Ранняя версия беспилотника Lyft
Что такое беспилотный автомобиль
Это автомобиль, оборудованный системой автоматического управления, способный передвигаться из точки А в точку Б без участия человека.
Как работают беспилотные автомобили
Чтобы приехать в пункт назначения, беспилотный автомобиль должен знать маршрут, понимать окружающую обстановку, соблюдать ПДД и корректно взаимодействовать с пешеходами и другими участниками дорожного движения. Чтобы соответствовать этим требованиям, беспилотник использует следующие технологии:
- Камеры: визуальное обнаружение объектов, например, дорожная разметка и знаки
- Радар: определение препятствий и объектов впереди и сзади, а также определение расстояния до них
- Лидар: похож на радар, но гораздо четче и позволяет обнаруживать объекты вокруг автомобиля (полный обзор 360 градусов)
- AI (искусственный интеллект): мозги машины. Обрабатывает данные с камер и сенсоров, управляет автомобилем и принимает решения.
Уровни автономности
Организация под названием SAE International сделала доброе дело и стандартизировала 5 уровней автономности, которых придерживаются все игроки на рынке:
- Level 0?—?No Automation: Водитель должен контролировать все?—?руль, тормоз и газ. Обычная машина.
- Level 1?—?Driver Assistance: Автомобиль помогает тормозить или ускоряться. Автомобили с круиз-контролем?—?это как раз про level 1.
- Level 2?—?Partial Automation: Автомобиль может одновременно контролировать ускорение и торможение, но человек должен следить за ситуацией и быть готовым принять управление. Самый яркий пример уровня 2?—?Tesla.
- Level 3?—?Conditional Automation: Автомобиль может полностью управлять движением, но в какой-то момент может попросить принять управление на себя. Ходят слухи что Audi A8 2018 года выпуска умеет делать все это, но пока нет ни одного обзора.
- Level 4?—?High Automation: Умеет все что умеет уровень 3, но также может справляться с более сложными дорожными ситуациями. В целом можно отпустить руль и ничего не делать, но если автомобиль не сможет принять решение он об этом оповестит и плавно припаркуется на обочине. О четвертом уровне заявляют такие компании как Waymo или Aptiv
- Level 5?—?Full Automation: Полная автономия, участие человека не требуется. Машина сама принимает решение в любой ситуации, руль может отсутствовать.
Уровни автономности от 0 до 5
Ключевые игроки рынка
Большинство автопроизводителей осознали что будущее за беспилотным транспортом и ринулись открывать новые отделы и покупать стартапы. Кроме автопроизводителей в гонке участвует не только множество стартапов, но также и IT-гиганты вроде Google, Яндекс и Apple. Вот самые основные.
General Motors
Будучи одним из ведущих автопроизводителей, GM потратил кучу денег чтобы удержаться в лидерах беспилотных авто. В 2016-ом, приобрел стартап Cruise Automation, занимавшийся разработкой беспилотника, за более чем 1 миллиард долларов. В Cruise суммарно влили $2.25 миллиарда инвестиций от SoftBank и $1.1 миллиард от GM в 2018-ом. Чтобы еще больше доминировать на рынке автономии, GM также приобрел производителя лидаров. GM тестирует свои беспилотники в Сан Франциско с планами расширения на Нью-Йорк. Первые коммерческие поездки беспилотников запланированы на 2019 год.
Waymo (лидер по технологичности)
Самый старый стартап, был основан еще в 2009 году. На данный момент считается самым совершенным беспилотным автомобилем. Оцениваясь в $175 миллиардов (!), Waymo уже проехал суммарно 10 миллионов миль автомобилями Chrysler, Honda и Jaguar. Совсем недавно, Waymo озвучил свои планы докупить еще 62,000 Fiat Chrysler для будущего платного беспилотного такси.
