Автопилот на машине: Как работает беспилотный автомобиль

Как работает беспилотный автомобиль

Беспилотное вождение не такое далекое будущее, как нам казалось. Уже к 2025 году автомобили на автопилоте перестанут быть чем-то из ряда вон выходящим на городских улицах, а в 2030 г. планируется их массовое производство. Но мы до сих пор слабо представляем, как работает беспилотный автомобиль. В этой статье мы подробно ответим на этот вопрос.

Что умеет беспилот?

Он умеет очень многое из того, что недоступно классическим машинам.

• Во-первых, он передвигается полностью самостоятельно из пункта А в пункт В, и выбирает для этого оптимальный маршрут, учитывая не только данные карты, но и информацию из интернета о пробках на дорогах.
• Во-вторых, самостоятельно регулирует скорость, притормаживает на поворотах и ускоряется на прямых участках пути. А также находит свободное место для парковки и самостоятельно паркуется.
• В-третьих, беспилотное авто распознает другие транспортные средства, четко «видит» сквозь туман, снег и дождь, замечает дорожные знаки и сигналы светофора.

Пока спектр функций можно считать ограниченным, ведь в планах разработчиков усовершенствовать систему таким образом, чтобы беспилот мог молниеносно реагировать на изменения на автострадах и тем самым избегать ДТП.

Какие уровни автономности беспилотов существуют?

Есть 6 уровней автоматизации машин, от 0 до 5. Нулевой уровень означает автомобиль, который полностью управляется водителем, 5 уровень — 100% беспилот. Подробнее об уровнях автоматизации беспилотных автомобилей читайте в этой статье. 

Видео работы беспилотного автомобиля Яндекс на тестовом полигоне в Ступино

Принципы работы беспилотного автомобиля

Рассмотреть как работает беспилот можно на примере автомобиля Toyota Prius, который тестировали инженеры и программисты Google. Постоянное сканирование местности с помощью датчиков: лидаров (лазерных радаров), камер, радаров и высокоточные карты – обязательные условия автономного передвижения транспортного средства. Система беспилотного авто взаимодействует с сервисом Street View, который дает панорамный вид на улицы города с высоты 2,5 м.

Лидары Velodyne на крыше беспилота.

Лидары на беспилотном автомобиле Яндекса

Основные системы, которые обеспечивают автономное передвижение:

• Лидар – сердце автопилота. Это лазерный дальномер, который устанавливается на крыше авто и генерирует 3D-карту пространства в радиусе до 100 метров. Полученные данные управляющий компьютер объединяет с картами Google, что позволяет ему избегать аварийных ситуаций и соблюдать ПДД.
• Радар – их на беспилотном автомобиле 4 штуки (иногда больше): два впереди и два – на заднем бампере. Данная система применяет радиоволны, чтобы определить дальность объектов, траекторию и скорость их движения. Радар излучает импульсы, они отражаются от препятствий и передаются на принимающую антенну. Таким образом радары становятся «глазами» авто и позволяют мгновенно реагировать на любые изменения ситуации.
• Датчик положения – специальное устройство, которое определяет координаты автомобиля на карте. GPS приемник позволяет отследить местоположение машины и маршрут его следования.
• Видеокамера – расположена возле зеркала заднего вида. Она обнаруживает цветовые сигналы светофоров, объекты, которые приближаются на потенциально опасное расстояние. На современных беспилотах обычно установлено от 1 до 3 видеокамер. 

В России одним из лидеров разработки беспилотных автомобилей стала компания Яндекс. Читайте подробный материал о том как устроен беспилот Яндекса.

В багажнике беспилотного автомобиля не столь интересно, однако свободного места для мешка картошки здесь нет. Железная составляющая Google-автопилота включает:

• управляющий компьютер;
• компьютер визуального интерфейса и модули датчиков;
• контроллер рулевого управления и привода;
• система коммуникации «машина-машина»;
• система голосового радиоуправления.

Алгоритм работы беспилотного авто

1) С помощью лидара генерируется объемная карта местности, а управляющий компьютер соединяет ее с теми данными, которые содержатся в памяти.
2) На основе полученной информации от радаров, камеры и сенсоров специальный алгоритм оценивает ситуацию на дороге и учитывает поведение других участников движения.
3) Компьютер определяет траекторию движения беспилота, а также реагирует на ситуацию на дороге: движение других автомобилей, жесты полицейского, идущий впереди школьный автобус, пешеходы, гололед на трассе и множество других факторов.

Инновации Google: непрерывное обучение

Автоматизированные машины учатся очень быстро благодаря тому, что вся полученная информация и практический опыт передаются в базу данных Google и пользоваться ею могут все авто. В базе данных есть огромное количество сценариев, которые встречаются в реальной жизни: неуправляемая инвалидная коляска на дороге, внезапно выскочивший на проезжую часть пешеход и т. д.

Но есть и нестандартные ситуации. Например, при тестировании беспилотника Google на дороге девушка в кресле для инвалидов гонялась за птицей. Естественно, сценария такого плана в базе данных не было, но компьютер все равно затормозил. И не потому, что на дороге была птица – иначе машине пришлось бы тормозить при виде каждого голубя. Чтобы беспилотник правильно реагировал на такие необычные ситуации, инженерам приходится постоянно совершенствовать систему управления.

«Очеловечивание» работы беспилотного авто

По мнению большинства экспертов, беспилотные авто ведут себя на дорогах слишком правильно. Например, первые машины останавливались на дороге просто «завидев» человека – компьютер сразу решал, что пешеход собирается переходить дорогу. Но человек мог просто остановится завязать шнурки или подождать друга. Поэтому инженеры решили — логичнее будет притормаживать, а не останавливаться полностью, тем более что резкое торможение создает аварийно-опасную ситуацию на трассе.

Но разработчики Google пошли еще дальше и дали беспилотнику «голос» — возможность сигналить. Сигнал срабатывает автоматически при возникновении повышенной опасности как для участников движения, так и для самой автоматизированной машины.

Интерьер и салон беспилота Mercedes F015.

В будущем компьютер беспилотного авто можно будет синхронизировать с ежедневником и календарем. Пользователю даже не придется указывать место назначения – машина сама отвезет на деловую встречу или домой, если в календаре нет планов.

Лидеры разработки беспилотных технологий в России

В России лидерами разработки автономных машин и систем являются компании Яндекс и Cognitive Technologies.

Cалон беспилотного автомобиля Яндекс.

Лидеры разработки беспилотов в мире

Лидеры в мире: Tesla, Velodyne, Intel MobileEye, Cruise, Waymo, Ford, Aptiv, Baidu, UBER, Toyota и другие

Беспилотная Tesla — салон и виды с камер.

Эра беспилотных автомобилей уже не за горами, через несколько лет они преодолеют все трудности – юридические, экономические, этические – на пути к тотальному господству на дорогах. Они уже признаны в два раза безопаснее транспортных средств под управлением человека, а с развитием технологий их компьютерный «разум» сможет полностью заменить водителей.

что это такое, уровни автономности

Сколько вокруг беспилотных автомобилей ведется споров! Кто-то считает их потрясающей идеей, и верит, что очень скоро они заполонят весь мир. Оппоненты, напротив, называют автомобильный автопилот опасной технологией, которая никогда не сможет заменить собой человека.

Впрочем, реальное положение вещей, наверняка, не так однозначно, и истина, как всегда, где-то посередине.

Но чтобы в дальнейшем понимать, какое выработать личное отношение к автономному вождению, стоит знать базовые вещи. Одной из которых является понимание уровней автомобильного автопилота.

Тем более, что уже сегодня мы регулярно на улицах сталкивается с автомобилями, наделенными определенным уровнем беспилотности. И в ближайшее время таких машин будет становиться все больше.

 

Классификацию уровней беспилотности разработало американское Сообщество автомобильных инженеров (SAE International), назвав шкалой SAE. Впервые ее опубликовали в 2014 году. Сначала классификацию приняло Министерство транспорта США, а затем и Организация Объединенных Наций. Теперь данная шкала является общепринятой.

Беспилотный автомобиль – пять уровней автономности

Автопилот 0 – «без автоматизации»

В каких авто есть: в старых автомобилях ни о какой помощи автоматики человеку и речи не было.

Функции автоматизации: их нет, все делает человек. Предупреждающие сигналы и автоматическая система экстренного торможения в данном случае не рассматриваются автоматизацией, а входят в нулевой уровень автономности.

Автопилот 1 – «без ног»

Когда появился: в конце 90-х годов у Mercedes-Benz, после чего было усовершенствовано Honda.

В каких авто есть: любой автомобиль, обладающий адаптивным круиз-контролем, системой предупреждения выезда из полосы или системой помощи при парковке.

Сейчас львиная доля автомобилей выпускается именно такой, с 1-ым уровнем автономности.

Функции автоматизации: автоматика уже не просто уведомляет водителя, а вмешивается в управление и оказывает помощь.

Адаптивный круиз-контроль – держит безопасное расстояние между вашим авто и участниками движения спереди, замедляет и ускоряет авто, когда этого требует дорожная обстановка.

Парктроник – активная система безопасности, особенно эффективна при движении задним ходом, в стесненных условиях, в темное время суток.

Система предупреждения выезда из полосы – помогает в случае усталости водителя.

Данные системы оказывают помощь, но не избавляют водителя от необходимости управления.

Автопилот 2 – «без рук»

Когда появился: в 2017 году

В каких авто есть: Tesla Model S, Mercedes E-Class, BMW X3. Сегодня это самые инновационные применяемые в серийных автомобилях технологии. Автопилот Тесла, Volvo Pilot Assist, Audi Traffic Jam Assist – некоторые примеры автономных возможностей Уровня 2.

Функции автоматизации:

При 2-ом уровне беспилотности автомобильный автопилот серьезно контролирует машину, совершая ускорение, торможение и рулевое управление. Однако! Хотя данный уровень автономности и называется «без рук», это не значит, что водитель может лечь спать. Человек должен быть готов вмешаться в управление в любой момент, ибо автоматическая система не всегда правильно реагирует на дорожную ситуацию.

Автопилот 3 – «без глаз»

Когда появится: обещают, в 2019-2020 году

В каких авто будет: ожидается в Audi A8 2019

Функции автоматизации:

При 3-ем уровне автономности машина временами будет брать на себя полную ответственность за управление. По сути, это уже применение не только лидаров, радаров, камер и датчиков, но и искусственного интеллекта.

Однако, контроль человека все равно обязателен. Спать или играться в смартфон нельзя.

Автопилот 4 – «без внимания»

Когда появится: пока неизвестно

В каких авто будет: еще никто не заявлял

Функции автоматизации:

Полностью самостоятельный автомобильный автопилот, берущий на себя контроль над управлением. Предполагается, что при таком уровне автономности, к примеру, на трассе, водитель сможет спать, читать книгу, смотреть кино. Автомобиль будет управляться автопилотом в определенных условиях, в более сложных ситуациях (в городе, в пробках) управление должно переходить к человеку.

Автопилот 5 – «без водителя»

Когда появится: пока неизвестно

В каких авто будет: еще никто не заявлял

Функции автоматизации:

Полностью автономный автомобиль, которому вообще не требуется водитель и органы управления. Когда это произойдет, машины смогут праздновать победу над человеком.

 

 

Технологии

Автомобильный лидар – что это такое и как работает

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Почему подход Waymo к автопилоту может оказаться надёжнее подхода Tesla Статьи редакции

Waymo долго скрывала подробности своих разработок, а в октябре открыла свой сервис автономных такси для всех — тогда появилось с десяток видео о беспилотниках компании.

{«id»:188839,»url»:»https:\/\/vc.ru\/transport\/188839-pochemu-podhod-waymo-k-avtopilotu-mozhet-okazatsya-nadezhnee-podhoda-tesla»,»title»:»\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 Waymo \u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0434\u0451\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 Tesla»,»services»:{«facebook»:{«url»:»https:\/\/www. facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/vc.ru\/transport\/188839-pochemu-podhod-waymo-k-avtopilotu-mozhet-okazatsya-nadezhnee-podhoda-tesla»,»short_name»:»FB»,»title»:»Facebook»,»width»:600,»height»:450},»vkontakte»:{«url»:»https:\/\/vk.com\/share.php?url=https:\/\/vc.ru\/transport\/188839-pochemu-podhod-waymo-k-avtopilotu-mozhet-okazatsya-nadezhnee-podhoda-tesla&title=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 Waymo \u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0434\u0451\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 Tesla»,»short_name»:»VK»,»title»:»\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435″,»width»:600,»height»:450},»twitter»:{«url»:»https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https:\/\/vc.ru\/transport\/188839-pochemu-podhod-waymo-k-avtopilotu-mozhet-okazatsya-nadezhnee-podhoda-tesla&text=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 Waymo \u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0434\u0451\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 Tesla»,»short_name»:»TW»,»title»:»Twitter»,»width»:600,»height»:450},»telegram»:{«url»:»tg:\/\/msg_url?url=https:\/\/vc. ru\/transport\/188839-pochemu-podhod-waymo-k-avtopilotu-mozhet-okazatsya-nadezhnee-podhoda-tesla&text=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 Waymo \u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0434\u0451\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 Tesla»,»short_name»:»TG»,»title»:»Telegram»,»width»:600,»height»:450},»odnoklassniki»:{«url»:»http:\/\/connect.ok.ru\/dk?st.cmd=WidgetSharePreview&service=odnoklassniki&st.shareUrl=https:\/\/vc.ru\/transport\/188839-pochemu-podhod-waymo-k-avtopilotu-mozhet-okazatsya-nadezhnee-podhoda-tesla»,»short_name»:»OK»,»title»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438″,»width»:600,»height»:450},»email»:{«url»:»mailto:?subject=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 Waymo \u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u0443 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430\u0434\u0451\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 Tesla&body=https:\/\/vc. ru\/transport\/188839-pochemu-podhod-waymo-k-avtopilotu-mozhet-okazatsya-nadezhnee-podhoda-tesla»,»short_name»:»Email»,»title»:»\u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443″,»width»:600,»height»:450}},»isFavorited»:false}

9456 просмотров

Wired

Waymo, беспилотное подразделение Google, долго скрывала подробности своих передовых разработок. Автомобили компании проехали несколько миллионов миль по Аризоне и Калифорнии, в том числе без страхующего водителя за рулём. Однако до октября 2020 года почти все участники испытаний не имели права разглашать детали поездок.

