Развитие технологий беспилотного наземного транспорта

Индустрия 4.0

Сейчас во всем Мире идет четвертая промышленная революция. Её суть в том, что материальный мир соединяется с виртуальным, в результате чего рождаются новые кибер-физические системы (англ. cyber-physical system; CPS), объединённые в одну цифровую экосистему. Экономика переходит к новому технологическому укладу, основу которого во многом составляют технологии искусственного интеллекта, облачных вычислений и робототехнические системы, главная цель использования которых – освобождение человека от скучного рутинного труда, повышение качества жизни, новый уровень организации производства. При чём тут беспилотники? А вот при чём.

Инструментарий, который будет пронизывать все отраслевые блоки в ближайшие 10 лет – это искусственный интеллект. А беспилотные технологии, развивающиеся с помощью этого инструментария – наиболее перспективная сфера в автомобильной отрасли. Сегодня над технологиями автономного вождения работают крупные технологические компании Мира. Возможно многие не поверят, но здесь Россия находится в первых рядах! Дело в том, что в нашей стране исторически сложилась довольно сильная школа искусственного интеллекта, одна из лучших в мире. К тому же наш подход в создании ИИ для беспилотников отличается, скажем, от подхода Google. 

Какие есть беспилотные технологии в Мире

В наземном транспорте с автономным управлением используют байесовские алгоритмы одновременной локализации и картирования (англ. simultaneous localization and mapping, SLAM). Суть алгоритма в объединении данных от нескольких установленных на машину датчиков, поступающих в режиме реального времени, с offline-картой при одновременном контроле текущего местоположения и пройденного пути. Компания Waymo (Google) усовершенствовала метод SLAM и разработала собственный метод обнаружения и отслеживания движущихся объектов (англ. detection and tracking of moving objects, DATMO). 

Также обработкой данных может заниматься ИИ. Например, мы используем глубокое обучение на основе свёрточных нейронных сетей и собственный метод Cognitive Low Level Data Fusion (подход к объединению данных на низком уровне, который повышает точность распознавания на 20% и устойчивость на 25% по сравнению с подходом объединения данных на высоком уровне). Наши разработки в области беспилотного транспорта позволили обучать “мозг” беспилотника интуиции («предвидения» поведения разных участников движения) и получили множество мировых признаний и наград (см. на сайте).

Есть ещё технология, при которой автомобиль взаимодействует с инфраструктурой дороги (умный город), но пока это возможно только в ограниченном пространстве в маленьких экспериментальных городах (наподобие Иннополиса), поскольку масштабно этим заниматься долго и дорого.

Напомним, что главная задача беспилотника – провести пассажира по нужному ему маршруту безопасно. То есть любой нюанс дороги, который может представлять опасность при движении по ней автомобиля, должен быть учтён системой. А значит, информация о дорожной сцене должна быть максимально точной. Качество (точность) этой информации зависит от качества датчиков, вернее, от того, что и как они умеют детектировать. 

В качестве датчиков в для наземных беспилотников применяют стереокамеры, GPS, гиростабилизаторы, датчики одометрии, радары и лидары (лазерные сенсоры, измеряющие расстояние до объектов с помощью света). Два последних прибора обычно являются взаимоисключающими: либо радары, либо лидары. В основном используют лидары в сочетании с камерами. Чтобы данные были исчерпывающими, камер и лидаров нужно несколько, что делает стоимость такого автомобиля очень высокой (лидары стоят десятки тысяч долларов). Тем не менее многие компании-разработчики беспилотного транспорта используют именно дорогие лидары (включая Яндекс). А, например, в Tesla используют только камеры, но достаточно ли их для обеспечения безопасности?

Оснащение датчиками беспилотного автомобиля Toyota Prius в версии Google

Мы в Cognitive Pilot, как производители “мозгов” для беспилотников, ставили перед собой задачу разработать такую систему, которая была бы доступна и хорошо (то есть безопасно) работала на дорогах в условиях российских реалий: “проблемное” дорожное полотно, сложные погодные и климатические условия, заслонённые знаки, передвижение ночью. Проведя множество тестов, мы обнаружили, что лазеры лидаров при плохой погоде или в условиях недостаточной видимости могут “халтурить”, поскольку считывают не только сам объект, но и дождь со снегом перед ним, читай “вместо него” – поэтому их требуется несколько (см. видео сравнения работы радара и лидара в экспериментальных условиях). Вместо дорогих лидаров мы используем монокамеру и один 4D-радар с когнитивной визуализацией собственной разработки. Информация с этих датчиков, обрабатываемая технологией Cognitive Low Level Data Fusion, не уступает нескольким лидарам и позволяет достичь описанных выше целей.