Uber
После очень серьезного судебного иска от Waymo дела у Uber немного пошатнулись. Потом пошатнулись после ДТП в результате которого погиб человек. Однако, Uber не сдался, и вместе с партнерами вроде Volvo и Daimler собрал $500 миллионов инвестиций от Toyota. Временно беспилотники Uber не ездят самостоятельно, а управляются водителями, попутно оцифровывая города в HD карты. Вероятно в будущем Uber интегрирует беспилотные автомобили в свой сервис такси.
Lyft (сервис такси, конкурент Uber)
В сравнении с агрессивным расширением и маркетингом Uber, подход Lyft более фокусирован. Lyft запартнерился с Aptiv, бывшим когда-то на грани банкротства. Вместе они совершили более 5000 платных поездок на беспилотниках (всего с 20 автомобилями) в Лас-Вегасе. При заказе такси Lyft, пассажир может выбрать беспилотное такси.
Tesla
У Tesla совсем другой взгляд на беспилотное будущее. Илон Маск считает что беспилотник может работать только на одних камерах (ведь человек управляет автомобилем с помощью всего пары глаз), без лидаров. Несмотря на то, что автомобили Tesla обладают функциями автопилота, они все равно топчутся на 3-ем уровне автономности, да и аварий из-за автопилота тоже хватает.
Baidu
Baidu раскачивает локальную китайскую лодку беспилотников с 2014 года. В 2017-ом, анонсировала Apollo, open-source (открытую) платформу для беспилотных автомобилей. Baidu нацелился на массовый выпуск беспилотных автомобилей с 2019 до 2020, но ее шансы пошатнулись после того как ряд AI-специалистов покинули компанию (включая Lu Qi).
Почему так долго?
Waymo был основан в 2009-ом и только сейчас они более-менее готовы для коммерческих поездок (и то в пределах солнечной Калифорнии). То есть спустя почти 10 лет. Почему так долго? Хоть и гонка беспилотных технологий и ускорилась за последние 5 лет, все компании испытывают общие проблемы:
Лидар
Лидар это по сути лазерная установка, которая постоянно крутится и “стреляет” лазером 360 градусов, выдавая расстояние до каждой точки, которую удалось измерить. Вот видео для большей наглядности:
К сожалению, лидар стоит кучу денег (от 500 000р за 1 штуку), а их в беспилотном автомобиле надо много (2–5 штук). Так еще и от него никак не избавиться, ведь только радара и камер не хватит чтобы четко ориентироваться на местности.
Различные компании ведут работы по снижению стоимости лидара и выпуску нового, дешевого твердотельного лидара (без крутящихся элементов), но такие пока продукты еще в разработке.
AI (искусственный интеллект)
Как было сказано выше AI это сердце автомобиля. AI определяет объекты с камер, пытается угадать кто это (собака, человек, автомобиль, дорожный знак и пр.), как поведут себя пешеходы и другие машины. Чтобы такой искусственный интеллект работал, инженеры “скармливают” ему огромные массивы данных, чтобы специальные алгоритмы могли обучаться на этих данных. Чем больше качественных данных на входе, тем лучше алгоритмы будут работать.
Хоть алгоритмы и продвинулись далеко, они все еще глупы как 2-летний ребенок. Яркий пример — инцидент с беспилотником Uber (из-за которого погиб человек), алгоритм не смог распознать человека на дороге (в прочем, как не успел его заметить и водитель). А ведь помимо человека надо “видеть” еще и много других объектов?—?каждую машину, дорожный знак, светофор, уметь определять полосы движения и много других вещей.
Погодные условия
Будем честны, почти ни один беспилотный автомобиль не умеет нормально ездить в условиях снегопада или сильного дождя. Исключение?—?университет MIT. Ребята научились ориентироваться по слепкам дорожного полотна под машиной.
Картография
Беспилотникам не подходят простые карты и простая точность GPS (погрешность 3–10 метров), автомобилю нужно понимать где он находится с сантиметровой точностью. Несмотря на то что у беспилотника куча сенсоров, необходимо иметь точную информацию об окружающей местности (геометрию дорожной разметки, границы дороги, ближайшие дорожные знаки и пр). Вся эта информация есть в так называемых HD-картах.