Тогда Waymo, наконец, открыла сервис автономных такси для всех. Жители пригорода Финикса, штат Аризона, могут публиковать записи поездок и делиться впечатлениями с журналистами (там Waymo тестирует технологию).

Задокументировать работу беспилотных авто решил студент Джоэль Джонсон, он живёт неподалеку от зоны испытаний. С тех пор как сервис стал общедоступным, Джонсон совершил больше 60 поездок и записал с десяток видео о беспилотниках.

Ролики очень скучные: за пять часов машины Waymo не совершили ни одной существенной ошибки. В отличие от «полного» автопилота Tesla, бета-тест которого тоже прошёл в октябре. Автор Ars Technica отсмотрел три часа записей, и водители вмешивались в управление больше десяти раз. Дважды столкновения оказывались неизбежными.

«Они забывали, что машиной управляет компьютер»

«Мне не к чему придраться», — рассказал Джонсон Ars Technica. Студент рекламировал сервис друзьям и родным, принимал инсайдеров и YouTube-блогеров. Те специально приезжали в Финикс, чтобы испытать автомобили.

«Никто не боялся, — поясняет Джонсон. — Они забывали, что машиной управляет компьютер, настолько безопасной кажется поездка». Это подтверждает один из спутников студента: «Машина ускоряется и тормозит очень плавно».

Джоэль Джонсон

Джонсон участвует в испытаниях Waymo с середины 2019 года как участник закрытой программы Early Rider. С тех пор, по его словам, наметился прогресс. «Раньше автомобили часто небезопасно перестраивались в левую полосу, — говорит Джонсон в одном из видео. — Со временем подобных ситуаций стало заметно меньше».

Автопилот Waymo, по словам Джонсона, эффективнее справляется и с пешеходным потоком. В октябре автомобиль Waymo ехал через оживленную стоянку Costco. Он выждал, пока пешеходы отойдут с дороги, и затем уверенно двинулся вперед.

В марте 2020 года такое число пешеходов спровоцировало бы резкое торможение. А в июле 2019-го автомобиль бы дальше даже не поехал. Теперь всё иначе.

Джоэль Джонсон

Но машины по-прежнему очень осторожны вблизи пешеходов. Как-то раз Джонсон запустил Waymo на переполненной стоянке. Чтобы хоть как-то продвинуться, машине понадобилось почти три минуты. Водитель наверняка справился бы быстрее.

Однако винить Waymo за это трудно: лучше помедлить, чем рискнуть и сбить пешехода, считает Ars Technica.

Доказать безопасность непросто

Разумеется, четырех и даже четырёхсот часов безупречной езды недостаточно, чтобы доказать безопасность беспилотника. Данных нужно гораздо больше. Машины Waymo проехали более 32 млн километров, большую часть по дорогам общего пользования со страхующим водителем. До сентября 2020 года 105 тысяч км из них — полностью самостоятельно.

Waymo долго скрывала данные, не давая оценить технологию. В октябре же она опубликовала статистику:

1. Данные поездок с водителем в Финиксе и окрестностях в 2019 году (10 млн км).
2. Полностью беспилотные поездки с начала 2019 года и до сентября 2020 (105 тысяч км).

За 10 млн км автомобили Waymo попали в 18 аварий (большую часть времени за рулём был наблюдатель, который брал управление на себя в случае неизбежного столкновения).

Чтобы оценить, насколько хорошо авто справились бы без человека, Waymo повторно смоделировала ситуации, в которых водитель перехватил управление. Выяснилось, что без вмешательства произошло бы еще 29 аварий.

47 инцидентов — не так уж мало, но здесь важен другой показатель. Автомобили попадали в аварию или попали бы в неё без водителя примерно один раз за 210 тысяч км. То есть как у водителя, который проезжает по 1600 км в месяц десять лет подряд.

Но для человека такое схожее значение вывести трудно. Часть случившихся аварий оказалась незначительной:

1. Пешеход врезался в бок стоящего Waymo со скоростью 4,3 км/ч.
2. В двух симуляциях то же сделали велосипедист и скейтбордист — со скоростью 3,5 и 9,4 км/ч соответственно.

О незначительных столкновениях на малой скорости не сообщают в органы, поэтому неизвестно, сколько таких «аварий» происходит у среднестатистического автоводителя.

Ещё важно, что большая часть столкновений, по-видимому, произошла по вине другого авто. В 14 реальных и одном смоделированном случаях в автомобили Waymo врезались сзади. Исключением стала симуляция, в которой Waymo должен был столкнуться со впереди идущим транспортом на скорости 1,6 км/ч.

Восемь столкновений по касательной из десяти произошли, когда автомобили перестраивались на полосу, по которой двигался Waymo. В одном из случаев полосу меняла Waymo. Но и тогда причиной столкновения стал водитель, превысивший скорость на 48 км.

За 10 млн км произошло три фактических и пять имитированных столкновений, когда сработали бы подушки безопасности. Ни одно из них, по словам компании, не привело (или не привело бы) к опасным для жизни травмам.

Таким образом, предполагает Ars Technica, автомобили Waymo в большинстве ситуаций безопаснее, чем среднестатистический автомобиль с водителем.

Почему методичность Waymo идёт ей на пользу

Тем не менее до сих пор неясно, меньше ли вероятность, что Waymo станет причиной смертельной аварии. Согласно статистике, в США на каждые 161 млн км приходится один инцидент с летальным исходом. То есть даже 10 млн км безупречной езды недостаточно, чтобы утверждать, что Waymo с меньшей вероятностью убьёт человека, чем водитель обычного авто.

Возникает проблема курицы и яйца. При всех деньгах даже Waymo вряд ли может позволить себе сначала испытать автомобили на сотнях миллионов километров и только потом выпустить их на рынок. Но предлагать беспилотное авто, не доказав, что оно безопаснее машины с водителем, рискованно.

Отсюда столь методичный подход. Автомобили Waymo ездят исключительно по дорогам с максимальной скоростью около 70 км/ч: авария на магистрали, скорее всего, закончится смертью.

Сервис Waymo развивается очень медленно. Два года назад компания надеялась выйти на широкий рынок, но по-прежнему проводит всего несколько сотен поездок в неделю.

Вероятно, всё это время невидимая армия анализирует каждую поездку, чтобы удостовериться в полной безопасности. Доказав её, компания наверняка увеличит число автомобилей на дорогах. И в будущем, когда убедится в правильности стратегии, расширит и территорию обслуживания: сначала вблизи Финикса, а затем и в других городах.

Стратегия Waymo отличается от подхода Tesla, которая привыкла полагаться на опыт клиентов. Компания, как правило, выпускает программные обновления после коротких бета-тестов и убеждается в надёжности уже на дорогах. С 2016 года в США погибли по меньшей мере три клиента Tesla. Они не смогли откатить неверные решения, принятые системой автопилота.

Однако Waymo, похоже, решительно настроена сохранить свою почти безупречную репутацию. Вопрос в том, позволит ли излишняя методичность вырасти в жизнеспособный бизнес.

Автопилоты в машинах: насколько они безопасны?

Сегодня почти все крупные производители автомобилей разрабатывают полностью самоуправляемые легковые модели и грузовики, а некоторые уже готовы выпустить их на дороги. Автоконцерн Nissan уже в августе начнет продажи беспилотного минивэна Serena: автомобиль будет доступен на японском рынке. Хотя эксперты пока не считают эту технологию полноценным автопилотом — машина способна самостоятельно двигаться только по магистралям, удерживаясь в строго выбранной полосе.

Но безопасность полностью беспилотных автомобилей вызывает у специалистов множество вопросов. И еще больше их появилось после недавней аварии во Флориде. 7 мая в городе Виллистон, штат Флорида, погиб 40-летний мужчина, который находился в кресле водителя машины Tesla Model S. Его самоуправляемый автомобиль ехал на высокой скорости в так называемом режиме автопилота и столкнулся с грузовиком.

Подробности аварии еще расследуются, но эксперты предполагают, что водитель не следил за дорогой, в то время как сенсорные датчики неправильно отреагировали на ситуацию на дороге.

«Система Теслы не отреагировала на приближающийся грузовик», – объясняет возможные причины аварии редактор журнала AutoCar Джим Холдер. – «Как было сказано: небо было очень яркое и голубое, а грузовик был белый. Поэтому машина продолжала движение».

Tesla модели S представляет собой лишь частично автоматизированный автомобиль. У режима автопилота есть функция «присутствия», то есть водитель должен все время держать руки на руле. Эксперты полагают, что полностью автоматизированные машины появятся, как минимум, лет через десять. Тем не менее, машины с функцией автопилота уже могут ездить по шоссе с постоянной скоростью, держаться на безопасном расстоянии от других автомобилей, тормозить и ускоряться в зависимости от ситуации на дороге и даже перестраиваться в другие ряды и обгонять.

Эксперты настаивают, что производители должны лучше информировать водителей об особенностях полностью и частично автоматизированных машин.

«Производители несут ответственность за то, что водители подобных автомобилей почти сразу же становятся невнимательны», – отмечает профессор Университета Дьюка Мери Каммингс. — «И, если у машины есть какие-то ограничения, именно производители ответственны за решение этих проблем».

«Количество аварий будет увеличиваться, так как нужно время для исследования возможностей самоуправляемых машин», – прогнозирует профессор Университета Нотр-Дам Тим Кэрон. – «Но мы сможем выявить причины проблем. И рано или поздно, аварий будет все меньше и меньше. И как только это произойдет, мы сможет оценить все преимущества таких автомобилей».

Китай метит в лидеры рынка беспилотных технологий

В следующем году в Китае начинается новая, 14-я по счёту, пятилетка. И сейчас как раз идёт процесс обнародования планов до 2025 года. В частности, Китай концентрирует силы на направлении новейших автомобильных технологий, которые считает своей сильной стороной. Согласно новым планам, к 2025 году половина новых автомобилей в стране должны поддерживать частичное самоуправление, что в два раза превышает предыдущие планы.

Опытный сервис Didi Chuxing с автоматическими такси в Пекине. Источник изображения: Nikkei

В Китае считают, что по скорости развития технологий самоуправляемых автомобилей они опережают США и другие развитые страны. Это преимущество необходимо закрепить и расширить. В первой половине текущего года в Китае было продано около 10 % новых автомобилей с уровнем автоматизации 2-го уровня. Это означает, что автопилот помогает водителю в режимах разгона и торможения, а также в процессе вождения в ряде простых сценариев. На следующем, 3-м уровне автоматизации автомобиль в ряде случаев вообще не потребует участия водителя, например, при движении по шоссе. Именно такие автомобили должны составить половину продаж среди новых авто к 2025 году, предполагается планом.

Также к 2025 году на рынке должны появиться автомобили с 4-м уровнем автоматизации, когда вмешательство человека в управление будет требоваться лишь в экстренных случаях. К 2030 году таковые должны составить 20 % продаж среди новых автомобилей. Машины с уровнем автоматизации 2-го и 3-го уровней к этому времени должны захватить 70 % продаж. К 2035 году власти Китая хотят видеть в стране высочайший уровень автоматизации вождения с глубокой интеграцией самоуправляемого транспорта в инфраструктуры умных городов.

Само собой, всё сказанное выше потребует изменения правовой базы. В частности, в следующем году планируется разрешить вывод на дороги общего пользования автомобилей с 3-м уровнем автоматического вождения.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

Почему мы до сих пор не пересели на беспилотные автомобили? :: РБК Тренды

Фото: Flamingo Images / Shutterstock

Технология беспилотных авто существует уже давно, но она всё еще не стала для нас повседневной реальностью. Почему? Ответ на этот вопрос ищет Николай Дубинин, ведущий нового Youtube-канала «Индустрия 4.0»

Илон Маск в 2014 году: «Может, через 5-6 лет мы дойдем до реальных беспилотников — когда ты берешь машину, засыпаешь в ней и ты уже на месте».

Сергей Брин в 2012 году: «Вы можете посчитать по пальцам одной руки, сколько лет пройдет до того, как обычные люди пересядут на беспилотники».

Почему этого до сих пор не произошло?

Не все беспилотники — автономные автомобили

Для начала разберемся: под беспилотностью часто понимают разное. На самом деле каждый смарткар уже сейчас имеет определенный уровень автоматизации:

0 уровень: беспилотных систем нет, но может работать система уведомлений — сигнальные табло, звуки и т.д.

• 1 уровень: автомобиль управляется водителем, но могут работать некоторые автоматизированные системы: круиз-контроль, автоматическая парковка и система предупреждения о сходе с полосы.
• 2 уровень: большую часть пути можно ехать на автопилоте, но водитель должен брать управление на себя в случаях, когда система не может справиться самостоятельно — например резко перестраивается или подрезает другая машина. Автопилот может быть в любой момент включен или выключен по желанию водителя и управляет рулением, скоростью автомобиля и торможением.
• 3 уровень: автомобиль может двигаться почти без контроля пилота, особенно на дорогах с «предсказуемым» движением (например на шоссе, автостраде). Но водитель должен быть готов в любой момент взять управление на себя, так как в некоторых нестандартных ситуациях автомобиль может реагировать на обстановку на дороге не совсем верно и это может привести к аварии.
• 4 уровень: то же самое, что 3 уровень, но внимание пилота уже не требуется. 4 уровень — это практически полностью автономная машина.
• 5 уровень: от пассажира автомобиля не требуется ничего кроме старта автопилота и определения пункта назначения. Беспилотный автомобиль полностью самостоятельно доедет до любого нужного вам места, если это не запрещено законом.

Автомобилей пятого уровня беспилотности на дорогах пока нет.

Источник: «Беспилот»

Где уже ездят беспилотники

По данным компании Gartner, в 2018 году было выпущено чуть больше 137 тыс. беспилотных автомобилей, а в 2019 — уже свыше 330 тыс. Аналитики прогнозируют, что к 2023 году количество автономных транспортных средств на дорогах достигнет 745 тыс.

Это много или мало? Для сравнения: в 2018 в мире было произведено 70 млн машин и 25 млн грузовых автомобилей. Всего в мире сейчас больше 1 млрд машин.