Расположение основных датчиков на беспилотном автомобиле Nissan X—trail (Cognitive Technologies)

Для тех из вас, кому интересны наши технологии автономного вождения, мы опубликуем более подробный пост. А пока давайте посмотрим, как всё начиналось с беспилотниками и к чему пришло.

История развития наземных беспилотников

Эксперименты по созданию первых беспилотных авто начались уже в 20-х годах прошлого века, а первые испытания – в 50-х. Первый полуавтоматический автомобиль, для которого требовались специально обозначенные улицы, был разработан в 1977 году японской машиностроительной лабораторией из научного городка Цукуба. На транспорте были установлены две камеры, информация с которых интерпретировалась аналоговым компьютером. Автомобиль развил скорость до 30 км/час.

Первый автономный автомобиль создан в США в 1984 – это были проекты Navlab и ALV (проект автономного наземного транспортного средства), разработанные Университетом Карнеги-Меллон и финансируемые Агентством перспективных исследовательских проектов Департамента обороны США (нынешний DARPA). В 1987 Mercedes-Benz и Университет Бундесвера в Мюнхене обнародовали проект EUREKA Prometheus

В 1991 году США выделили $ 650 млн на исследования в области Национальной автоматизированной системы автомагистралей, где автономное вождение достигалось за счёт сочетания встроенной в инфраструктуру шоссе автоматизации с беспилотной технологией в транспортных средствах. Программа завершилась успешной демонстрацией в 1997 году, однако без чёткого руководства и финансирования внедрения системы. 

Важная веха была достигнута в 1995 году, когда NavLab 5 совершил первую автономную поездку от побережья до побережья США со средней скоростью 102,7 км/ч. Из 4585 км между Питтсбургом, штат Пенсильвания и Сан-Диего, штат Калифорния, 4501 км были автономными (98,2%). Толчок развитию полностью автономных транспортных средств дала серия технологических конкурсов по соревнованию автомобилей-роботов от DARPA Grand Challenge (финансируемых DARPA, армией и военно-морским флотом США с 1960 по 2005). Это привело к постепенному прогрессу в скорости беспилотников, навыкам автономного вождения в более сложных условиях, развитию средств управления и сенсорных систем. Компании и исследовательские организации с удовольствием разрабатывали  прототипы.

Navlab с 1 по 5 модели

В этом же 1995 британский проект Ultra совместно с Бристольским университетом начал разработку оптимального решения городского транспорта для 21-го века. В 2005 году Ultra выиграла контракт на создание системы беспилотных автобусов в лондонском аэропорту Хитроу.

В 2014 году Американская ассоциация автомобильных инженеров (англ. Society of Automotive Engineers, SAE) разработала классификацию автоматизации автомобилей, которая состоит из шести уровней автономности (подробнее здесь): 

  • Уровень 0, Никакой автоматизации
  • Уровень 1 «hands on», «помощь водителю». 
  • Уровень 2 «hands off», «частичная автоматизация».
  • Уровень 3 «eyes off», «условная автоматизация». 
  • Уровень 4 «mind off», «широкая автоматизация». 
  • Уровень 5 «steering wheel optional», «полная автоматизация». 

Рекордное достижение Navlab 1995 года оставалось непревзойдённым 20 лет до 2015 года, когда компания Delphi вывела на дорогу беспилотную Audi, дополненную своей технологией, которая на протяжении 5472 километров оставалась в режиме самостоятельного вождения в 99% случаев. В 2015 году в нескольких штатах США  были разрешены испытания автоматических автомобилей на дорогах общего пользования. В июле этого же года сингапурский Институт науки, технологий и исследований A*STAR обнародовал самоходное транспортное средство. Правительство одобрило проведение испытаний на дорогах общего пользования и на беспилотнике провезли несколько высокопоставленных лиц.

С 2016 по 2018  Европейская комиссия финансировала разработку инновационной стратегии для автоматизированного вождения через координацию CARTRE и SCOUT.  

С 2016 компания Tesla, производящая электроавтомобили, стала оснащать функцией “Автопилот” некоторые модели, позже – все. Однако юридически с этим есть проблемы

В 2017 году Audi выпустила первый серийный автомобиль A8 3-го уровня автономности с использованием «Audi AI»: автоматизация на скорости до 60 км/ч с впервые применёнными лазерными сканерами в дополнение к камерам и ультразвуковым датчикам для своей системы.

В ноябре 2017 года компания Waymo объявила, что начала тестировать свои полностью беспилотные автомобили, однако в машине все ещё был сотрудник. В октябре 2018 её испытательные машины прошли в автоматическом режиме более 16 млн км и это расстояние увеличивается примерно на 1,6 млн км в месяц. В декабре 2018 Waymo стала первой компанией, которая начала коммерциализацию полностью автономной службы такси в США.