Один из автомобилей Google Street View
Чтобы поддерживать картографию в актуальном состоянии специальные картографические автомобили (спец. автомобиль с камерами и лидарами) должны ездить по улицам и “оцифровывать” их. Таким образом, с появлением гонки беспилотных автомобилей началась и гонка картографии среди таких компаний как Here, TomTom, DeepMap, lvl5, Carmera, Google и прочих. В 21-ом веке данные?—?это новое золото.
Инфраструктура
Беспилотным автомобилям требуется новая дорожная инфраструктура. И не просто инфраструктура, а умная инфраструктура в которой автомобили могли бы общаться не только с самой инфраструктурой (знаки, светофоры и пр.), но и с другими автомобилями. Вот немного основных терминов:
- V2V (vehicle-to-vehicle)?—?автомобили обмениваются информацией напрямую друг с другом
- V2I (vehicle-to-infrastructure)?—?автомобили обмениваются информацией с дорожной инфраструктурой
- V2P (vehicle-to-pedestrian)?—?автомобили обмениваются информацией с пешеходами (например, автомобиль видит смартфон пешехода и понимает что тут находится человек)
Например, автомобиль едет по шоссе, а дорожный знак за 300м впереди сам сообщает “я знак такой-то, нахожусь там-то”. Беспилотный автомобиль сможет заранее понимать что впереди и планировать свои действия в соответствии с этой информацией.
Доверие человека
Люди все еще не особо доверяют беспилотным автомобилям. Согласно исследованию Reuters и Ipsos только лишь 38% мужчин и 17% женщин сказали что чувствовали бы себя комфортно в беспилотном автомобиле. Вообщем-то и не удивительно, технология беспилотных автомобилей довольно молодая, люди не успели привыкнуть. Автопроизводителям и стартапам еще предстоит завоевать доверие людей.
Что дальше?
Мы становимся свидетелями того, как беспилотные автомобили медленно появляются на наших дорогах. Вряд ли в следующие 5 лет мы увидим их как массовое явление: ни алгоритмы, ни инфраструктура еще не доросли. Однако, с приходом V2V/V2I возможно появятся специальные зоны беспилотного транспорта, где можно будет вызвать привычный Uber/Яндекс и доехать за полчасика на беспилотнике до работы.
Комментарии (49)
Diordna
02.12.2018 23:01Жпс точность… одни пишут погрешность 0.5-1м другие — 5-10м кто прав?
nad_oby
02.12.2018 23:14+1И те и те.
Просто приёмник даст те самые 5-10 метров.
А если использовать высокоточный приёмник да добавить базовую станцию для DifferentialGPS как раз получится около метра.
А если GPS военный...
Avadon Автор
02.12.2018 00:06Двухканальник+одометрия+IMU+RTK дают сантиметровую точность по цене до миллиона рублей.
nad_oby
02.12.2018 14:39Это то понятно.
Можно ещё sensor fusion использовать для того чтобы к дороге или даже к полосе привязываться.
Над этим тоже сейчас работают почти все, как я понимаю.
Но ценник...
Serge78rus
02.12.2018 11:20Высокоточный приемник для реализации потенциальной точности должен принимать прямой сигнал со спутников, что реализуемо в чистом поле, но проблематично в условиях плотной городской застройки. Дифференциальная коррекция позволяет скорректировать погрешности скорости распространения сигнала, но тут тоже не сильно помогает.
Avadon Автор
02.12.2018 14:29Все верно, сигнал часто переотражается, да и RTK не всегда доступен. Под мостами и прочими местами с плохим приемом спасает одометрия + IMU, но и на ней тоже сильно долго не проедешь из-за накопление ошибки.
nad_oby
02.12.2018 14:48DGPS я упомянул в контексте получения более точного ephemeris с коррекцией на реальные атмосферные условия.
Нюанс тут в том что это работает нормально относительно недалеко от базовой станции.