Компания Waymo, принадлежащая Google, уже третий год перевозит жителей американского города Чандлер на своем беспилотном такси. Это один из главных кейсов, доказывающих близость автономного вождения к нашей повседневной реальности. При этом в сентябре банк Morgan Stanley снизил оценку стоимости компании Waymo на 40% — с $175 млрд до $105 млрд. По мнению аналитиков, эксперты слишком оптимистично оценивали перспективы технологий автономного вождения: оказалось, что их внедрение потребует намного больше времени. Но компания нашла новую нишу, где технология беспилотных автомобилей, возможно, приживется быстрее — грузовые перевозки.

Что еще почитать и посмотреть по теме:

«Массовый выход на дороги беспилотных автомобилей — это, несомненно, очень сложная задача. Я разделяю ваше чувство неуверенности, даже в своей роли. Я не знаю точно, когда беспилотники будут готовы заменить обычные легковые и грузовые машины, но я абсолютно уверен, что это произойдет». — Джон Крафчик, 2019

С декабря 2018 по март 2022 года на территории Москвы и Татарстана правительство одобрило эксперимент, в рамках которого беспилотники смогут ездить по улицам города, но только с водителем-инженером за рулем. В распоряжении «Яндекса» уже находятся 69 автомобилей, а в 2020 году их станет больше сотни. Это автомобили четвертого уровня автономности (как и автомобили Waymo).

Недостаточно данных

Задача беспилотных автомобилей — обезопасить дорожное движение. Может ли технология действительно с этим справиться и нивелировать человеческий фактор — основную причину аварий?

Доля граждан разных стран, которые опасаются автономных автомобилей, в 2018 году резко сократилась

В обычных ДТП на дорогах всего мира гибнет 1 миллион 350 тысяч человек каждый год. 90% аварий происходит из-за человеческого фактора. (2018 год. Источник — Всемирная организация здравоохранения).

Еще один статистический факт: в Америке на каждые 100 млн миль приходится в среднем одна человеческая смерть. Именно по этому фактору оценивается безопасность вождения.

И в случае с беспилотными автомобилями у нас просто недостаточно данных: например, в 2018 году машины Tesla проехали в режиме автопилота (то есть под наблюдением водителя) 1 млрд миль. А это всего лишь второй уровень беспилотности.

Говоря о беспилотном транспорте, больше всего людей беспокоят вопросы безопасности: как контролировать машину, не станет ли робот совершать ошибок и так далее.

По данным 2018-го года автомобили Waymo проехали 5 млн миль (с водителем за рулем). А по данным Uber, в их технологии вмешательство человека требовалось в среднем каждые 13 из 5,6 тыс миль.

Какие еще темы важны в контексте беспилотников

Проблема не только в том, что технология разрабатывается долго и пока недостаточно изучена. Мешает страх людей перед новыми технологиями. Первый электрический лифт был смонтирован в одном из нью-йоркских небоскребов в 1889 году. Но автоматическим лифтам никто не доверял: присутствие лифтера, который уже даже не был нужен, чтобы открывать и закрывать двери и вручную «вести» лифт на определенный этаж, внушало доверие. Между автоматическим лифтом без лифтера и лестницей выбирали лестницу.

Но в 1945 лифтеры устроили забастовку и парализовали Нью-Йорк. Assosiated Press писали: «Тысячи людей были вынуждены подниматься пешком на верхние этажи небоскребов, таких как Эмпайр-стейт-билдинг по казавшимися бесконечным лестницам». Она стоила городу примерно 100 млн долларов. А причина одна — восприятие. Люди не верили технологии, которая меняла их привычки.

Проблема вагонетки и другие морально-этические вопросы — сможет ли робот их решать? Классическая дискуссия о беспилотниках — как алгоритм будет действовать в любой из вариаций проблемы вагонетки, а именно: спасет одного человека или пять?

Фото: Wikipedia

Но этот вопрос, судя по всему, имеет мало смысла в случае с автоматом.

Беспилотники делятся данными друг с другом: они получат в миллионы раз больше опыта, чем любой человеческий водитель. Они обладают обзором 360, не устают, не пьют и не отвлекаются. Вполне возможно, их моральный компас будет намного лучше человеческого.

Беспилотные автомобили не решат проблему городов. А именно — пробок, загрязнения и выхлопных газов. Мы спрашиваем — «как улучшить автомобили», а должны — «как улучшить города». Есть такая теория: мы не должны решать проблему персонального автономного транспорта, а думать о том, как использовать технологии беспилотников, чтобы усилить систему общественного транспорта. Будущее этой технологии вполне может быть в шеринговых беспилотниках разных размеров (от 18 мест до одного) с оптимизированными под разные задачи маршрутами.

Выступление урбаниста Джеффа Спека: «Автономные автомобили: правильный ответ на неправильный вопрос» (ENG)

---

Почему мы еще не пересели на автономный транспорт, как скоро мы все станем киборгами и как компании используют пользовательские данные — на нашем YouTube-канале «Индустрия 4.0».

Кто виноват в смертях под колесами беспилотных автомобилей?

• Тео Леггетт
• Бизнес-корреспондент, BBC News

23 мая 2018

Автор фото, Reuters

Подпись к фото,

38-летний Уолтер Хуан погиб, чересчур понадеявшись на автопилот машины Tesla

В последнее время многие люди путают автономные или беспилотные автомобили с машинами, оснащенными компьютерными технологиями, помогающими водителю.

Эта путаница даже приводит к смертям на дорогах. Кто в этом виноват и что делать?

Автономные автомобили уже существуют, и со временем их станет больше. Тем не менее у вас мало шансов в ближайшее время прокатиться в одной из таких машин.

Но, возможно, у вас уже есть машина, которая сама удерживается в полосе, тормозит перед препятствием или даже паркуется практически без вашего участия. Такие технологии, как адаптивный круиз-контроль, есть во многих новых моделях.

Тревогу вызывает то, что некоторые водители, поддавшись обещаниям, связанным с беспилотными машинами, совершенно безответственно используют существующие вспомогательные технологии.

К примеру, недавно в Великобритании был осужден водитель электромобиля Tesla за то, что залез на заднее пассажирское сиденье, когда машина ехала по загруженному шоссе со скоростью примерно 64 км в час.

Для просмотра этого контента вам надо включить JavaScript или использовать другой браузер

Подпись к видео,

В США погиб водитель, управлявшей электромобилем Tesla при помощи функции автопилота

Он использовал систему автопилотирования Tesla, которая самостоятельно тормозит, ускоряет и удерживает в полосе машину на основных дорогах. Но эта система не предназначена для того, чтобы полностью заменить водителя.

Подобные технологии используют и другие производители, например, Volvo, Mercedes-Benz и Cadillac. Но ни одна из этих систем не является полностью автономной.

Держать руль!

Американская организация SAE International разработала критерии, позволяющие разделить машины на шесть категорий в зависимости от уровня их автономности.

Диапазон различается от нулевого уровня, в котором машины вообще никак не автоматизированы, до пятого, в котором машины могут самостоятельно двигаться по любым дорогам в любых условиях. В последнем случае водитель (как и руль) просто не нужен.

Нынешние технологии, помогающие водителю, относятся ко второму уровню. При этом сам водитель, даже используя их, должен держать руль.

Но донести эту простую истину до водителей не всегда просто.

Водители автомобилей Tesla, в которых есть функция под названием «Автопилот», уже несколько раз попадали в аварии, причем два человека погибли.

Сама компания не соглашается с тем, что название «Автопилот» поощряет водителей доверить машине управление, и уже отвергла требования немецких властей отказаться от него.

Представитель компании Tesla заявил, что, судя по отзывам покупателей, они четко понимают, что такое «Автопилот», какие у него функции и как им следует пользоваться.

Тем не менее с 2016 года автомобиль Tesla предупреждает водителя о необходимости держать руки на руле и может отключить систему, если он этого не делает.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Водители, слишком доверяющие современным компьютерным системам в машине, рискуют своей и чужими жизнями

В том же году компания Mercedes-Benz подверглась критике за то, что рекламировала свои машины Е-класса как способные ехать самостоятельно.

Компания отозвала эту рекламу, признав, что она может сбить с толку покупателей.

Без человека

Такие компании, как Lyft и Uber, напряженно работают над созданием полностью автономных автомобилей, так же как и многие автопроизводители. Тем не менее до машин пятого уровня еще далеко.

Компания Waymo, кажется, подошла к ним ближе других.

В этом году эта фирма, которая, как и Google, является дочерней компанией холдинга Alphabet, планирует ввести беспилотное такси в городе Финикс (штат Аризона).

В отличие от нескольких проектов автономных такси, проходивших испытания в разных странах мира, эти машины не требуют, чтобы в кабине на всякий случай находился водитель.

Но эти такси будут работать только в относительно небольшой части города, чрезвычайно подробную карту которой составила компания. И все равно это еще пилотный проект, хотя такси там будут действительно беспилотными.

От такого проекта, работающего на ограниченной территории, до автономных такси, способных в любую погоду безопасно обслуживать пассажиров в густонаселенном мегаполисе, огромная дистанция.

Тест-драйвы

«Тестирование и разработка сильно отличаются от реального рынка», — говорит профессор швейцарского Университета Санкт-Галлена Уолтер Бреннер, соавтор книги «Автономное вождение. Как беспилотная революция изменит мир».

«Это совершенно разные миры. Испытания полезны, поскольку они показывают сильные и слабые стороны, а также пределы использования этих технологий. Но это лишь испытания», — говорит он.

Автор фото, Reuters

Подпись к фото,

Китайская компания Tencent получила лицензию на испытания автономных машин в Шэньчжэне

В этом году в Аризоне тестовый автомобиль компании Uber, ехавший в автономном режиме, насмерть задавил женщину. Машина не остановилась, когда женщина пересекла ей дорогу.

Несмотря на все исследования и огромные деньги, потраченные на создание систем автопилотирования, их разработчикам еще предстоит огромная работа, прежде чем полностью автономные автомобили станут безопасными и превратятся в ежедневную реальность.

Ответственность

Некоторые специалисты в сфере безопасности дорожного движения считают необходимым повысить ответственность автопроизводителей за правильное использование водителями современных автопилотных технологий, с тем, чтобы они не совершали трагических ошибок.

«Называть такие технологии «Автопилотом» — вводить в заблуждение потребителей, — говорит Мэттью Эйвери, эксперт компании Thatcham Research, испытывающей автомашины для британских страховых компаний. — Они могут подумать: «Мне просто нужно нажать кнопку, и машина поедет сама».

По мнению эксперта, производителям нужно предпринять дополнительные меры, чтобы водители не злоупотребляли этими технологиями. Например, установить в машине камеры, наблюдающие за водителем.

Мэттью Эйвери убежден, что все эти автоматизированные системы управления повышают безопасность на дорогах.

Уже есть свидетельства того, что системы экстренного электронного торможения сокращают количество аварий. Более продвинутые системы смогут вывести безопасность на новый уровень.

«Лучшие системы контролируют движение в полосе, предупреждают водителей, заезжающих за свою полосу, следят за дистанцией и применяют торможение, — говорит эксперт. — Это действительно может уберечь людей от серьезных неприятностей».

«Строгие наказания»

Уолтер Бреннер считает, что водителей и продавцов автомобилей нужно учить тому, что представляют собой современные компьютерные технологии, применяемые в автомобилях.

В то же время, по его мнению, существует риск того, что, даже зная все это, некоторые водители могут преднамеренно доверить бортовому компьютеру больше, чем следует. Это может быть бравадой или просто желанием поэкспериментировать.

В таких случаях, считает он, наказания должны быть строгими.

«Существует большая разница между экспериментами с айфоном и автомобилем, несущимся со скоростью 100 км в час, — говорит он. — Такие водители должны наказываться, потому что они подвергают риску жизни других людей».

Какие автомобили имеют автопилот? | Новости

Tesla Model Y 2020 года

Изображение производителя

Возможно, вы слышали об автопилоте — функции, которая десятилетиями использовалась в самолетах.Что касается автомобилей, история автопилота включает краткие сообщения о его распространении в 1950-х годах как термин для обозначения обычного круиз-контроля. Сегодня такие запросы, несомненно, относятся к автопилоту, фирменной функции Tesla, которая сочетает в себе рулевое управление с центрированием полосы движения с адаптивным круиз-контролем.

Связано: Какие автомобили имеют функции самоуправления на 2020 год ?

Автопилот

Tesla появился в октябре 2014 года, когда калифорнийский автопроизводитель представил технологию помощи водителю.Его название оказалось спорным, так как оно по-прежнему требует от вас внимания, держать руки на руле и при необходимости брать на себя управление. В некоторых громких авариях участвовали водители, позволяющие автопилоту управлять автомобилем практически без вмешательства. С тех пор Tesla обновила систему, чтобы отключать ее при обнаружении длительного вождения без помощи рук, но защитники безопасности и защиты прав потребителей по-прежнему говорят, что ее название вводит в заблуждение.

Четыре автомобиля, все Tesla, предлагают автопилот на 2020 год:

• Тесла Модель 3
• Тесла Модель S
• Тесла Модель X
• Тесла Модель Y

Если вам нужен автопилот как таковой, то он есть только у Tesla.Но многие другие автомобили предлагают расширенные функции помощи водителю, которые конкурируют, а в некоторых случаях превосходят основные возможности автопилота. Широко доступен адаптивный круиз-контроль с возможностью центрирования полосы движения. Еще восемьдесят две модели на 2020 год предлагают обе возможности вплоть до остановки в пробках:

Модель

• Acura: RLX
• Альфа Ромео: Джулия, Стельвио
• Audi: A4, A5, A6, A7, A8, E-Tron, Q3, Q5, Q7, Q8
• BMW: 5 серии, X3, X4
• Ford: Edge, Escape, Explorer
• Генезис: G90
• Hyundai: Ioniq, Nexo, Palisade, Sonata
• Инфинити: QX50
• Ягуар: F-Pace, I-Pace
• Kia: K900, Niro EV, теллурид
• Land Rover: Discovery, Discovery Sport, Range Rover, Range Rover Evoque, Range Rover Sport, Range Rover Velar
• Лексус: ES, GS, LC, LS, NX, RX, UX
• Линкольн: Авиатор, Корсар, Наутилус
• Maserati: Ghibli, Levante, Quattroporte
.
• Mercedes-Benz: AMG-GT 4-дверный, A-класс, C-класс, CLA-класс, CLS-класс, E-класс, GLB-класс, GLC-класс, GLE-класс, GLS-класс, S-класс, SL-класс
• Nissan: Altima, Leaf, Rogue, Rogue Sport
• Polestar: Polestar 1
• Porsche: Cayenne, Taycan
• Subaru: Forester, Наследие, Outback
• Тойота: Corolla, Highlander, RAV4
• Volkswagen: Атлас Кросс Спорт
• Volvo: S60, S90, V60, V90, XC40, XC60, XC90

Обратите внимание, что для простоты мы перечисляем только корневые шильдики выше.Родственные ответвления — Corolla Hatchback или Corolla Hybrid от Toyota, например, или S4 на базе A4 от Audi — также могут иметь такие возможности.

