Беспилотные автомобили: как они работают и какие проблемы имеют
Как работают беспилотные автомобили, почему так сложно сделать абсолютно автономный автомобиль и когда все же исчезнет потребность в водителях?
В основе работы беспилотного автомобиля лежит несколько ключевых технологий:
- компьютерное видение,
- глубинное обучение,
- роботехника,
- навигация.
Рассмотрим кратко, в чем заключается роль каждой из этих технологий.
Благодаря технологиям компьютерного видения автомобили могут «видеть», что их окружает. Это система восприятия информации — «глаза» и «уши» автомобиля. Она состоит из видеокамер, радаров и лазеров. Камеры фиксируют последовательность определенных картинок. Обычно они переводятся в черно-белый формат для ускорения обработки. Далее каждому пикселю на картинке присваивается определенное числовое значение, которое отражает, насколько интенсивным является его цвет. Таким образом каждая картинка превращается в цифровую матрицу.
Задание следующей технологии — глубинного обучения — трактовка этой матрицы, получение полезной информации со снятой картинки и принятие соответствующих решений. Анализ проводят искусственные нейросети. Например, одна такая нейросеть может, получив картинку в виде числовой матрицы, выдать результат, что перед автомобилем пешеход. В отличие от классического подхода к программированию ответ не является следствием встроенных правил, ведь просто нереально прописать все возможные варианты нахождения пешехода перед автомобилем. Нейросети зато проходят через так называемые тренировки: им показывают несколько миллионов фотографий с указанием, есть ли на фото пешеход или нет. Беспилотные автомобили полагаются на множество таких нейросетей, которые помогают различать не только людей, но и соседние автомобили, полосы движения, расстояние до тех или иных объектов, скорость изменения этого расстояния и тому подобное. Проанализировав таким образом всю информацию, полученную от камер, радаров и лазеров, принимается решение относительно необходимых действий: торможения, ускорения, остановки, изменения полосы движения.
Читайте также:
- Пропасть между биологическим и цифровым мозгом сужается
- Как машинное обучение усовершенствует рабочие процессы компаний
- Глубинное обучение – мандат людям, не только роботам
Следующая составляющая беспилотного автомобиля - роботехника - непосредственно отвечает за воплощение принятого решения.
И, наконец, система навигации помогает автомобилю ориентироваться на дороге и выбирать правильный маршрут.
Все это звучит довольно оптимистично, и такие гиганты, как Tesla, Uber и Waymo, обещают выпустить полностью автономные автомобили уже в ближайшие годы. Однако многие эксперты не разделяют этого оптимизма через ряд вызовов, на которые производители беспилотных автомобилей пока не в состоянии ответить.
Проблемы распространения автономных автомобилей
Первоочередной проблемой, конечно же, является безопасность таких автомобилей. Основная задача заключается в том, чтобы построить систему, которая воспринимала бы ситуацию на дороге лучше, чем человек-водитель. По статистике США, на одну смерть на дороге приходится 1 млн часов вождения. Если не брать во внимание тех, кто садится за руль подшофе или же пишет сообщение во время движения, получится еще меньше: одна роковая ошибка на 10 млн часов вождения. Именно такого уровня безопасности пытаются достичь производители беспилотных автомобилей, но, к сожалению, сейчас системы ошибаются значительно больше: один раз на несколько десятков тысяч часов вождения, то есть примерно в тысячу раз чаще, чем трезвые и сознательные водители.
Второй вызов заключается в создании системы, которая могла бы принимать обоснованные решения. Например, насколько быстро ехать и когда менять полосу движения.
Но определение того, что является «обоснованным» в той или иной ситуации, является не столько техническим заданием, как регуляторным. Когда автомобиль без водителя принимает любое решение, он идет на компромисс между безопасностью и полезностью: максимального уровня безопасности будет достигнуто, если машина будет стоять на месте или ехать очень медленно, но тогда она перестает быть полезной. Поэтому в этом вопросе регуляторы должны формализовать разумные пределы для таких решений, а автопроизводители соответствующим образом запрограммировать свои автомобили. Кроме того, упомянутый механизм обеспечит правовые рамки для оценки вины, когда беспилотные автомобили попадут в аварии: если система принятия решений вышла за допустимые пределы, отвечать должен производитель автомобиля.
Наконец, последний вызов заключается в том, чтобы сделать беспилотные автомобили доступными для потребителей. Цена должна быть такой, чтобы потребители массово готовы были переходить на эти модели. Как свидетельствуют исследования рынка, доплата за функцию автопилота не должна превышать несколько тысяч долларов. Тогда как на сегодня технологии, которые обеспечивают управление автомобилем без водителя, стоят десятки тысяч долларов. А это означает, что беспилотные модели интересуют лишь бизнес, который занимается грузовыми или пассажирскими перевозками и желает сэкономить на оплате труда водителя, по крайней мере в США превышает десятки тысяч долларов.
Итак, перед автопроизводителями стоит непростая задача повысить безопасность беспилотных автомобилей, снизив при этом стоимость соответствующих технологий в несколько раз. Поэтому вряд ли стоит ожидать массовый выпуск беспилотных автомобилей для конечных потребителей в ближайшие пять лет. Тем временем первые беспилотные такси могут появиться уже в 2021-2022-м году.