В настоящее время большое количество крупных и не очень компаний стараются создать робомобиль будущего — надежный, быстрый и по-настоящему автономный. Идеал знаком нам всем по описаниям в СМИ и разного рода научно-фантастическим произведениям: такой робомобиль не нуждается в водителе, в салоне может даже не быть руля. Пассажир садится в машину, проговаривает пункт назначения или вводит его при помощи экрана/клавиатуры и мобиль везет человека туда, куда нужно.
«Картинка» красивая, но сейчас этот идеал недостижим в силу ряда ограничений и проблем. Технологии пока еще не достигли того уровня развития, чтобы сделать сказку реальностью. На Geektimes недавно публиковалась информация о том, что даже частично автоматизированные системы управления автомобилями, разработанные разными компаниями, имеют большое количество недостатков. Это ошибки из-за разметки, медленная обработка данных о встречающихся на дороге препятствиях, сбой ПО и большое количество иных проблем. Но главное — сейчас ни один «настоящий» робомобиль не может обойтись без объемной карты местности, по которой он движется.
В память машины должны быть загружены гигабайты и гигабайты информации о рельефе местности и особенностях дорог того региона, где находится транспортное средство. Если говорить о крупных городах, все более-менее нормально, поскольку карты известных и густонаселенных регионов США, Европы и других стран часто обновляются. Но «часто» это не каждый день, и обычные ремонтные работы представляют в этом случае огромную проблему. Ведь еще вчера доступная проезжая часть дороги сегодня может стать глубокой канавой, на дне которой идут работы.
Если же говорить о небольших населенных пунктах, удаленных от центров на десятки и сотни километров, то сколь-нибудь регулярное обновление просто невозможно. «Карты даже небольшого города будут занимать несколько гигабайт. Если же создавать карты целой страны, то здесь уже понадобиться высокоскоростная сетевая инфраструктура и мощные серверы», — говорит Тедди Орт, аспирант MIT. Он вместе с коллегами сейчас работает над проектом, который способен решить раз и навсегда «картографическую проблему». По словам авторов идеи, робомобиль может осуществлять навигацию по картам, информация о которых занимает совсем небольшой объем файлового пространства. Данные обо всех дорогах мира смогут уместиться на обычной флешке.
Для создания такой карты не нужна дорожная разметка, точные до секунд координаты, не нужны и модели беговых дорожек, зданий, деревьев. Вместо этого есть лишь «направление», которое позволяет автомобилю выбрать правильный путь и прибыть в конечную точку назначения вовремя, без задержек. Карта построена на принципе, который известен любому водителю, попавшему в незнакомое место.
Система от MIT и Toyota получила название MapLite. Сейчас она тестируется на дорогах штата Массачусетс, США. Разработчикам предстоит еще многое сделать, но проект уже прошел стадию proof-of-concept, он действительно позволяет автомобилям ориентироваться на незнакомой местности. MapLite уже опробована на автомобиле Toyota Prius с установленными лидарами и другими сенсорами. Проект получил поддержку Toyota Research Institute.
Кстати, сейчас далеко не всем робомобилям (или их прототипам) необходимы полные трехмерные карты. Некоторые компании строят карту на основе GPS, обрабатывающихся в реальном времени. Другие обучают системы навигации действовать более-менее самостоятельно в сложных и малознакомых условиях.
В MIT заявляют, что их системы не зависят ни от систем обучения, ни от GPS. Правда, разработчики не сообщают, в чем соль проекта. Системы, которые обеспечивают продвижение машин по нужному курсу, заключены в своеобразные «черные ящики», так что доступ к ним есть лишь у разработчиков.
«Мы используем машинное обучение для того, чтобы автомобилю возможность понять, по какой дороге он едет. Но это лишь часть системы, причем не основная. И если что-то работает не так, как задумано, мы можем быстро это исправить», — заявил Орт. Основная «фишка» новой системы — как раз в том, что она позволяет машине ориентироваться в незнакомой местности.
По мнению разработчиков, полностью отказываться от детализированных объемных карт нельзя. Речь идет о гибридной системе, которая позволяет робомобилю ориентироваться как в локации, для которой есть карты, так и в месте, где карт нет — даже в этом случае машина будет двигаться уверенно.
Комментарии (28)
Rusli
08.05.2018 08:49+1Мне кажется, что именно для робомобилей машинное обучение и прочие непрозрачные методы — это тупиковый путь. При любой аварии со смертельным исходом надзорные органы захотят знать, почему это произошло, и если это ошибка машишы, то исправлен ли баг. Варианты с черным ящиком не прокатят.
BlackMokona
08.05.2018 09:43+1Всегда можно упирать на статистику. Люди делают по трупу каждые x км, а наша система каждые 15X.
zedroid
08.05.2018 13:26Люди несут ответственность за это. А кто несет в системе ответственность и каким образом?