Предупреждений предостаточно. Вышеупомянутые возможности требуют правильных условий — обычно это разделенная автомагистраль с ограниченным въездом, в некоторых случаях интуитивно понятная через GPS. И не все вышеперечисленные автомобили предлагают такие функции в качестве стандартного оборудования. Во многих таких автомобилях вам придется потратить дополнительные средства на дополнительные функции или уровни отделки салона.

Семь автомобилей 2020 модельного года выходят за рамки вышеперечисленного, предлагая системы, сочетающие в себе адаптивный круиз-контроль с настоящим рулевым управлением без помощи рук, которое центрирует автомобиль в определенных дорожных условиях без водителя, держащего руль.Все они требуют, чтобы вы уделяли внимание и при необходимости брали на себя управление, интуитивно понятная камера, обращенная к водителю, которая следит за вами в режиме реального времени.

• BMW: 3 серии, 7 серии, 8 серии, X5, X6, X7
• Кадиллак: CT6

Автоматическое центрирование полосы движения стремительно набирает обороты. На момент написания этой статьи Ford заявляет, что обновленный F-150 и полностью новый Mustang Mach E будут предлагаться в 2021 году. Система громкой связи CT6 будет представлена ​​в виде Super Cruise, системы, которая будет распространяться на несколько других моделей Cadillac в 2021 году и Вскоре появится внедорожник на базе полностью электрического Chevrolet Bolt.(Chevrolet, как и Cadillac, является подразделением GM.) Тем временем Nissan планирует добавить в свой новый внедорожник Ariya рулевое управление без помощи рук.

На момент написания этой статьи автопилот Tesla не поддерживает функцию громкой связи. Но это может измениться, поскольку автопроизводитель часто настраивает возможности системы с помощью беспроводных обновлений в автомобилях, которые в настоящее время находятся на дорогах.

С автопилотом или без него или его разновидностями ни один серийный автомобиль в настоящее время не может управлять собой. Самой близкой к этой реальности должна была быть новая система Traffic Jam Pilot Audi A8, которая могла работать в условиях низкоскоростного движения, пока вы смотрите видео или играете в игры с пассажирами на заднем сиденье.Но проблемы с нормативными требованиями задержали дебют Traffic Jam Pilot. В настоящее время он недоступен.

Ещё на Cars.com:

Видео по теме:

Редакционный отдел Cars.com — ваш источник автомобильных новостей и обзоров. В соответствии с давней политикой этики Cars.com редакторы и рецензенты не принимают подарки или бесплатные поездки от автопроизводителей. Редакционный отдел не зависит от Cars.com, отделы рекламы, продаж и спонсируемого контента.

доля

Помощник главного редактора News Келси Мейс любит качество, надежность, безопасность и практичность. Но он также любит справедливую цену. Написать Келси

запятая два devkit | Магазин comma.ai

Автомобиль

Acura ILX (2016)

Acura ILX (2017)

Acura ILX (2018)

Acura ILX (2019)

Acura RDX (2016)

Acura RDX (2017)

Acura RDX (2018)

Acura RDX (2020)

Acura RDX (2021)

Audi A3 (2015)

(2017)

Chrysler Pacifica (2017)

Chrysler Pacifica (2018)

Chrysler Pacifica (2020)

Chrysler Pacifica Hybrid (2017)

Chrysler Pacifica (2018)

Chrysler Pacifica Hybrid (2019)

Chrysler Pacifica Hybrid (2020)

Chrysler Pacifica Hybrid (2021)

Genesis G70 (2018) 90 003

Genesis G80 (2018)

Genesis G90 (2018)

Honda Accord (2018)

Honda Inspire (2018)

Honda Accord (2019)

Honda Accord Гибрид (2018)

Honda Accord Hybrid (2019)

Honda Accord Hybrid (2020)

Honda Accord (2020)

Honda Civic (2016)

Honda Civic (2017) )

Honda Civic (2018)

Honda Civic (2019)

Honda Civic (2020)

Honda Civic Hatchback (2017)

Honda Civic Hatchback3 (2018) 9000

Honda Civic Hatchback (2019)

Honda Civic Hatchback (2020)

Honda Civic Hatchback (2021)

Honda CR-V (2015) 9000 3

Honda CR-V (2016)

Honda CR-V (2017)

Honda CR-V (2018)

Honda CR-V (2019)

Honda CR- V (2020)

Honda CR-V Hybrid (2017)

Honda CR-V Hybrid (2018)

Honda CR-V Hybrid (2019)

Honda Fit (2018)

Honda Fit (2019)

Honda HR-V (2019)

Honda HR-V (2020)

Honda Insight (2019)

Honda Insight (2020)

Honda Insight (2021)

Honda Odyssey (2018)

Honda Odyssey (2019)

Honda Odyssey (2020)

Honda Pilot (2016)

Honda Pilot ( 2017)

Honda Pilot (2018)

Honda Pilot (2019)

Honda Passport (2019)

Honda Ridgeline (2017)

Honda Ridgeline (2018)

Honda Ridgeline (2019)

Honda Ridgeline (Honda 2020)

Honda Ridgeline (2021)

Hyundai Sonata (2018)

Hyundai Sonata (2019)

Hyundai Sonata (2020)

Hyundai Sonata (2021)

Hyundai Ioniq Electric (2019)

Hyundai Santa Fe (2019)

Hyundai Santa Fe (2020)

Hyundai Veloster (2019)

Hyundai Elantra (2019)

Hyundai KONA ( 2020)

Hyundai KONA EV (2019)

Hyundai Ioniq Electric (2020)

Hyundai Palisade (2020)

Hyundai Palisade (2021)

Hyundai Genesis (2015)

Hyundai Genesis (2016)

Jeep Grand Cherokee (2016)

Jeep Grand Cherokee (2017)

Jeep Grand Cherokee (2018)

Jeep Grand Cherokee (2019)

Jeep Grand Cherokee (2020)

Kia Stinger (2018)

Kia Seltos (2021)

Kia Forte )

Kia Forte (2019)

Kia Forte (2021)

Kia Optima (2017)

Kia Optima (2019)

Kia Niro EV (2020)

Kia Stinger (2018)

Lexus CT Hybrid (2017)

Lexus CT Hybrid (2018)

Lexus ES (2019)

Lexus ES (2020) 9 0003

Lexus ES Hybrid (2018)

Lexus ES Hybrid (2019)

Lexus IS (2017)

Lexus IS (2018)

Lexus IS (2019)

Lexus IS Hybrid (2017)

Lexus NX (2018)

Lexus NX Hybrid (2018)

Lexus RX (2016)

Lexus RX (2017)

Lexus RX ( 2018)

Lexus RX (2020)

Lexus RX (2021)

Lexus RX Hybrid (2016)

Lexus RX Hybrid (2017)

Lexus RX Hybrid (2018)

Lexus RX Hybrid (2019)

Lexus RX Hybrid (2020)

Nissan Leaf (2018)

Nissan Leaf (2019)

Nissan Leaf (2020)

Nissan X-Trail (2017)

Nissan Rogue (2018)

Nissan Altima (2020)

Nissan Rogue (2019)

Subaru Crosstrek (2018)

Subaru Crosstrek (2019) )

Subaru Impreza (2017)

Subaru Impreza (2018)

Subaru Impreza (2019)

Subaru Forester (2019)

Subaru Ascent (2019)

9000 Toyota Avalon (2016)

Toyota Avalon (2017)

Toyota Avalon (2018)

Toyota Avalon (2020)

Toyota Avalon (2021)

Toyota Camry (2018)

Toyota Camry (2019)

Toyota Camry (2020)

Toyota Camry (2021)

Toyota Camry Hybrid (2018)

Toyota Camry Hybrid (2019)

Toyota Camry Hybrid (2020)

Toyota Camry Hybrid (2021)

Toyota C-HR (2017)

Toyota C-HR (2018)

Toyota C-HR (2019)

Toyota C-HR Hybrid (2017)

Toyota C-HR Hybrid (2018)

Toyota C-HR Hybrid (2019)

Toyota Corolla (2017)

Toyota Corolla (2018)

Toyota Corolla (2019)

Toyota Corolla (2020)

Toyota Corolla (2021)

Toyota Corolla Hatchback ( 2019)

Toyota Corolla Hatchback (2020)

Toyota Corolla Hatchback (2021)

Toyota Corolla Hybrid (2020)

Toyota Corolla Hybrid (2021)

Toyota Highlander (2017)

Toyota Highlander (2018)

Toyota Highlander (2019)

Toyota Highlander (2020)

Toyota Highlander (2021)

Toyota Highlander Hybrid ( 2017)

Toyota Highlander Hybrid (2018)

Toyota Highlander Hybrid (2019)

Toyota Highlander Hybrid (2020)

Toyota Highlander Hybrid (2021)

Toyota Prius (2016) )

Toyota Prius (2017)

Toyota Prius (2018)

Toyota Prius (2019)

Toyota Prius (2020)

Toyota Prius (2021)

Toyota Prius Prime (2017)

Toyota Prius Prime (2018)

Toyota Prius Prime (2019)

900 32 Toyota Prius Prime (2020)

Toyota Prius Prime (2021)

Toyota RAV4 (2016)

Toyota RAV4 (2017)

Toyota RAV4 (2018)

Toyota RAV4 (2019)

Toyota RAV4 (2020)

Toyota RAV4 (2021)

Toyota RAV4 Hybrid (2016)

Toyota RAV4 Hybrid (2017)

Toyota RAV4 Hybrid (2018) )

Toyota RAV4 Hybrid (2019)

Toyota RAV4 Hybrid (2020)

Toyota RAV4 Hybrid (2021)

Toyota Sienna (2018)

Toyota Sienna (2019)

Toyota Sienna (2020)

Toyota C-HR (2020)

Volkswagen Golf (2015)

Volkswagen Golf (2016)

Volkswa gen Golf (2017)

Volkswagen Golf (2018)

Volkswagen Golf (2019)

OBD-II Жгут

Hyundai A Development

Hyundai B Development

Hyundai Разработка C

Hyundai D Development

Hyundai E Development

Hyundai F Development

Hyundai G Development

Hyundai H Development

Hyundai I Development

Hyundai J Разработка

Nissan A Development

Nissan B Development

Mazda Development

MQB Development

Разработка автомобиля

Aftermarket Self-Driving Tech vs.Автопилот Tesla, Cadillac Super Cruise

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Из февральского выпуска журнала Car and Driver за 2020 год.

Если беспилотный автомобиль — это земля обетованная, то сегодняшние постоянно растущие функции помощи водителю — это пустыня. Уменьшение количества претензий и обвинения в том, что «это сложнее, чем мы думали», от самых громких защитников беспилотного вождения предполагают, что мы будем бродить здесь еще много лет.

По крайней мере, технология движется в правильном направлении. Благодаря недавним обновлениям программного обеспечения, самые сложные системы — Super Cruise Cadillac и Autopilot Tesla — сегодня более функциональны, чем они были изначально. Этот отчет об этих системах включает менее известного третьего игрока. За 998 долларов выскочка Comma.ai продает послепродажную видеорегистратор и жгут проводов, который подключается к заводским вспомогательным системам и заменяет их на многих моделях Honda и Toyota, а также в некоторых автомобилях Chrysler, Kia и Lexus.При активации программное обеспечение Comma.ai Openpilot берет на себя управление рулевым управлением, тормозами и дроссельной заслонкой, и сокращает частые напоминания о необходимости держать руки на руле. Как вы можете догадаться, автопроизводители не одобряют этот взлом.

Любая из этих систем может часами уверенно отслеживать центр полосы движения с минимальным вмешательством водителя на достаточно прямых шоссе. Хотя ни один автопроизводитель не признает, что информационно-развлекательная система является частью машинного обучения его системы, сразу после того, как мы перешли в режим громкой связи, через динамики Cadillac заиграла фраза Хиндера «Get Stoned».Мы проигнорировали это предложение и бросили три системы на самых сложных изгибах шоссе, развязках и двухполосных дорогах, окружающих нашу базу в Анн-Арборе, до тех пор, пока мы или они не вздрогнули. Было несколько таких.

---

Cadillac Super Cruise

Максимум: Постоянный контроль над полосой движения, уверенно справляется с трудными маневрами.
Минусы: Работает только на обозначенных автомагистралях с ограниченным доступом, рулевое управление не так уверенно в ночное время, очень мало информации отображается для водителя.
Вердикт: Способный и консервативный союзник в поездках на работу.

General Motors вкладывает миллиарды долларов в разработку беспилотных автомобилей, но это неочевидно, если судить по тому, что у нее есть сегодня на дорогах. Super Cruise запущен в качестве опции за 5000 долларов на Cadillac CT6 2018 года. Прямо сейчас он по-прежнему доступен только на этом сверхмалом большом седане, производство которого едва ли удалось избежать. Эта функция является стандартной для комплектации Premium Luxury среднего уровня за 75 490 долларов и выше (но вы не можете получить ее на CT6-V за 97 190 долларов).В целом, на рынке США на дорогах всего около 4000 автомобилей Super Cruise, но Cadillac обещает, что к концу 2020 года эта технология будет использоваться в ее новых седанах CT4 и CT5, прежде чем распространяться в других моделях линейки Cadillac и GM. Ну наконец то.

Майкл Симари Автомобиль и водитель

В дополнение к типичному набору камер, радара и антенны GPS с точностью до шести футов, Super Cruise полагается на подробную информацию о картах, сканированных с помощью лидаров, которая хранится на борту и обновляется ежеквартально посредством загрузки.Super Cruise работает только на нанесенных на карту автострадах с ограниченным доступом, каталог, который недавно увеличился с 130 000 миль дорог в США и Канаде до 200 000. Один из самых изящных трюков Super Cruise — это отслеживание взаимодействия водителя с помощью камеры с инфракрасным освещением, чтобы он мог видеть ночью. Когда система включена и обнаруживает, что водитель обращает внимание, на рулевом колесе загорается зеленая полоса. После включения режима Super Cruise не нужно прикасаться к рулю.