В 2019 была опубликована Дорожная карта стратегических транспортных исследований и инноваций (STRIA) для подключенного и автоматизированного транспорта.

В 2020 году председатель Национального совета по безопасности на транспорте пояснил, что в 2020 году в США не будет легкового автомобиля. Это “решение” было вынесено после анализа аварии в 2018 с участием автомобиля Tesla: “Эта трагическая авария наглядно демонстрирует ограниченность современных систем помощи водителю, доступных сегодня для потребителей”. Подробнее здесь.

Какие крупные технологические компании активно работают сегодня над автономным вождением 

  • Google (США) cоздала проект автопилотирования Waymo.
  • Yandex (Россия) тестируют беспилотный автомобиль для сервиса Яндекс.Такси
  • IBM (США), которая не славилась разработками в области automotive, тоже пошла в беспилотный транспорт, создав совместно с Local Motors автономный микроавтобус Olli
  • Intel (США) купила израильскую компанию MobilEye, которая занимается созданием ИИ для транспорта. 
  • Tesla (США) внедрила Autopilot
  • General Motors (США) купила стартап Cruise и начала работать над созданием автономной службы такси в Сан-Франциско.
  • Ford (США) купила Argo для разработки автономной службы такси в Майами и Вашингтоне. 
  • Volkswagen (Германия) и Hyundai (Южная Корея) заключили сделку со стартапом Aurora для разработки полностью автономных служб такси.
  • Uber ATG (США) снова тестирует беспилотники и заключила сотрудничество с Toyota для создания системы безопасности.
  • Cognitive Pilot проект C-Pilot.

Четыре модуля централизованной архитектуры C-Pilot

Подробнее в большом обзоре автопроизводителей и поставщиков аппаратного и программного обеспечения для автономного транспорта на vc.ru.

Немного о том, что тормозит внедрение беспилотников в качестве заключения

Бюрократия

Поясним на одном из примеров из нашей практики (из интервью BBC Ольги Усковой): “Cognitive Technologies планировала выпустить грузовой беспилотник совместно с «Камазом», но все усилия утонули в чиновничьей бюрократии. Ничего не делается и на законодательном уровне. Множественные попытки сподвигнуть депутатов на созидательную работу не увенчались ничем”.

Законодательство

Законодательство – основная проблема, препятствующая массовому распространению беспилотных технологий. Коротко: в сфере российского законодательства не решено ни одной задачи и никакой системной работы в этой области не ведётся. В Европе тоже есть сложности в этом вопросе: например, Венская конвенция о дорожном движении гласит, что в каждом автомобиле должен быть водитель, который обязан управлять транспортным средством (подробнее здесь).

Хотя, некоторые подвижки в России таки есть. В ноябре 2018 российское правительство приняло постановление, разрешающее проведение испытаний беспилотников на дорогах общественного пользования в Москве и Татарстане в период с декабря 2018 по март 2022 для проверки возможности их эксплуатации и разработки технических требований. Продолжение следует?

Популярное
В Тверской области на Дне льняного поля впервые представили технологии беспилотного вождения для сельского хозяйства
Тверское отделение Сбербанка и Cognitive Pilot приняли участие в мероприятиях Дня льняного поля и представили почетным гостям цифровые решения для сельского хозяйства.
Сбербанк и Cognitive Pilot запускают умный комбайн на полях агрокомплексов России
В Ростовской области начали использование роботизированных технологий уборки урожая на базе искусственного интеллекта, разработанных Сбербанком и компанией Cognitive Pilot.
«Эконива» и Cognitive Pilot создадут сервисную сеть для «умной сельхозтехники» с ИИ
Российско-германский аграрный холдинг «Эконива» и Cognitive Pilot (дочерняя компания Сбербанка и группы Cognitive Technologies) подписали трехлетнее соглашение о сотрудничестве.
Томский кластер высокотехнологичного производства беспилотных технологий объявляет о первых результатах
Cognitive Pilot объявляет о первых результатах разработок и внедрения инновационных решений, запущенных в серийное производство на площадках Томского кластера высоких технологий.
Может заинтересовать
Технология беспилотного вождения в плохих дорожных и погодных условиях
Рассказ об одной нашей технологии, которая (без ложной скромности) стала прорывной в сфере беспилотного наземного транспорта.
Интеллектуальная система автономного вождения наземного транспорта
Рассказываем об интеллектуальной системе для наземных беспилотников
«День КиберПоля» обозначил основные тренды российского АПК
23 июля 2021 года в Песчанокопском районе Ростовской области прошел первый всероссийский «День КиберПоля», в котором приняли участие представители руководства и Минисельхозпрода ростовской области, ведущие российские и зарубежные эксперты в области сельского хозяйства и информационных технологий.