Плюс у высокоточного приёмника антенн обычно больше и они дают лучшую чувствительность.
Так что можно получать GPS+GLONASS+GALILEO и интерполировать по данным от 4+ спутников.
Всё это сложно и как выше замечено не всегда работает.
BlackMokona
02.12.2018 00:03В одном месте статьи написано что у Теслы второй уровень, в другом месте что третий уровень. Да ещё почему то топчуться с третьим уровнем, когда ни у кого в коммерческом пользовании кроме них третьего уровня нет. Да ещё они обходятся без обязательных по статье лидаров. Непонятно
DGN
02.12.2018 09:30Вот вот, лидар всего лишь инструмент, полезный в ряде условиях датчик, но совершенно не обязательный. AI так же спорный элемент, лифт когда то то же управлялся специальным человеком.
vics001
02.12.2018 00:43Автор явно не любитель Теслы «топчутся на одном уровне», когда в 2018 г. и 2017 г. Автопилот Теслы 2 огромные разницы, даже не учитывая, что они выводят в релиз Navigate on Autopilot.
Квалификация уровней, конечно, абсолютно нетехническая, что не позволяет по нормальному судить о прогрессе. Никто еще не продемонстрировал даже решения двух задач а) держаться полосы и выбирать правильную скорость б) безошибочно тормозить перед препятствиями. Оно и очевидно, обе эти задачи требуют точного распознавания и классификации объектов.
Очевидно, что Waymo и Tesla выбирают абсолютно разные подходы к решению задач, поэтому их прогресс не должен смешиваться. В то, время как Waymo «тренирует» свои робомобили под один конкретный район-город и всячески стремится сделать такси, Тесла стремится сделать как можно более общее решение для всех стран, чтобы автомобиль мог ездить хотя бы по автострадам (трейлер, фура и т.п.). Обе эти задачи имеют абсолютно конкретное и разное применение на рынке, поэтому про полный автопилот пока можно забыть на 5 лет минимум, до тех пор пока эти задачи не будут решены.
P.S. больше всего нравятся независимые тесты от www.euroncap.com/en/vehicle-safety/safety-campaigns/2018-automated-driving-tests — и да Tesla Model 3 лидер, но даже они не проходят около 30% тестов.lingvo
02.12.2018 01:05Ух-ты, наконец-то реальное доказательства для тех, кто утверждает, что у немцев технология не хуже, чем у Маска. А нифига — пролетают и Ауди и Мерседес и БМВ. Причем по одинаковой реакции (например игнорирование стоячего автомобиля на 130км/ч) там похоже один и тот же разработчик этих систем.
RuK
02.12.2018 01:18Подход Tesla («стереоскопическое» камерное зрение) мне кажется более адекватным.
Лидары дороги, сложны, скорость сканирования ограничена чисто механическими критериями и тд тп, а камеры могут гнать огромный поток данных непрерывно, при том качество «картинки» зависит исключительно от вычислительной мощности и алгоритмов анализа.lingvo
02.12.2018 01:24+1Качество картинки с камеры еще зависит от времени суток, засветки от солнца, тумана, грязноты объектива. Поэтому в автономном автомобиле я бы не отказался в дополнение к ним от пары датчиков на другом принципе.
RuK
02.12.2018 01:26В тумане/пыли лидары работают тоже не особо хорошо. А что касается освещённости, тут согласен, есть проблема.
Avadon Автор
02.12.2018 14:34Никогда нельзя положиться только на 1 сенсор, поэтому и существует senson fusion. Таблица для наглядности:
RuK
02.12.2018 18:54В данный момент люди пользуются только зрением, и ничего, ездят.
А камеры + GPS это уже минимум 2 типа сенсора получается.nad_oby
02.12.2018 19:11Зрение у человека это сложный процесс который происходит преимущественно в мозгу.
Добавьте к этому десятки сенсорных систем человека.
Миллиарды лет процесс распознавания стимулов и действий на основании распознанного оттачивался до состояния позволяющего действовать более менее адекватно.