Hardcoin
08.05.2018 22:13Ответственность — не главная ценность. Она вообще нужна только для того, что бы предотвращать инциденты в будущем. Поэтому малые дети и идиоты (в медицинском смысле) ответственности не несут — бесполезно, в предотвращении будущих инцидентов это не поможет.
Если реально в десять раз меньше аварий будет — это отлично, даже если вообще ответственности не будет. А она будет, как минимум финансовая (и это будет побуждать снижать количество аварий в сто раз).
red75prim
08.05.2018 15:11Люди — не намного более прозрачные чёрные ящики. Какую полезную информацию можно получить из ответа «Я педаль перепутал(а)»? Непонятно будет ли человек и дальше путать педали.
Нейросеть можно по крайней мере дотренировать. Проблема пока в том, что способность к генерализации у существующих сетей отличается от человеческой. Ну и отсутствие мета-знания — знания о том, что сети известно, а что — нет.
Кроме того, насколько я знаю, высокоуровневые решения принимаются не нейросетью.Moog_Prodigy
08.05.2018 15:41Человека можно расспросить, можно устроить ему экзамен на закрытом автодроме\трассе, да хоть в симуляторе, и посмотреть, насколько он владеет управлением, и не плавает ли где в теории. Нейросети тоже можно устроить экзамены, но в отличие от человека, она не расскажет, почему поступила вот так или вот эдак. Это не формализуемая программа, чтобы можно было переменные посмотреть. А человек, соблюдая некие правила, ПДД в нашем случае, все же формализует многие положения до простых алгоритмов. И свои «переменные» всегда может рассказать. Человека тоже можно дотренировать — курсы повышения квалификации, противоаварийные, экстремальные, как бы оно там ни называлось, это доп. обучение, и результаты его опять же можно проверить экзаменами, а не выпуская сразу на ДОП на грузовике.
red75prim
08.05.2018 15:51Полностью нейросетевое управление (end-to-end) вроде бы никто пока не собирается ставить на машины. А в области распознавания образов, где нейросети применяются, и человек ничего толком не сможет объяснить. Так что непрозрачность — это не препятствие, если надёжность распознавания достаточная.
Moog_Prodigy
08.05.2018 18:42И если непрозрачность не препятствие, то встает в полный рост проблема поиска крайнего. А это во многих культурах заложено, в законах заложено, даже в морали. И это быстро не перебороть. Пока крайнего нет, но есть те, с кем можно пободаться за деньги — эта проблема будет стоять. Кирпич на стройке упал на голову — несчастный случай. Дерево в лесу упало и накрыло лесоруба — несчастный случай. Сель забрал автобус с 50 чел — несчастный случай. А они все будут орать, как убер сбил невидимого пешехода, или тесла перепутала небо с фургоном. Массам надо крайних, и возможно вы видели, как сжигают портрет Дурова. Вот это оно. И так далее и тому подобное. Пока это есть в мозгах, многие законодатели не согласятся чтоб виноватым был «никто». И естественно, выгодно, чтобы был крайний тот, кого можно посадить на кол и оторвать лапу. Если колесо машине с автопилотом оторвать-никто не поймет. А если устроить публичную порку в СМИ какой то компании — вот это будет телевизор…
Hardcoin
08.05.2018 22:14У человека есть предел, до которого его можно дотренировать. Не каждый будет Шумахером. Нейросеть, в теории, может быть и лучше.
Neck
09.05.2018 16:59Мне кажется попытка сделать сразу сходу систему автоматического вождения это отчасти попытка прыгнуть через сразу несколько ступеней.
Лучше было бы развивать это через помощь человеку. Т.е. добавлять такие вещи которые будут ненавязчиво помогать человеку вести машину, при этом ответственность о выборе будет все еще лежать на человеке. Что-то настолько простое, но эфективное и надежное, без чего со временем будет казаться невозможно. И тут целый простор для идей. Авто-парковщики. Помощь в соблюдении правил движения и скоростного режима, дистанции. Автодиагностика ТС. Те вещи которые можно было бы втыкать даже в бюджетную комплектацию. При этом сделать упор на визуальном информировании. Обкатать все это к тому же на экстремальных сферах типа спортивных.
Тогда пользователи смогут дать обратную статистическую связь и контролировать насколько эфективны те или другие алгоритмы. Так постепенно перехватывая автоматизмы от человека и прийти к автоматическим автомобилям.roscomtheend
10.05.2018 09:41Они уже давно есть — автоторможение, контроль слепых зон, автокруиз (без подруливания — просто удержание дистанции до полной остановки), та же автопарковка. Да и диагностика сейчас достаточно на уровне (оповещение не всегда на уровне — просто лампочка «езжай в сервис», но это маркетинг).
SinsI
08.05.2018 14:14Если же говорить о небольших населенных пунктах, удаленных от центров на десятки и сотни километров, то сколь-нибудь регулярное обновление просто невозможно.