Когда вы не используете Super Cruise, Caddy имеет функцию удержания полосы движения, но он не пытается центрировать CT6 в своей полосе движения, поэтому автомобиль просто подпрыгивает между линиями.Это раздражает. Сосуществование одной из самых сложных систем и одной из наименее эффективных систем в одном автомобиле кажется смутно фаустовским и совершенно неправильным.

В течение дня Super Cruise вызывает доверие, блокируя свою полосу движения. Мы обнаружили, что ночью он бродил еще немного. Здесь нет никаких необычных маневров, таких как автоматическая смена полосы движения автопилота, и система немедленно отключается, как только вы въезжаете на съезд. Он также неоднократно отключается в определенном месте нашего тестового цикла, когда мы просто находились рядом с выездной полосой.Но когда он работает, Super Cruise работает плавно и эффективно.

---

Tesla Autopilot

Максимумы: Лучший пользовательский интерфейс, самый универсальный, чрезвычайно функциональный.
Минусы: Драматическое рулевое управление при случайной ошибке, больше нет возможности пользоваться громкой связью.
Вердикт: Один из лучших, но может ли он развиться до самоуправления?

В 2016 году Илон Маск заметно пообещал, что к концу 2017 года Tesla сможет автономно ездить из Лос-Анджелеса в Манхэттен «без единого касания, включая зарядку.«Вот и наступил 2020 год, и наша долгосрочная модель 3 с комплектом аппаратного обеспечения третьего поколения, на котором основывалось заявление Маска, не кажется намного ближе к цели. И это даже с полной самоокупаемостью нашего автомобиля за 6000 долларов. Опция Driving Capability, которая, как обещает Tesla, действительно будет соответствовать своему названию в какой-то момент в будущем. На данный момент эта опция предоставляет несколько дополнительных функций, таких как автоматическая смена полосы движения при более медленном движении, возможность перемещаться по развязкам на автомагистралях и теперь печально известная возможность Smart Summon, при которой автомобиль будет самостоятельно проезжать через парковки, иногда далеко не идеально, туда, где стоит его владелец.

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Когда программное обеспечение было запущено в 2015 году, автопилот имел предупреждающие сообщения, но не требовал от водителя касаться рулевого колеса. Однако после нескольких смертельных случаев компания Tesla сделала так, чтобы система — теперь стандартная для каждой Tesla — требовала легкого рывка колеса каждые 30 секунд на шоссе (и каждые 10 секунд на двухполосных дорогах), чтобы водитель внимательно следил за происходящим. .Этот подергивание также поддерживает автоматическую смену полосы движения. Но тянуть за руль — это именно то, чего вы не хотите делать, когда пытаетесь следовать прямо по полосе, а слишком сильное вмешательство водителя отменяет управление рулем и прерывает продвинутые движения.

Автопилот легко имеет лучший пользовательский интерфейс, показывая водителю линии полос движения, которые он обнаруживает, а также транспортные средства (масштабируемые по размеру), пешеходов и велосипедистов в непосредственной близости от Model 3. Однако пожарные гидранты отображаются в виде пилонов.Но иногда автопилот подрывает уверенность в своей готовности делать резкие поступки. Например, в отличие от Super Cruise, водитель может включить автопилот, когда автомобиль не находится по центру своей полосы движения, но это приводит к резкому повороту автомобиля к середине. Это также напугало нас драматическим переплетением, когда две полосы превратились в три. Но он был дальновидным на двухполосных дорогах, даже когда внешняя полоса движения была полностью закрыта снегом, и он мог работать в гораздо большем количестве сценариев, чем другие системы.В целом он остается одним из лучших.

---

Comma.ai

Максимумы: Возможное рулевое управление, тормоз и управление дроссельной заслонкой.
Минусы: Слишком большой и нерегулируемый зазор от автомобилей впереди, существенно замедляется на поворотах, мигает ненужные предупреждения.
Вердикт: Если это возможно с одной камерой, возможно, аппаратное обеспечение, необходимое для самостоятельного вождения, не будет таким обширным, как ожидалось.

В 2015 году, поддерживая смелое заявление о том, что обычные игроки «тратят слишком много денег» на разработку самоуправляемых устройств, iOS-хакер Джордж Хотц основал Comma.ai и построил систему сам. Ему было 25 лет. Команда из полдюжины человек создала программное обеспечение, которое они начали внедрять в 2017 году. Сейчас оно работает с 62 автомобилями, включая большинство модельных рядов Honda и Toyota, и Хотц говорит, что их количество вырастет до 100 машин 2020.

Из-за запроса NHTSA в 2016 году в комплект оборудования стоимостью 998 долларов не входит программное обеспечение Openpilot, необходимое для работы системы. Его необходимо установить после покупки. Программное обеспечение имеет открытый исходный код, что означает, что пользователи могут вносить и вносят изменения, включая включение функций в новых транспортных средствах.Хотц говорит, что эти автомобили исследуются гораздо более тщательно, чем расширения в рамках уже поддерживаемого модельного ряда. А в целях безопасности система не позволит выполнять небезопасные действия, такие как команда, запрашивающая максимальное торможение.

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Майкл Симари Автомобиль и водитель

Управление

Comma.ai основано почти исключительно на одной камере, установленной на лобовом стекле.Жгут проводов в зависимости от модели подключается к штатной передней камере автомобиля за зеркалом заднего вида. Вот где он подключается к коммуникационной сети автомобиля, которая используется для всего, от электрических стеклоподъемников до датчиков скорости колес. Там он вставляет новые сообщения для приведения в действие рулевого управления, дроссельной заслонки и тормозов по своей команде, блокируя заводскую связь. Однако некоторые системы безопасности, такие как предупреждение о лобовом столкновении, остаются работоспособными. Нет никаких сигнальных огней, указывающих на то, что автомобиль обнаруживает что-то не так.А если запустить машину с отключенным модулем Comma.ai, все вернется в исходное состояние. Нет сложной процедуры калибровки. Просто вставьте прилагаемое крепление GoPro примерно посередине лобового стекла и вставьте дисплей камеры Eon. После нескольких минут движения за рулем система объявляет о своей готовности.

Учитывая отсутствие датчиков, мы были шокированы сложным управлением системой и ее способностью центрировать автомобиль на своей полосе движения как на шоссе, так и вне его.Важно отметить, что Comma.ai собирает данные с 2500 используемых в настоящее время устройств, чтобы извлекать уроки из ошибок и делать систему умнее. По сравнению с другими, Openpilot не был так заблокирован на своей полосе движения, и его контроль на двухполосных дорогах был не таким надежным, как у автопилота, но его производительность не ухудшалась заметно ночью, как это было у Super Cruise. Однако следующее расстояние, которое не регулируется, примерно вдвое больше, чем у автопилота и суперкруиза в их ближайших настройках, заставляя нас чувствовать, как будто мы бесконечно задерживаем движение.

Как и Super Cruise, в системе Comma.ai используется камера, обращенная к водителю, для отслеживания взаимодействия и не требуется регулярных рулевого управления. В отличие от Super Cruise, в нем отсутствует инфракрасное освещение для обеспечения ночного видения. По словам Хотца, это будет частью следующего обновления оборудования.

Очевидно, что система зависит от оборудования транспортного средства-донора, включая ограничения крутящего момента автомобиля на рулевом колесе. Таким образом, наш Honda Passport не справлялся с самыми крутыми поворотами и регулярно выдавал водителю предупреждающие сообщения, даже если система правильно обрабатывала маневр.Хотц обещает, что в следующем выпуске появятся слишком частые предупреждающие сообщения.

Хотц говорит, что он разговаривал с автомобильными компаниями о продаже своей технологии, но он не видит в подходе сверху вниз путь к победе. Вместо этого он рассматривает Comma.ai как надстройку, устанавливаемую дилером. Но это будет сложно, поскольку и Honda, и Toyota выступают против установки системы на своих автомобилях. Toyota зашла так далеко, что аннулирует заводскую гарантию. Однако это кажется недальновидным, поскольку автопроизводители могут многому научиться у Comma.ai выполнил.

Иллюстрации Бретта Аффрунти Автомобиль и водитель

Технология беспилотных автомобилей: когда роботы отправятся в путь?

Последние люди выбрали для замены роботами? Водители автомобилей — одна из самых распространенных профессий во всем мире.Игроки автомобильной отрасли сталкиваются с проблемой беспилотных автомобилей, в основном из-за технологической индустрии, и связанный с этим шум заставляет многих потребителей ожидать, что их следующие автомобили будут полностью автономными. Но тщательное изучение технологий, необходимых для достижения продвинутого уровня автономного вождения, предполагает значительно более длительные сроки; до таких автомобилей, возможно, от пяти до десяти лет.

Карта технологической революции

[[Боковая панель A]]

Первые попытки создания автономных транспортных средств (АВ) были сосредоточены на технологиях вспомогательного вождения (см. Врезку «Что такое автономное транспортное средство?» Для описания уровней автономности транспортных средств SAE International).Эти передовые системы помощи водителю (ADAS) — включая экстренное торможение, камеры заднего вида, адаптивный круиз-контроль и системы самостоятельной парковки — впервые появились в автомобилях класса люкс. В конце концов, отраслевые регулирующие органы начали требовать включения некоторых из этих функций в каждый автомобиль, что ускорило их проникновение на массовый рынок. К 2016 году распространение ADAS привело к созданию рынка стоимостью примерно 15 миллиардов долларов.

Будьте в курсе ваших любимых тем

Во всем мире количество систем ADAS (например, систем ночного видения и обнаружения мертвых зон) выросло с 90 миллионов единиц в 2014 году до примерно 140 миллионов в 2016 году, то есть на 50 процентов всего за два года.Некоторые функции ADAS пользуются большим спросом, чем другие. Например, уровень внедрения парковочных систем с объемным обзором увеличился более чем на 150 процентов с 2014 по 2016 год, в то время как количество систем адаптивного переднего освещения выросло примерно на 20 процентов за тот же период времени (Иллюстрация 1).

Приложение 1

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами.Напишите нам по адресу: [email protected]

Как готовность покупателя платить, так и снижение цен способствовали распространению технологии. Недавний опрос McKinsey показал, что водители в среднем тратят от 500 до 2500 долларов на автомобиль для различных функций ADAS. Хотя сначала их можно было найти только в роскошных автомобилях, многие производители оригинального оборудования (OEM) теперь предлагают их в автомобилях по цене 20 000 долларов. Многие автомобили более высокого класса не только автономно управляют, ускоряются и тормозят в условиях шоссе, но также предотвращают аварии и снижают влияние неизбежных столкновений.Некоторые коммерческие легковые автомобили, проезжающие на ограниченные расстояния, могут даже припарковаться в очень узких местах.

Но хотя прогресс был достигнут, отрасль еще не определила оптимальный технологический архетип для полуавтономных транспортных средств (например, тех, которые соответствуют уровню SAE 3) и, следовательно, остается в режиме тестирования и уточнения. На данный момент появилось три технологических решения:

• Камера поверх радара в основном полагается на системы камер, дополняя их данными радара.
• Радар над камерой в первую очередь полагается на радарные датчики, дополняя их информацией с камер.
• Гибридный подход сочетает обнаружение света и дальность (лидар), радар, системы камер и алгоритмы объединения датчиков для более детального изучения окружающей среды.

Стоимость этих систем разная; гибридный подход — самый дорогой. Однако явного победителя пока не видно. У каждой системы есть свои преимущества и недостатки.Подход «радар над камерой», например, может хорошо работать в настройках шоссе, где поток трафика относительно предсказуем, а уровни детализации, необходимые для картирования окружающей среды, менее строгие. С другой стороны, комбинированный подход лучше работает в густонаселенных городских районах, где точные измерения и детализация могут помочь транспортным средствам перемещаться по узким улочкам и определять более мелкие интересующие объекты.

Хотите узнать больше о нашей автомобильной и монтажной практике?

Решение проблем в области технологий автономных транспортных средств

AV, несомненно, откроют новую эру для транспорта, но отрасли все еще необходимо преодолеть некоторые проблемы, прежде чем автономное вождение станет практичным.Мы уже видели, как решения ADAS облегчают управление автомобилем и делают его более безопасным. Однако в некоторых случаях технология также создала проблемы. Одна проблема: люди слишком доверяют этим новым системам или полагаются на них. Это не новое явление. Когда в 1990-х годах подушки безопасности стали массовым явлением, некоторые водители и пассажиры восприняли это как сигнал о том, что они могут перестать пристегивать ремни безопасности, которые, по их мнению, теперь излишни. Эта иллюзия привела к дополнительным травмам и смертельным случаям.

Аналогичным образом, ADAS позволяет водителям полагаться на автоматизацию в ситуациях, выходящих за рамки его возможностей.Например, адаптивный круиз-контроль хорошо работает, когда автомобиль следует за другим автомобилем, но часто не может обнаружить неподвижные объекты. К сожалению, реальные ситуации, а также контролируемые эксперименты показывают, что водители, которые слишком доверяют автоматизации, в конечном итоге врезаются в неподвижные автомобили или другие объекты. Текущие возможности ADAS ограничены — этого не понимают многие ранние пользователи.

Остается загадка безопасности. В 2015 году в результате дорожно-транспортных происшествий с участием отвлеченных водителей в Соединенных Штатах погибло около 3500 человек и еще 3 получили травмы в обычных автомобилях, причем водители активно управляли своими автомобилями.К сожалению, эксперты ожидают, что количество дорожно-транспортных происшествий на начальном этапе не уменьшится резко после внедрения AV-систем, которые предлагают значительные уровни автономного управления, но, тем не менее, требуют, чтобы водители оставались полностью вовлеченными в резервную, отказоустойчивую роль.

Эксперты по безопасности обеспокоены тем, что водители полуавтономных транспортных средств могут заниматься такими видами деятельности, как чтение или текстовые сообщения, и, следовательно, не иметь необходимой ситуационной осведомленности, когда их просят взять на себя управление. Когда водители снова вступают в бой, они должны немедленно оценить свое окружение, определить место в нем автомобиля, проанализировать опасность и принять решение о безопасных действиях.На скорости 65 миль в час машинам требуется менее четырех секунд, чтобы преодолеть футбольное поле, и чем дольше водитель остается отключенным от вождения, тем дольше может потребоваться процесс повторного включения. Автомобильные компании должны разработать более совершенный человеко-машинный интерфейс, чтобы гарантировать, что новые технологии спасают жизни, а не способствуют большему количеству несчастных случаев.

