не Crown и хетчбэке Prius осенью 2015 г. Эти машины предназначены только для внутреннего рынка и помимо V2V оснащаются системой V2I (VehicletoInfrastruture), которая держит связь со светофорами, датчиками интенсивности потока и камерами наружного наблюдения. Все это является звеном проекта ITS Connect, в рамках которого японцы оснащают перекрестки оптическими датчиками и модулями связи с автомобиля ми — в связке с навигационными системами это поднимет управление транспортными потоками на новый уровень. В 2016 г. общее количество «умных» перекрестков в Японии перевалит за 50. В Европе же пионерами оснащения системой связи V2V и V2I стал недавно представленный MercedesBenz E-Class. Пока он способен общаться только с себе подобными «Мерседесами», но в ближайшее время такие технологии распространятся и на другие машины. Заметим, что E-Class имеет на борту комплекс Drive Pilot, что делает его, хоть и с оговорками, но беспилотным автомобилем. «Мерседес» способен самостоятельно следить за темпом трафика, держать дистанцию и ряд даже на извилистых дорогах. Инженеры утверждают, что до 130 км/ч Drive Pilot не нуждается в дорожной разметке. Ещё бы, ведь в арсенале новинки 20 сенсоров, начиная от радаров и заканчивая стереокамерами.
Закон суров, но это закон!
Никакое государство не может оставаться в стороне, когда на горизонте уже видны грядущие глобальные изменения в системе транспорта. Интересно, что подходы Европы и США к внедрению беспилотных машин серьезно различаются. Подробный анализ этого вопроса представили специалисты из голландского Института Ратенау в рамках доклада Converging roads («Соединяющиеся дороги») в феврале 2015 г. По их словам, в Европе сложилась генеральная линия совершенствования инфраструктуры дорог в ущерб автоматизации автомобилей. В частности, робокары на трассах планируют соединять в «составы», движущиеся с минимальными дистанциями и постоянной скоростью. Опыты в этом направлении идут с 2009 г. (проект SARTRE), и Volvo уже запустила несколько тестовых цепочек на европейских дорогах. Машины движутся в аэродинамической тени друг друга, что экономит топливо, место на трассе и повышает безопасность. Безусловно, это требует адаптированных дорог, и в 2015 г. в Германии появился «умный» автобан А9 (Берлин — Мюнхен). Сенсоры, камеры и система V2I способны контролировать движения беспилотников на не большом пока участке этой трассы, но немцы готовы адаптировать под робокары и всю магистраль. Сравните с американским подходом, где максимально автономные автомобили перемещаются по традиционным хай-веям. Знаменитые «гугломобили» вообще лишены традиционных руля и педалей — всем управляет искусственный интеллект, который, как было сказано выше, уже признан в качестве водителя. Протяжённость дорог в США больше, и адаптация их под беспилотники будет значительно дороже европейской.
В Европе в 2014 г. автопроизводители объединились (проект AdaptIVe) и решили самостоятельно предложить государствам общие алгоритмы роботизации транспорта. Правительственные структуры США, наоборот, самостоятельно разработают протоколы коммуникационной сети беспилотных машин и общие принципы автоматизации, а затем спустят автоконцернам готовые решения. Какой подход окажется эффективнее, по кажет время.
Проблемы робокаров
Беспилотники на дорогах общего пользования уже преодолели миллионы километров — значит ли это, что всё уже готово для полноценной робореволюции? И да и нет. В отличие от технической составляющей юридическая сторона вопроса заметно отстает от прогресса. Например, до конца неясно, кто будет ответственен за последствия ДТП робокара — владелец или производитель. Совсем непонятны пока правила страхования автономных транспортных средств. Роботы на дорогах требуют также «прописки» в законодательстве, причем не только отдельных стран, но и на межгосударственном уровне. Так, действующая сегодня Венская конвенция о дорожном движении 1963 г. чётко дает понять, что у любого транспортного средства… должен быть водитель.
Возникают и этические вопросы. Группа Cognitive Technologies занимается разработкой ПО для беспилотных КамАЗов, которые предполагается выпустить на дороги к 2020 г. В связи с этим её программисты вынесли на общественное обсуждение систему моральных критериев поведения на дороге будущих роботов. В одном из вопросов респондентам предлагалось выбрать действия машины при внезапном появлении на дороге человека. В итоге наибольшее одобрение вызвал вариант съезда авторобота в кювет с критическими для пассажиров травмами. Готовы ли мы к тому, что искусственный интеллект в сложной ситуации будет решать, кому жить, а кому умирать? Компания Google парирует доводы скептиков, утверждая, что возможности компьютерных программ гораздо выше человеческих и вмешательство водителя в аварийной ситуации только все ухудшит.