Не удивительно, что эта система приспособилась и к вождению автомобиля.
Для этих механизмов нет принципиальной разницы убежать от змеи замеченной в траве или объехать фуру в правой полосе.
Автономный автомобиль (свободно действующий робот) это совсем другой класс задач и подходы к ним иные, несмотря на внешнее подобие.
Так что сравнение с человеком ограниченно полезно.RuK
02.12.2018 19:28Не система приспособилась к вождению, а автомобили сделаны нами под свои системы. Если бы человек мог реагировать быстрее, то ограничение скорости было бы не 20-50 км/ч, а скажем 200-300 км/ч. Но нет, на это мы не способны. А вот компьютеры вполне себе могут.
nad_oby
02.12.2018 19:36Не уверен что процесс шёл так. Есть ограничения которые учитываются по умолчанию, как например наличие двух рук или скорость реакции. Так что эти " если бы" пока константны.
Появится много робоавтомобилей и некоторые "константы" можно будет пересмотресь.RuK
02.12.2018 19:51Так я о том и говорю — человек ограничен своей физиологией, а технический прогресс таких горизонтов практически не имеет (да, есть скорость света, но если её нельзя «взломать» напрямую, то всегда можно обойти найдя другое решение и тд тп)
Henry7
02.12.2018 20:17Это легко определить на гоночном треке.
RuK
02.12.2018 20:23Скорость реакции для человека, в среднем, 200 милисекунд. И несмотря на это люди водят авто ориентируясь только с помощью зрения. Так что и компьютеры с помощью камер + GPS вполне себе справятся. (при правильных алгоритмах, разумеется)
striver
02.12.2018 20:32Вы недооцениваете возможности человека, при чем, очень сильно.
RuK
02.12.2018 20:35При чём тут я? Это общепринятое значение.
Впрочем, если появится супер-человек который будет способен ловить пролетающую мимо пулю или не повышая аварийности водить автомобиль со скоростью 400 км/ч — я не против. Но пока, увы, ничего подобного не наблюдается. )))striver
02.12.2018 20:37При обычных условиях в закрытых помещениях, при движении по линии — то, компьютер впереди планеты. А когда появляются разные абстрактные условия — то, компьютеру еще далеко. Да, было бы отлично, если бы машинное зрение определяло мгновенно окружающую среду в ноликах и единичках, то вопросов нет.
RuK
02.12.2018 20:41Дело времени, программисты доточат. Кто бы мог ещё 50 лет назад подумать, что вот мы с вами в любой момент можем ткнуть по экрану компактного мобильного беспроводного устройства, и практически в любой точке земного шара запустим видео-чат? Но это работает, чёрт возьми. :)
striver
02.12.2018 20:41Скорее будет расчет на ИИ. То есть, нужно доделывать ИИ.
Но это работает, чёрт возьми. :)
Да, даже фантастам того времени было сложно такое представить.
DGN
02.12.2018 09:41А с чего зрению автомобиля быть стереоскопичным? Не квадро или октоскопичным, к примеру?
На мой взгляд, нужно делать специальные камеры с предобработкой картинки и ставить их побольше, чтобы кленовый лист упавший вдруг на камеру, не стал проблемой.
Нужен некоторый механизм анализа динамики ситуации, что вот автомобиль впереди вильнул, быть может там препятствие или яма, вот автобус остановился перед пешеходным переходом, надо замедлиться и посмотреть, не выбежит ли человек. Вот баба за рулем болтает и по полосе то же, надо ее поскорее обогнатьи посигналить. А это стритрейсер вышивает, надопроучитьпропустить.nad_oby
02.12.2018 15:06Стерео не особенно нужно.
Два кадра из потока дают неплохую стереобазу.
Видел уже три камеры на лобовом с разной дальностью фокусировки (tele, normal, fisheye)
Много камер ставят вокруг- боковые, задние.