Мы наблюдали аналогичные проблемы в других контекстах: в 2009 году коммерческий авиалайнер пролетел над аэропортом назначения на 150 миль, потому что пилоты не участвовали в полете, пока их самолет летел на автопилоте.Для полуавтономных автомобилей «воздушное пространство» (земля) намного более загружено, а «пилоты» (водители) гораздо менее подготовлены, поэтому для озабоченных водителей еще более опасно работать на автопилоте в течение длительного времени.

Переход к полной автономии

В ближайшие пять лет, вероятно, появятся автомобили, соответствующие 4-му уровню автоматизации SAE. У них будут автоматизированные системы вождения, которые могут выполнять все аспекты динамических автономных систем, даже если водители-люди не отвечают на запросы о вмешательстве.Хотя технология готова к тестированию на рабочем уровне в ограниченных ситуациях, проверка может занять годы, поскольку системы должны быть подвержены значительному количеству необычных ситуаций. Инженеры также должны достичь и гарантировать целевые показатели надежности и безопасности. Первоначально компании будут проектировать эти системы для работы в определенных сценариях использования и определенных географических регионах, что называется геозоной. Еще одним предварительным условием является настройка систем для успешной работы в данных ситуациях и проведение дополнительных настроек по мере расширения геозонированного региона для охвата более широких вариантов использования и географических регионов.

Задача на уровнях 4 и 5 SAE сосредоточена на управлении транспортными средствами без ограничений в любой среде, например, в не нанесенных на карту областях или местах, где нет полос движения или которые включают значительную инфраструктуру и экологические объекты. Поэтому создание системы, которая может работать (в большинстве случаев) в неограниченных средах, потребует значительно больше усилий, учитывая экспоненциально увеличивающееся количество вариантов использования, которые инженеры должны охватить и протестировать. При отсутствии разметки полосы движения или, например, на грунтовых дорогах система должна уметь угадывать, какие участки подходят для движения транспортных средств.Это может быть сложной проблемой со зрением, особенно если поверхность дороги не сильно отличается от окружающей среды (например, когда дороги покрыты снегом).

Полностью беспилотные автомобили могут быть удалены более чем через десять лет

Учитывая текущие тенденции развития, полностью автономные транспортные средства не будут доступны в ближайшие десять лет. Главный камень преткновения — это разработка необходимого программного обеспечения. Хотя аппаратные инновации обеспечат необходимую вычислительную мощность, а цены (особенно на датчики), вероятно, будут продолжать падать, программное обеспечение останется критическим узким местом (инфографика).

Фактически, возможности оборудования уже приближаются к уровню, необходимому для бесперебойной работы хорошо оптимизированного программного обеспечения AV. Современные технологии должны очень скоро достичь требуемых уровней вычислительной мощности — как для графических процессоров (GPU), так и для центральных процессоров (CPU).

Камеры для датчиков имеют необходимый диапазон, разрешение и поле зрения, но сталкиваются со значительными ограничениями в плохих погодных условиях. Радар технологичен и представляет собой лучший вариант для обнаружения в сложных погодных и дорожных условиях.Лидарные системы, обеспечивающие наилучшее поле зрения, могут охватывать 360 градусов с высокой степенью детализации. Хотя эти устройства в настоящее время дороги и слишком велики, в ближайшие год или два на рынке должно появиться несколько рентабельных, небольших и недорогих устройств. Несколько игроков в сфере высоких технологий утверждают, что снизили стоимость лидаров до менее чем 500 долларов, а другая компания представила систему, потенциально способную обеспечить полную автономность (примерно с дюжиной датчиков), примерно за 10 000 долларов.С точки зрения коммерциализации компаниям необходимо понимать оптимальное количество датчиков, необходимых для транспортного средства уровня 5 (полностью автономного).

Серьезные проблемы с программным обеспечением остаются

Программное обеспечение, дополняющее и использующее весь потенциал аппаратного обеспечения автономных транспортных средств, еще предстоит проделать. Сроки разработки застопорились из-за сложности и исследовательского характера проблем.

Одна проблема: AV должны научиться согласовывать модели вождения с участием как людей-водителей, так и других AV.Определение местоположения транспортных средств с очень высокой степенью точности с использованием подверженных ошибкам датчиков GPS — еще одна сложность, которую необходимо решить. Решение этих проблем требует не только значительных предварительных исследований и разработок, но также длительных периодов тестирования и проверки.

Три типа проблем более конкретно иллюстрируют проблему программного обеспечения. Во-первых, анализ объектов, который обнаруживает объекты и понимает, что они представляют, имеет решающее значение для автономных транспортных средств. Система, например, должна по-разному относиться к неподвижному мотоциклу и велосипедисту, едущему по обочине, и поэтому должна улавливать критические различия на этапе анализа объекта.

Первоначальной проблемой при анализе объектов является обнаружение, которое может быть затруднено в зависимости от времени суток, фона и любого возможного движения. Кроме того, слияние датчиков, необходимое для подтверждения существования и типа объекта, технически сложно достичь, учитывая различия между типами данных, которые такие системы должны сравнивать — облако точек (с лидара), список объектов (с радара) и изображения (с фотоаппаратов).

Системы принятия решений — вторая проблема.Чтобы имитировать процесс принятия решений человеком, они должны обсудить множество сценариев и пройти интенсивное комплексное «обучение». Понимание и маркировка различных сценариев и собранных изображений — нетривиальная проблема для автономной системы, а создание всеобъемлющих правил «если-то», охватывающих все возможные сценарии автономного вождения «от двери к двери», как правило, невозможно. Однако разработчики могут создать базу данных правил «если-то» и дополнить ее механизмом искусственного интеллекта (ИИ), который делает умные выводы и предпринимает действия в сценариях, не охватываемых правилами «если-то».Создание такого движка — чрезвычайно сложная задача, которая потребует серьезной разработки, тестирования и проверки.

Система также нуждается в отказоустойчивом механизме, который позволяет автомобилю выйти из строя, не подвергая опасности пассажиров и людей вокруг. Невозможно проверить все возможные состояния программного обеспечения и результат. Было бы сложно даже создать меры защиты от наихудших результатов. и управлять транспортными средствами, чтобы они могли безопасно останавливаться. Потребуются избыточность и длительное время тестирования.

Путь к полностью автономному вождению

По мере того, как компании расширяют программную оболочку в своих попытках создать первое полностью автономное транспортное средство, им необходимо решить проблемы, связанные с несколькими наборами факторов (Иллюстрация 2).

Приложение 2

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами.Напишите нам по адресу: [email protected]

Восприятие, локализация и отображение

Чтобы усовершенствовать беспилотные автомобили, компании в области AV сейчас работают над различными подходами, сосредоточенными на восприятии, отображении и локализации.

Восприятие. Цель — достичь надежного уровня восприятия с наименьшим количеством необходимых тестовых и проверочных миль. За победу в этой гонке борются два подхода.

• Радар, гидролокатор и камеры . Чтобы воспринимать автомобили и другие объекты в окружающей среде, AV используют радары, гидролокаторы и системы камер. Этот подход не позволяет оценивать среду на глубоко детализированном уровне, но требует меньшей вычислительной мощности.
• Лидарное усиление . Второй подход использует лидар в дополнение к традиционному набору датчиков радаров и систем камер. Он требует большей обработки данных и вычислительной мощности, но более надежен в различных средах, особенно в тесных и загруженных трафиком.

Эксперты полагают, что в конечном итоге лидарное увеличение станет подходом, предпочитаемым многими будущими AV-плеерами. Важность увеличения лидаров можно сегодня увидеть, взглянув на тестовые автомобили многих OEM-производителей, поставщиков первого уровня и технических игроков, которые сейчас разрабатывают AV.

Отображение. Разработчики AV предлагают два варианта сопоставления.

• Детализированные карты высокого разрешения . Для создания карт высокой четкости (HD) компании часто используют автомобили, оснащенные лидаром и камерами.Они путешествуют по намеченным дорогам и создают трехмерные карты высокой четкости с 360-градусной информацией (включая информацию о глубине) об окрестностях.
• Отображение функций . Этот подход, который не обязательно требует лидара, может использовать камеры (часто в сочетании с радаром) для нанесения на карту только определенных объектов дороги, которые обеспечивают навигацию. Карта, например, фиксирует разметку полос, дороги и дорожные знаки, мосты и другие объекты, расположенные относительно близко к дорогам. Хотя этот подход обеспечивает более низкие уровни детализации, обработка и обновление упрощаются.

Собранные данные (вручную) анализируются для генерации семантических данных, например, знаков скорости с ограничениями по времени. Картографы могут улучшить оба подхода, используя парк транспортных средств, как управляемых, так и автономных, с пакетами датчиков, необходимыми для постоянного сбора и обновления карт.

Локализация. Благодаря точному определению местоположения автомобиля в окружающей среде определение местоположения является критически важным условием для принятия эффективных решений о том, где и как перемещаться.Распространены несколько подходов.

• Отображение HD . В этом подходе используются бортовые датчики (включая GPS) для сравнения воспринимаемой среды AV с соответствующими картами HD. Он обеспечивает ориентир, по которому транспортное средство может очень точно определить, где именно оно находится (включая информацию о полосе движения) и в каком направлении движется.
• GPS-локализация без HD-карт . Другой подход основан на GPS для приблизительной локализации, а затем использует датчики AV для отслеживания изменений в окружающей среде и, таким образом, уточнения информации о местоположении.Такая система, например, использует данные о местоположении GPS в сочетании с изображениями, снятыми бортовыми камерами. Покадровый сравнительный анализ уменьшает диапазон ошибок сигнала GPS. 95-процентный доверительный интервал для горизонтальной геолокации GPS составляет около восьми метров, что может быть разницей между движением по правой полосе или в неправильном (противоположном) направлении.

Оба подхода также сильно зависят от инерциальных навигационных систем и данных одометрии. Опыт показывает, что первый подход, как правило, гораздо более надежен и обеспечивает более точную локализацию, а второй проще реализовать, поскольку карты HD не требуются.Учитывая разницу в точности между ними, дизайнеры могут использовать второй подход в областях (например, на сельских и менее населенных дорогах), где точная информация о местонахождении транспортных средств не имеет решающего значения для навигации.

Принятие решений

Полностью автономные автомобили могут принимать тысячи решений на каждую пройденную милю. Им нужно делать это правильно и последовательно. В настоящее время дизайнеры AV используют несколько основных методов, чтобы держать свои автомобили на правильном пути.

• Нейронные сети .Для выявления конкретных сценариев и принятия подходящих решений современные системы принятия решений в основном используют нейронные сети. Однако сложный характер этих сетей может затруднить понимание первопричин или логики определенных решений.
• Принятие решений на основе правил . Инженеры придумывают все возможные комбинации правил «если-то», а затем соответствующим образом программируют средства передвижения, используя подходы, основанные на правилах. Требуемые значительные время и усилия, а также вероятная неспособность учесть все потенциальные дела делают этот подход неосуществимым.
• Гибридный подход . Многие эксперты считают лучшим решением гибридный подход, в котором используются как нейронные сети, так и программирование на основе правил. Разработчики могут решить сложность, присущую нейронным сетям, путем введения избыточности — конкретных нейронных сетей для отдельных процессов, связанных централизованной нейронной сетью. Если-то правила дополняют этот подход.

Гибридный подход, особенно в сочетании с моделями статистического вывода, сегодня наиболее популярен.

Тестирование и валидация

В автомобильной промышленности накоплен значительный опыт использования методов тестирования и валидации. Вот некоторые из типичных подходов, используемых для разработки AV.

• Грубая сила . Инженеры проверяют автомобили на миллионы километров пробега, чтобы статистически определить, что системы безопасны и работают должным образом. Проблема заключается в необходимом количестве миль, на накопление которого может уйти много времени. Исследования показывают, что AV-системам потребуется около 275 миллионов миль, чтобы продемонстрировать с 95-процентной уверенностью, что их частота отказов не превышает 1.09 смертельных случаев на 100 миллионов миль, что эквивалентно уровню смертности людей в США в 2013 году. Чтобы продемонстрировать возможности, превосходящие человеческие, количество требуемых миль может быстро исчисляться миллиардами.

  Если 100 автономных транспортных средств будут ездить 24 часа в сутки, 365 дней в году, со средней скоростью 25 миль в час, то для достижения 275 миллионов миль потребуется более десяти лет.

• Программное обеспечение в цикле или моделирование в цикле . Более осуществимый подход сочетает в себе реальные испытания с моделированием, который может значительно сократить количество требуемых миль испытаний и уже знаком в автомобильной промышленности.Моделирование запускает транспортные средства с помощью алгоритмов для различных ситуаций, чтобы продемонстрировать, что система может принимать правильные решения в различных обстоятельствах.
• Аппаратное моделирование (HIL) . Чтобы проверить работу реального оборудования, моделирование HIL тестирует его, а также передает в систему предварительно записанные данные датчиков. Такой подход снижает стоимость тестирования и валидации и повышает уверенность в их результатах.

В конечном итоге компании, вероятно, будут внедрять гибридный подход, который включает в себя все эти методы для достижения требуемых уровней достоверности за минимальное время.

Подрывные тенденции, которые изменят автомобильную промышленность

Ускорение процесса

Хотя текущие оценки показывают, что до внедрения полностью автономных транспортных средств, вероятно, потребуется больше десяти лет, отрасль может сократить эти сроки несколькими способами.

Во-первых, AV-игроки должны осознавать, что одной компании будет чрезвычайно сложно самостоятельно разработать весь программный и аппаратный стек, необходимый для автономных транспортных средств.Им необходимо стать более искусными в сотрудничестве и формировании отраслевых партнерств. В частности, они могут связываться с нетрадиционными участниками отрасли, такими как технологические стартапы и OEM-производители. На детальном уровне это означает сотрудничество с компаниями (такими как поставщиков лидаров и картографии) из стратегически важных сегментов.