Очень даже возможно.
Необходимо, чтобы робомобили обменивались картами — один проехал по дороге (под контролем водителя), и любой другой после этого сможет проехать по ней же, попутно обновляя всем остальным информацию о близлежащих объектах.BalinTomsk
08.05.2018 19:28Ест даже патент где машины могут обмениваться информацией через фары модулированным светом.
cat_crash
08.05.2018 22:46Что тоже весьма спорно. Я проехал и аккурат за мной упало дерево, передав информацию о том что этот участок дороги безопасен для езды.
SinsI
09.05.2018 00:21Карты служат для получения информации о том участке пути, который сейчас не виден.
Карты не содержат и не могут содержать информацию о безопасности участка дороги — а только о вещах вроде «по выезде из туннеля будет резкий поворот на 270 градусов» и «предыдущие авто проезжали этот участок в такую-то погоду с такой-то скоростью».
P.S. конечно, они могут содержать и информацию «там раньше стояло дерево», так что по его исчезновению АИ сможет предположить, что оно упало, и снизить скорость.roscomtheend
10.05.2018 09:44Небезопасно, настройки подвески и резины разные, квалификация водителей разная. Если один проехал на 60, то другой (тот же робот) уберётся на 40. Если там убитая грунтовка и у меня просвет 250, то не факт что с просветом 100 или 120 какой-нибудь чудак проедет, не считая того что там может быть не дорога. Слишком много переменных, официальные (и народные, но занесённые осмысленно) карты в этом плане сильно лучше.
PS. Правка орфографии, сам не знаю как такое слово написалось.
Real3L0
10.05.2018 10:57Мне одному кажется, что проблема с картами, описанная в статье, в текущих реалиях несколько выдуманная? Т.е. даже не пытались решать то, что успешно реализуется.
nomadmoon
Слюшай, как проехать подскажешь, да?
Епт, мы до сих пор не знаем что там сбойнуло у Убера в Тампе, а здесь еще «черные ящики».
BlackMokona
Пока такая инфа, профессиональные программисты выставили криво фильтр. Из за чего машина начала игнорить важные объекты.
"Cамоуправляемый автомобиль Uber насмерть сбил велосипедистку в Аризоне из-за сбоя программного обеспечения, определяющего, какие объекты на дороге нужно игнорировать, а на какие обращать внимание. Об этом сообщили The Information источники, близкие к расследованию инцидента.
По данным собеседников издания, система не могла «не увидеть» велосипедистку Элен Херцберг перед столкновением, так как та находилась прямо перед лидаром («глазами» автомобиля) и передними камерами. Однако машина не стала сигналить и даже не снизила скорость.
Источники The Information пояснили, что во всём виновата часть программного обеспечения машины, отвечающая за логику после распознавания объектов. Чтобы самоуправляемая машина «не паниковала» при виде каждого нового препятствия, в систему заложили возможность на манер людей игнорировать какие-то незначительные вещи, например, припаркованный у дороги мотоцикл.
Cпециалисты вручную устанавливали чувствительность этой функции. И, похоже, что машина, сбившая велосипедистку, была настроена игнорировать даже те объекты, на которые должна была обращать внимание. Она распознала девушку, но не посчитала её присутствие на дороге причиной для остановки.
19 марта самоуправляемая машина Uber насмерть сбилавелосипедистку, когда та переходила дорогу в неположенном месте. За рулём машины был водитель, но он отвлёкся от управления на несколько секунд, как раз в тот момент, когда автомобиль ещё мог остановиться.
После этого Uber принесла семье погибшей соболезнования и договорилась о досудебном урегулировании инцидента. Все испытания самоуправляемых машин приостановили на неопределённый срок, а к расследованию подключились американские власти."
nomadmoon
Житейская логика говорит что нужно избегать тарана любого твердого предмета, хотя бы с точки зрения целостности бампера. В данный убермобиль случайно залили прошивку для участия в дерби?
IgorKh
Тогда какой-нибудь, вынесенный ветром на дорогу целлофановый пакет может стать причиной экстренного торможения и/или аварии.
Garbus
Пакет размером с идущего человека? А как быть с человеком лежащим на дороге, система уже научилась отличать его от дорожных неровностей или того-же пакета?
IgorKh
Я к тому что фильтры все же нужны и НЕ «нужно избегать тарана любого твердого предмета».
roscomtheend
Вот только неспособность отличить крупный пакет от кошки вызовет повреждения. Человек тоже не всегда может, но задача не ставилась быть хуже человека.
marenkov
Человека лежащего на дороге, скорее всего, распознает как лежачего полицейского… даже если он не в форме.
mat300
Там проще. Вот так корпят-корпят суперпрограммеры над модулями распознавания, а какой-нить контрактор индус потом все это интегрирует через пень-колоду в единую систему. Вот так и работают все эти конторы разработчики, так называемых автопилотов с индусским ИИ.