Учитывайте что от каждой камеры идёт поток около 1GB/sec данных, умножьте на количество камер и все алгоритмы должны отрабатывать за ~30 ms.
Задачка добавления ещё одной камеры или сенсора внезапно становится сложнее и сложнее.DGN
02.12.2018 15:18Для определения расстояния и места требуется три камеры. А вот поток надо резать процессором камеры и гнать уже постобработку.
striver
02.12.2018 01:37Мне сложно понять, чего Веймо, который ездит по заранее прописанным маршрутам и с уже понятными условиями — лидер.
А GM на высоких позициях, потому что вложил миллиарды, и автомобили могут ездить только на отдельных участках отдельных трасс в США.
altervision
02.12.2018 09:04Несколько лет назад, помнится, кто-то запускал проект автопилота с открытыми исходниками по смешной цене. Если ничего не путаю, назывался он comma.ai — про них сейчас хоть что-нибудь слышно?
Avadon Автор
02.12.2018 10:09Да, ребята развиваются — как минимум количество поддерживаемых авто растёт, устройства делают более доступными.
Henry7
02.12.2018 11:34Постройте инфраструктуру: многополосные безопасные дороги без крупных заторов, ям на дорогах, открытых люков, выбегающих диких животных.
Технологии доступны уже сейчас, потребность есть. Внедрение беспилотников на таких дорогах не заставит себя ждать.
semennikov
02.12.2018 14:36Я в чем то согласен с Тесла — мы водим автомобиль пользуясь только глазами, значить проблему МОЖНО решить только программно с применением 2 камер без GPS, карт и т.д.
Но я считаю что для повышения надежности и безопасности, камер должно быть больше (обеспечить круговой обзор) и надо дополнительно использовать радары на основе фазированных решеток на печатных платах — они очень дешевы и не содержать двигающихся узлов, прекрасно встраиваются в любой кузов, но! Они также требуют очень сильного ПО, которое сейчас очень плохо развито
bbs12
02.12.2018 15:10«лишь 38% мужчин и 17% женщин сказали что чувствовали бы себя комфортно в беспилотном автомобиле. Вообщем-то и не удивительно, технология беспилотных автомобилей довольно молодая, люди не успели привыкнуть»
Когда я сижу в пассажирском кресле, я не буду чувствовать себя комфортно независимо от того, кто управляет машиной, компьютер или пилот формулы-1.
Автопилот — это круто, но руль оставьте, чтобы можно было перехватить управление, если что.tvr
02.12.2018 16:34но руль оставьте, чтобы можно было перехватить управление, если что.
-нибудь вдруг приснится нетрезвому пассажиру.
JediPhilosopher
02.12.2018 19:34В случае угрозы ДТП вряд ли пассажир успеет прочухаться и что-то разумное сделать. Более того, известный факт что очень часто катастрофы случаются на стыке человека и машины. Когда машина начинает делать одно, человек другое, каждое действие по отдельности могло бы быть правильным, но вместе они мешают друг другу и приводят к аварии.
Грубо говоря, машина увидев летящую по встречке фуру просчитает ее траекторию и решит прибавить газу и обрулить, а человек инстинктивно ударит по тормозам, не даст объехать, но и затормозить не успеет.
Можно оставлять фейковый руль, не подключенный к колесам, чисто для успокоения нервных пассажиров.
lingvo
Все таки не надо говорить, что в сердце беспилотника AI. В сердце беспилотника четкая логика, запрограммированная человеком.
AI в виде нейронных стетей используется только на этапе первичного анализа и обработки информации — классификации объектов на изображениях с камер. Потом вся эта информация все равно скармливается обычной программе управления.
nad_oby
Есть уже попытки встроить нейронки в управлении модулём.
Но до реального применения пока вроде бы никто не дошёл.
lingvo
Про это мы узнаем, когда кто-нибудь заявит, что «мы записали реакцию пары сотен профессиональных водителей в различных ситуациях, и скормили это ИИ». Пока вроде только неудачливый Геохот этим хвастался.