Далее, разработка и проверка патентованных решений могут быть непомерно дорогими, поскольку для них потребуется несколько AV-плееров, которые берут на себя всю ответственность и разделяют риск.Открытый образ мышления и согласованные стандарты не только ускорят сроки, но и сделают разрабатываемую систему более надежной. В результате совместимые компоненты будут способствовать созданию модульной инфраструктуры разработки системы по принципу plug-and-play.

Еще один способ ускорить процесс — перейти к разработке интегрированных систем. Вместо нынешнего подавляющего внимания к компонентам с конкретным использованием, отрасли необходимо уделять больше внимания разработке реальных (систем) систем, особенно с учетом огромных проблем безопасности, связанных с AV.Фактически, достижение уровней надежности и долговечности на протяжении всего жизненного цикла транспортного средства, которые сейчас наблюдаются в самолетах, с большой вероятностью станет новый мандат отрасли и упор на развитие системы, вероятно, лучший способ достичь этой цели.

---

Появление полностью автономных автомобилей может произойти через несколько лет, но компании уже делают огромные ставки на то, как будет выглядеть окончательный архетип AV. Как автономные автомобили будут принимать решения, чувствовать свое окружение и защищать людей, которых они перевозят? Действующие игроки, стремящиеся формировать — и, возможно, контролировать — стратегические элементы этой отрасли, сталкиваются с легионом находчивых, высококонкурентных игроков, у которых есть все необходимое, чтобы дать возможность даже самому высокопоставленному инсайдеру получить прибыль.Учитывая безумные темпы развития индустрии AV, компаниям, ищущим кусок этого пирога, необходимо стратегически позиционировать себя, чтобы захватить его сейчас, а регулирующим органам необходимо наверстать упущенное, чтобы обеспечить безопасность населения, не препятствуя гонке за инновациями.

Будьте в курсе ваших любимых тем

В чем разница между автопилотом и автономным?

Автомобильные технологии быстро развиваются, и по мере того, как покупателям автомобилей предлагаются новые функции, важно, чтобы автомобилисты понимали, как их использовать при управлении своим автомобилем.Это включает в себя понимание разницы между автономным и автопилотом; обе эти функции могут уменьшить количество несчастных случаев, однако они работают по-разному.

Автопилот

Автопилот использует многочисленные датчики, расположенные вокруг транспортного средства, для навигации по окружающей среде. Эти системы полагаются на радар / гидролокатор, камеры и цифровые мониторы, чтобы определять окружающую среду и удерживать транспортное средство в пределах соответствующей полосы. Когда автопилот активен, система может управлять автомобилем, менять полосу движения, регулировать скорость и управлять функцией торможения.Однако, если он обнаруживает проблему, например, ребенка, бегущего впереди транспортного средства, автопилот предназначен для передачи управления водителю. Несмотря на то, что эти системы впечатляют, эти системы по сути представляют собой усовершенствованные системы круиз-контроля, требующие от водителя бдительности в отношении направления движения, скорости, условий и т. Д.

Автономный

В отличие от автопилота, автономные автомобили не требуют взаимодействия и управления со стороны человека. Эти системы предназначены для того, чтобы полностью исключить людей из уравнения вождения.Эти системы воспринимают окружающую среду с помощью датчиков, радаров, камер и систем управления компьютерным зрением, которые интерпретируют все, от дорожных условий до дорожных знаков. Автономные системы включают в себя широкий спектр алгоритмов, которые интерпретируют данные и определяют риск. Например, они могут обнаружить ребенка на тротуаре, определить, что это ребенок, и оценить, будут ли движения ребенка помещать его на пути транспортного средства. Если компьютер определяет, что существует вероятность столкновения, он либо замедлит автомобиль, либо остановит его, либо отрегулирует его движения, чтобы избежать столкновения с ребенком.

Думать и сохранять бдительность во время вождения

Системы автопилота

требуют, чтобы водители продолжали думать о дороге во время вождения, в то время как автономные системы разработаны так, чтобы думать за водителя. Однако ни одна из систем не является безупречной, и было несколько сбоев, связанных с обоими типами технологий, которые адвокаты Лас-Вегаса судили в суде. Эти аварии подчеркивают тот факт, что, хотя технологии развиваются, водитель по-прежнему должен постоянно думать о дороге, пока он находится за рулем, чтобы предотвратить травмы и смерть в результате противоправных действий.

Автоматические автомобили для обеспечения безопасности | NHTSA

NHTSA под руководством министра транспорта Элейн Л. Чао демонстрирует свою приверженность делу спасения жизней на дорогах и автомагистралях нашей страны благодаря активному и инклюзивному подходу к безопасной разработке, тестированию и развертыванию новых и передовых автомобильных технологий, которые имеют огромный потенциал для повышения безопасности и мобильности для всех американцев, NHTSA демонстрирует свою приверженность спасению жизней на дорогах и автомагистралях нашей страны.

В сентябре 2016 года НАБДД и Министерство транспорта США издали Федеральную политику в отношении автоматизированных транспортных средств, в которой изложен упреждающий подход к обеспечению безопасности и содействию инновациям. Основываясь на этой политике и учитывая отзывы, полученные в ходе публичных комментариев, встреч с заинтересованными сторонами и слушаний в Конгрессе, в сентябре 2017 года агентство выпустило документ Automated Driving Systems: A Vision for Safety 2.0 . Обновленное руководство 2.0 предлагает гибкий, нерегулируемый подход к безопасности автоматизированных транспортных средств, поддерживая автомобильную промышленность и другие ключевые заинтересованные стороны, поскольку они рассматривают и разрабатывают передовые методы безопасного тестирования и развертывания ADS уровней 3–5.Он также предоставляет техническую помощь штатам и передовой опыт для политиков в отношении ADS.

В октябре 2018 года Департамент транспорта США выпустил Подготовка к будущему транспорта: автоматизированные транспортные средства 3.0 , который основывается на добровольном руководстве, представленном в версии 2.0, но не заменяет его. AV 3.0 расширяет сферу применения на все наземные автомобильные транспортные системы и был разработан на основе участия различных заинтересованных сторон по всей стране. AV 3.0 структурирован вокруг трех ключевых областей:

1. Повышение мультимодальной безопасности,
2. Снижение неопределенности в политике и
3. Описание процесса работы с U.S. DOT.

Обеспечение американского лидерства в технологиях автоматизированных транспортных средств: Автоматизированные транспортные средства 4.0 был выпущен в январе 2020 года. AV 4.0 основывается на AV 3.0, расширяя область действия до 38 соответствующих компонентов правительства США (USG), которые имеют прямую или косвенную долю участия в безопасной разработке и интеграция AV-технологий. AV 4.0 структурирован вокруг трех ключевых областей:

1. USG AV, принципы,
2. Усилия администрации, поддерживающие рост и лидерство AV-технологий, и
3. Деятельность правительства США и возможности для сотрудничества.

По мере развития автоматизированных технологий будет развиваться и руководство отдела. Руководство должно быть гибким и развиваться по мере развития технологий, но при этом безопасность всегда будет главным приоритетом.

Tesla против Waymo: кто выиграет гонку на беспилотных автомобилях

Сейчас происходит гонка, которая простирается от Кремниевой долины до Детройта и обратно: кто может сделать беспилотный автомобиль, который ведет себя лучше, чем водитель-человек? Это намного сложнее, чем казалось даже несколько лет назад, потому что водители-люди много знают — не только о своих машинах, но и о том, как люди ведут себя на дороге, когда они за рулем.Чтобы достичь такого же понимания, компьютеризированным автомобилям требуется много данных. И две компании, у которых сейчас больше всего данных, — это Tesla и Waymo.

И Tesla, и Waymo пытаются собрать и обработать достаточно данных, чтобы создать автомобиль, который может управлять собой. И они подходят к этим проблемам по-разному. Tesla использует преимущества сотен тысяч автомобилей, которые находятся на дороге, собирая реальные данные о том, как эти автомобили работают (и как они могут работать , ) с помощью автопилота, своей нынешней полуавтономной системы.Waymo, начавшаяся как проект Google по созданию беспилотных автомобилей, использует мощные компьютерные симуляции и передает полученные от них знания в небольшой парк реальных автомобилей.

Возможно — и сторонники этого, безусловно, утверждают, — что технология беспилотного вождения снизит количество ежегодных смертей в США в результате автокатастроф, ошеломляющее 40 000 человек. Но есть также огромный финансовый стимул для того, чтобы как можно быстрее применить всю эту технологию, основанную на данных, на дороге. Intel считает, что автономные транспортные средства могут приносить 800 миллиардов долларов дохода в год в 2030 году и 7 триллионов долларов в год к 2050 году.Прошлым летом аналитик Morgan Stanley Адам Джонас сказал в записке, что данные могут быть более ценными для Tesla, чем что-то вроде Model 3. «Есть только один достаточно большой рынок, чтобы поднять стоимость акций до уровня стремлений Илона Маска: миль , данные и содержание », — писал он в июне.

Кадр из Видео Tesla , демонстрирующее действие автопилота. Изображение: Tesla

Tesla стремится к автономности, используя автомобили, принадлежащие клиентам, для сбора этих важнейших данных.У компании сотни тысяч клиентов, многие из которых используют автопилот на улицах по всему миру каждый день, а Tesla — в соответствии со своей политикой конфиденциальности — собирает информацию о том, насколько хорошо работает эта функция. Это знакомая стратегия всем, кто следил за другой компанией Илона Маска: SpaceX. Маск незаметно протестировал оборудование на реальных запусках ракет и даже продал некоторые из испытательных запусков компании.

Трудно точно сказать, сколько миль данных Tesla получила от автопилота, потому что компания не делает много публичных заявлений по этому поводу.В 2016 году тогдашний глава автопилота сообщил собравшимся в Массачусетском технологическом институте, что Tesla зарегистрировала 780 миллионов миль данных, из которых 100 миллионов пройдут, в то время как автопилот «по крайней мере частично контролируется» согласно IEEE Spectrum . Позднее тем летом Маск сказал, что Tesla собирала «чуть более 3 миллионов миль [данных] в день». Однако по состоянию на июль прошлого года общее количество пройденных автопарком миль подскочило до 5 миллиардов. По мере того как Tesla продает больше автомобилей, объем данных, которые можно собирать, увеличивается в геометрической прогрессии.

Клиенты Tesla проехали миллиарды реальных миль

Не все эти мили от автопилота, и автопилот по-прежнему является лишь полуавтономной функцией. Но Tesla также собирает данные о том, как автопилот будет обрабатывать различные сценарии вождения, даже если эта функция не используется. Автомобили Tesla могут регистрировать случаи, когда программное обеспечение автопилота могло бы предпринять действия, и эти данные в конечном итоге загружаются обратно в Tesla. Этот так называемый «теневой режим» сбора данных означает, что Tesla может моделировать полные данные автопилота на многих из этих миллиардов миль, которые пройдены.

Единственная другая компания, работающая с аналогичными объемами данных, — это Waymo, которая ранее в этом году объявила, что смоделировала 5 миллиардов миль автономного вождения. Компания также сообщила, что на дорогах общего пользования она преодолела 5 миллионов километров самостоятельного движения. Это больше, чем практически у любой другой компании, тестирующей беспилотные автомобили вместе с , если недавние отчетные данные в штате Калифорния — крупнейшем на данный момент очаге автономных испытаний — являются каким-либо показателем.

Работа

Waymo ограничена тем фактом, что он собирает реальные данные только через парк из 500-600 самоуправляемых минивэнов Pacifica.У Tesla более 300 000 автомобилей на дорогах по всему миру, и эти автомобили перемещаются в гораздо более разнообразных условиях, чем Waymo, который в настоящее время находится только в Техасе, Калифорнии, Мичигане, Аризоне и Джорджии. Но Tesla учится только на этих реальных милях, потому что даже когда автопилот задействован , текущая версия является только полуавтономной.

Этот баланс также изменится. Waymo планирует добавить еще «тысячи» минивэнов Chrysler в свой флот, начиная с конца этого года.И недавно он объявил о партнерстве с Jaguar Land Rover для разработки полностью автономной версии полностью электрического внедорожника I-Pace с нуля. Waymo заявляет, что в ближайшие годы она добавит к своему автопарку до 20 000 таких автомобилей и сможет обрабатывать 1 миллион поездок в день, как только все эти машины будут в пути.

До тех пор Waymo в значительной степени полагается на свои симуляторы, и компьютеры не всегда могут предложить все странные сценарии реального мира. Вот почему важно, что сейчас Tesla лидирует по количеству миль в реальном мире, — утверждает аналитик Таша Кини, отвечающая за компанию Ark Invest.«Я чувствую, что все согласны с тем, что технология Waymo на данный момент лучшая, но я думаю, что многие люди недооценивают силу набора данных, которым располагает Tesla», — говорит она.

Фото Амелии Холовати Кралес / The Verge

ВИДЫ ДАННЫХ

Эти две компании не только собирают данные в разных масштабах, они также собирают разные данные. В самоуправляемых минивэнах Waymo используются три различных типа датчиков LIDAR, пять радарных датчиков и восемь камер.Автомобили Tesla также сильно оснащены: восемь камер, 12 ультразвуковых датчиков и один радар, обращенный вперед.

Но Tesla не использует LIDAR. ЛИДАР во многом похож на радар, но вместо радиоволн он отправляет миллионы световых сигналов лазера в секунду и измеряет, сколько времени требуется, чтобы они вернулись в норму. Это позволяет создать изображение с очень высоким разрешением, изображающее окружение автомобиля во всех направлениях, если оно размещено в нужном месте (например, на крыше автомобиля). Он сохраняет эту точность даже в темноте, поскольку датчики являются собственными источниками света.Это важно, потому что камеры хуже в темноте, а радар и ультразвук не так точны.

LIDAR может быть дорогим и громоздким, и он также включает в себя движущиеся механические части (по крайней мере, на данный момент). Маск недавно назвал эту технологию «костылем» и заявил, что, хотя в краткосрочной перспективе она упрощает жизнь, компаниям придется осваивать системы на основе камер, чтобы снизить затраты.

Огромная часть индустрии согласна с необходимостью LIDAR, но Маск не согласен.

Если Tesla сможет разрабатывать автономные автомобили без этой технологии, Кини говорит, что это было бы огромным преимуществом.«Это более рискованная стратегия, но в конце концов она может окупиться», — объясняет она. «Если Tesla решит [беспилотные автомобили без LIDAR], все остальные будут пинать себя».