Адаптивный круиз-контроль, инфракрасные камеры, системы автоматической парковки — современные автомобильные технологии по кирпичикам собирают наше беспилотное будущее. Уже проведены первые гонки беспилотников, тут многих проблем по сравнению с дорожным движением просто нет. Но на дорогах надо учитывать, что рядом с робокарами будут двигаться и обычные авто, непредсказуемость водителей которых не в силах пред видеть никакой компьютер!
Сегодня автомобиль уже представляет собой сложное и умное устройство. Чего только стоит одни из последних разработок, благодаря которым машины могут общаться между собой без участия драйвера. Такие системы интересны как минимум тем, что они реже попадают в аварии, чем водители. Особенно это касается тех моментов, в которых необходима повышенная концентрация от пилота – проезд перекрестков, обгон, аварийное торможение. Со временем автомобили оснастят датчиками, постоянно сканирующими дорожную ситуацию на 360 градусов, а также системами, способными молниеносно принимать решения или давать советы водителю. На дорогах же также появятся датчики, которые будут оперативно управлять транспортными потоками.
Датчки могут получить и велосипедисты с пешеходами (в частности, дети, пожилые люди и люди с ограниченными физическими возможностями). Более того, животных тоже ими снабдят. Машины перестанут любить в той степени, в которой любят сейчас, но и ненавидеть их как убийц миллионов тоже уже не будут — сбить кого-то уже будет просто невозможно. Посему управлять автомобилем смогут те люди, которым это сегодня запрещено: лицам со слабым зрением, страдающим слабоумием и т.д.
Автомобили самостоятельно смогут распознавать сигналы светофоров, дорожные знаки, разметку и т.п. Реагировать на них, естественно, тоже будут сами. При этом они будут передавать друг другу важную информацию. Например, если автомобиль обнаружит на своем пути, скажем, затор, ДТП или гололед, он сообщит об этом другим машинам. Параллельно с тем автомобиль будет мониторить состояние здоровья водителя. Если последнему станет плохо, он плавно остановится и сообщит в скорую помощь или даже сам туда отвезет, если таковая будет поблизости. Машина будет в постоянном контакте со своим сервисным центром, передавая ему данные о любых неисправностях. Будет также связь со страховой компанией с полной записью движения, что при благоприятной ситуации даст владельцу выгодные преимущества при страховании.
Исчезнут как таковые погони. Правоохранители в случае необходимости смогут на расстоянии выключить мотор или активировать тормоза автомобиля, если он себя ведет неадекватно. Угоны также сойдут на нет. В машину можно будет попасть только тогда, когда желающий в нее сесть пройдет идентификацию вроде сканирования сетчатки глаза, дактилоскопии рисунка на ладони, произношения определенной фразы и т.п.
В общем, еще раз отметим, что автомобиль все больше становится роботом для обычного перемещения. С большой долей вероятности, для его управлением не нужны будут права. Кто-то скажет, что это скучно и тоскливо, ну а кто-то – что удобство и безопасность.
Современные системы безопасности уже спасли и, наверняка, спасут множество жизней, а также лишат хлеба врачей. Но, как бы ни было странно, эти технологии все еще… небезопасны. Водитель верит красивым красноречивым букетикам, привыкает к высокой оснащенности своего авто и позволяет себе расслабиться или даже изрядно «полихачить». Ему уже совсем становится не страшно, ведь «умный» автомобиль, приди беда, сделает всё как надо!
Вместе с тем исчезают два очень важных момента: чувство страха и мастерство вождения. А ведь, очевидно и известно, что абсолютно любая система, даже самая совершенная и технологичная, не может учесть все ситуации на дороге и правильно отреагировать на них. Да и не исключено, что однажды можно сесть за руль менее совершенной машины и столкнуться с самыми негативными последствиями.
Впрочем, велика вероятность что, в будущем мы разучимся управлять автомобилем так же, как разучились ловить рыбу классическим гарпуном, стрелять из лука и вычислять на счетах.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.