Это огромное «если». По словам Раджа Раджкумара, содиректора спонсируемой General Motors исследовательской лаборатории автономного вождения в Университете Карнеги-Меллона, без данных LIDAR Tesla может оказаться в невыгодном положении. (CMU — школа, настолько известная своими робототехническими навыками, что в 2015 году Uber переманил десятки сотрудников.)

LIDAR рассматривается многими в отрасли как важный инструмент для создания автомобилей, которые могут управлять собой, и Раджкумар говорит, что к подходу Tesla относятся с большим скептицизмом. «Мы не думаем, что оборудования будет достаточно для этого, и я не думаю, что Tesla особенно близка к [полностью] работе без драйверов», — говорит он.

Также неясно, какие данные Tesla собирает для начала. Tesla имеет доступ к данным о скорости автомобиля, ускорении, торможении, использовании аккумулятора и может сохранять «короткие видеоклипы» во время аварий в соответствии с политикой конфиденциальности компании.Эти данные могут быть собраны удаленно или во время сервисных встреч. Но в отношении автопилота в политике конфиденциальности только указано, что Tesla может получить доступ к «информации, касающейся использования и работы» этой функции.

Tesla отказалась комментировать, какие данные собираются с каких датчиков, или качество этих данных. Это может быть все видео с машины, только с некоторых камер в определенные моменты (например, аварии) или данные с ультразвуковых датчиков без видео. И, как говорит Раджкумар, также неясно, видео ли это с полной частотой кадров или что-то с меньшей точностью.

Кини соглашается. «Набор данных Waymo намного более детализирован только потому, что они используют LIDAR, который собирает гораздо больше информации, чем можно было бы получить только с помощью камер», — говорит она.

ОБРАБОТКА ЗАДАЧ

Сбор данных — это одно. Но даже Маск отметил, что обработка данных также является сложной задачей. «На самом деле довольно сложно обработать эти данные, а затем тренироваться на основе этих данных и заставить машину эффективно учиться на этих данных, потому что это просто огромное количество», — сказал Маск во время телефонного разговора прошлым летом.

Waymo, напротив, звучит более уверенно в своих симуляциях. Компания воссоздает полные компьютерные модели городов, в которых она тестирует, и отправляет через них 25 000 «виртуальных беспилотных автомобилей» каждый день, согласно отчету The Atlantic от прошлого лета.

Это помогает Waymo создать тесную обратную связь, воссоздавая реальные данные о вождении на компьютере, где могут быть запущены «тысячи вариантов» сценария. Затем данные загружаются обратно в тестовые автомобили Waymo.Waymo также построила специальный испытательный центр в Калифорнии, где он может создавать определенные уличные объекты или сценарии сцены, которые, кажется, создают наибольшие проблемы для его автомобилей.

У Waymo есть более очевидная петля между симуляциями и реальным парком испытаний

Этот замкнутый цикл, по словам Раджкумара, «возник за счет невероятных вложений, ресурсов, времени и усилий, которых у Waymo, конечно, явно предостаточно, благодаря своей материнской компании». Он говорит, что Tesla будет сложно с этим сравниться.«Tesla пришлось бы потратить на это намного больше, а также пройти очень трудоемкий процесс».

В своем втором «генеральном плане» для Tesla, опубликованном два года назад, Маск сказал, что, по его мнению, потребуется около 6 миллиардов миль, чтобы получить «всемирное одобрение регулирующих органов» на настоящую технологию автономного вождения. Tesla, вероятно, уже преодолела эту отметку в реальных милях, но ее автомобили все еще не могут полностью управлять собой. Демонстрационный пробег Tesla, который едет из Лос-Анджелеса в Нью-Йорк, который должен был состояться в 2017 году, был отложен, а цель развертывания окончательной версии автопилота продолжает двигаться.

Между тем, Waymo приближается к цифре 6 миллиардов миль по моделированию, и компания накапливает виртуальные мили быстрее, чем когда-либо, еще тысячи тестовых автомобилей ждут своего часа. Позднее в этом году компания планирует запустить коммерческую программу вызова пассажиров с помощью своих самоуправляемых минивэнов, которую она уже тестирует в Аризоне, что может еще больше укрепить эту петлю обратной связи.

Фото Вьерана Павича / The Verge

ДРУГИЕ КОНКУРЕНТЫ

Tesla и Waymo — две из самых продвинутых компаний, тестирующих эту технологию, но они не одиноки.Одним из самых заметных конкурентов в этой сфере был Uber. По сравнению с Tesla и Waymo, Uber применил более бессистемный подход к тестированию беспилотных автомобилей, что типично для компании, воплощающей девиз Кремниевой долины «двигайся быстро и ломай».

После начала тестирования в Питтсбурге в 2016 году, Uber поставил ранние версии своих модифицированных полуавтономных автомобилей Volvo на улицах Сан-Франциско, не получив необходимых разрешений штата. Когда компанию разорили, они перенесли испытания в Аризону.В конце концов Uber согласился с основными требованиями Калифорнии, но его разрывы с законодателями поставили компанию позади конкурентов, таких как Waymo, в реальных километрах.

После того, как Uber был создан с тестовыми автопарками в трех штатах, он быстро увеличил количество миль. По данным The New York Times , к ноябрю 2017 года он преодолел 2 миллиона миль по стране. Однако неясно, сколько миль смоделировал Uber, и качество его технологий оказалось под вопросом после того, как один из его тестовых автомобилей убил пешехода в Аризоне в марте.Генеральный директор Uber Дара Хосровшахи сказал, что компания остается «абсолютно приверженной» программе, но ее усилия по тестированию пока приостановлены.

По словам Кини, единственная другая компания, выполняющая работу, аналогичную Waymo или Tesla, когда дело касается беспилотных автомобилей, — это более старомодная компания: General Motors. GM разрабатывает беспилотные электромобили Bolt с помощью приобретенной компании под названием Cruise Automation, и недавно объявила о планах опробовать собственный ограниченный коммерческий сервис беспилотного вождения в 2019 году.

GM разрабатывает полностью электрические Chevy Bolts без рулевого колеса и педалей, а в 2019 году запустит коммерческое испытание Bolts, оснащенных технологией Cruise Automation. Изображение: GM

GM следует по стопам Waymo, генерируя и обрабатывая данные, необходимые для обучения автомобилей управлению автомобилем с помощью небольшого тестового парка. Но Кини считает, что сила GM — это масштабы производства.«У Waymo есть сделка с Jaguar, и в будущем это может превратиться во что-то, но на самом деле они не производят машины собственными силами. Я думаю, что в наличии вертикальной стратегии есть преимущество », — говорит она. «С автономным набором датчиков, когда вы строите его с нуля, вы лучше понимаете, как должно выглядеть производство и как вы можете все оптимизировать».

GM, как и Tesla, также имеет полуавтономный продукт в автомобилях клиентов, которые сейчас находятся на дорогах. Но этот продукт — Super Cruise — ограничен одной моделью Cadillac, и нет никаких признаков того, что он будет распространяться на другие модели в ближайшее время.

В глазах Кини это еще одна упущенная возможность. «Это то, чего им не хватает, и это то, чего не хватает всем другим автопроизводителям», — говорит она. «Почему никто не установил датчики на автомобили своих клиентов, которые собирают данные, как Tesla?»

ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛЮБОЙ ХОРОШО?

В гонке есть темная лошадка: Nvidia. Возможно, это не миллиарды миль, которыми могут похвастаться Tesla и Waymo, но технологии Nvidia используются сотнями компаний, в том числе Tesla, в сфере беспилотного вождения.В прошлом месяце Nvidia начала продавать то, что она называет «Drive Constellation», которая по сути представляет собой готовый симулятор для проектов самоуправления других компаний. Другими словами, это коммерческая версия симуляций, которые Nvidia уже использовала для тестирования, а также проверки собственного программного и аппаратного обеспечения для самостоятельного вождения.

«Мы никак не можем объехать и запечатлеть все безумные вещи, которые происходят на дорогах».

Доступ к качественному моделированию имеет решающее значение для разработки автономных транспортных средств, — говорит Дэнни Шапиро, старший директор по автомобильной промышленности в Nvidia, в интервью The Verge .«У нас нет возможности покататься и запечатлеть все безумные вещи, которые происходят на дорогах. Проехали триллионы миль, [но] много из них, большинство из них — очень скучные мили », — говорит он. «После определенного момента вы овладели этим».

Вот когда инженерам приходится изучать так называемые угловые случаи или сценарии, которые случаются не так часто. Когда дело доходит до вождения, Шапиро говорит, что их очень много: автомобили с красным светом, дорожная ярость, опасная погода, резкий солнечный свет на восходе или закате.Достаточно вождения в реальном мире с тестовыми автомобилями, и вы обязательно столкнетесь с этими событиями и сценариями, но не настолько часто, чтобы научиться с ними справляться. Например, в реальном мире у вас есть всего несколько минут в день, чтобы проехать по определенной дороге, когда солнце садится. В симуляции? «Мы можем ездить по любой дороге 24 часа в сутки на закате и инсценировать все виды [других] потенциальных опасностей», — говорит он.

Вот почему любая компания в первую очередь моделирует автономные мили. Тем не менее, снизив барьер для входа, Nvidia упростила выход в это пространство для компаний без такого размера парка или финансовой поддержки, которыми гордятся Tesla и Waymo.Более того, бизнес-модель Nvidia в качестве поставщика автономных технологий может помочь создать де-факто отраслевой стандарт для моделирования автономного вождения, если он получит широкое распространение.

Создание стандартов для моделирования беспилотного вождения могло бы стать важным шагом для развития технологии, потому что сейчас трудно оценить качество моделирования, выполняемого частными компаниями, по словам Нидхи Калра, старшего специалиста по информационным технологиям некоммерческой исследовательской организации RAND Corporation.

«Проблема любого симулятора в том, что он упрощает реальный мир», — говорит Калра.«Даже если он точно стимулирует мир, если все, что вы имитируете, — это солнечный день в Маунтин-Вью без движения транспорта, то какой смысл проехать миллиард миль по тому же тупику в Маунтин-Вью? Я не говорю, что это то, что кто-то делает, но без этой информации мы не сможем понять, что на самом деле означает миллиард миль ».

Калра является соавтором ряда исследований для RAND, посвященных технологиям автономного вождения, в том числе исследования в 2016 году, в котором пытались определить, сколько миль нужно проехать в реальном мире, чтобы доказать, что автономные автомобили безопаснее людей.Калра и соавтор Сьюзан М. Пэддок пришли к выводу, что автомобили с автономным управлением необходимо проехать «сотни миллионов миль, а иногда и сотни миллиардов миль», чтобы делать какие-либо статистически достоверные заявления о безопасности. Из-за этого, писали они, компаниям необходимо найти другие способы продемонстрировать безопасность и надежность.

«Когда компания говорит« мы проехали столько миль в симуляторе », я думаю:« Что ж, я рад, что у тебя есть симулятор »». По словам Калры, модели

могут служить этой цели, но необходимо больше контекста, окружающего эти заявления о пробеге.«Если я скажу вам, что наиграла миллиард миль на Grand Theft Auto , это не сделает меня хорошим водителем», — говорит она. «Когда компания говорит:« Мы проехали столько миль в симуляторе », я думаю:« Что ж, я рад, что у тебя есть симулятор ».

Калра говорит, что важно скептически относиться к любым «смоделированным милям», которые разделяют компании, если только они не предложат более подробную информацию о том, что моделируется. «Мили в реальном мире по-прежнему очень важны. Вот где резина буквально встречается с дорогой, и ей нет замены », — говорит она.

Фото: Шон О’Кейн / The Verge

Знание о том, что Tesla и Waymo накопили больше всего миль как в моделировании, так и в реальном мире, помогает подготовить таблицу для дискуссии о том, у кого «больше» данных. Но одного этого знания недостаточно, чтобы действительно определить, у кого есть максимальное преимущество. Если Tesla действительно добьется полного самоуправления без LIDAR, она теоретически может предложить своим клиентам обновление программного обеспечения, которое щелкнет выключателем.

Но как компания докажет, что это безопасно? У Tesla действительно есть собственный небольшой парк тестовых автомобилей, зарегистрированных в Калифорнийском DMV, но они проехали ноль миль в 2017 году. И на протяжении всех миль, которые компания налетела с текущей версией автопилота, на дороге через парк своих клиентов, большую часть они были потрачены на сбор данных о реальном применении полуавтономной технологии — технологии, которая снова расследуется Национальным советом по безопасности на транспорте после того, как другой водитель умер, используя эту функцию.

Waymo может оказаться в лучшем положении, чтобы доказать безопасность с помощью реальных миль, если у него есть парк автомобилей в тысячи единиц, но это может быть сложно, поскольку он по-прежнему ограничен несколькими местоположениями. Даже в нынешней слабой нормативно-правовой среде для тестирования беспилотных автомобилей прогресс в расширении этих усилий потребует времени.

Не существует точной метрики или определения того, насколько «безопасны» эти автомобили.

Другая проблема — как определить «безопасность» для начала. единственная общая метрика, применяемая ко всем этим компаниям в равной степени, — это так называемое «отключение», которое отслеживает, сколько раз водителям, обеспечивающим безопасность, приходится восстанавливать контроль над автономными системами автомобиля.Это тоже несовершенная метрика: она систематически каталогизируется только Управлением по делам транспорта Калифорнии, и было доказано, что ее легко обмануть, потому что у нее такое расплывчатое определение.

Когда для этих компаний придет время доказать регулирующим органам или клиентам, что они разработали полностью автономную технологию, наиболее вероятным показателем, который будет использоваться для оценки того, разработала ли компания полностью автономный автомобиль с полной остановкой, будет независимо от того, безопаснее ли они или нет, чем вождение человека. Как это определить — количество аварий на X миль, травм на X миль или даже смертей на X миль — это другой вопрос.

Как отмечают Калра и Паддок в своем исследовании, это будет трудно доказать на практике. Но Калра считает, что это невозможно доказать только с помощью моделирования — по крайней мере, без более глубокого и открытого понимания качества и скорости собираемых данных. «Мы, вероятно, увидим эту технологию, прежде чем получим убедительные доказательства ее безопасности», — говорит она. «Это загвоздка. Мы не сможем доказать, насколько безопасны беспилотные автомобили, пока мы все не решим их использовать ».

.