Вопрос о необходимости автономного вождения, кажется, не стоит на повестке дня, потому что элементы этого вождения давно и прочно вошли в нашу жизнь, и мы не говорим об электронных помощниках, которые позволяют вам загнать машину в узкое место. На стоянке следите за скоростью и расстоянием до машины, движущейся по трассе, следите, чтобы машина не выезжала с полосы движения. Я говорю о антиблокировочной тормозной системе, использование которой многие экземпляры были взломаны 20 лет назад, и без которой теперь невозможно сертифицировать автомобиль для продажи в России или на большинстве рынков мира.
Те, кто сдал права 20 лет назад, помнят, что в теоретической части экзамена был билет на технику экстренного торможения. Правильный ответ был таким: при коротких и сильных ударах часто нажимайте педаль тормоза. Это необходимо для того, чтобы как можно быстрее увеличить площадь контакта шины с дорогой, в этом случае автомобиль остановится как можно быстрее, а колеса не будут заблокированы, то есть автомобиль сохранит способность избегать препятствий. Сегодня всю эту работу выполняет водитель для электроники, причем незаметно для последнего — человеку нужно всего лишь нажать педаль тормоза как можно быстрее и как можно сильнее, а не, насколько это возможно, сбросить давление перед автомобилем. останавливается. Но спокойно ли войдут в нашу жизнь другие более совершенные функции автономного вождения?
Расширение набора возможностей влечет за собой усложнение алгоритмов и технологий, что позволяет машине ориентироваться в окружающем пространстве. Инженеры постепенно учат беспилотников ездить в плохую погоду и даже анализируют поведение автомобилей на соседних полосах движения. Представьте, что пешеход начинает переходить дорогу на нерегулируемом перекрестке, но автономный автомобиль, движущийся по третьей или четвертой полосе от края, этого не видит. Понимая, что соседние машины замедляются, электронный алгоритм также дает команду на остановку, и многие беспилотники уже давно различают жесты велосипедистов. В целом очевидно, что технические проблемы могут быть преодолены в обозримом будущем, но как быть с гуманитарными проблемами?
Представьте себе ситуацию: автономный автомобиль перевозит пассажира, внезапно идентифицирует человека на дороге и понимает, что в соответствии с условиями движения его больше нельзя водить, не садясь в кювет. Поэтому возникает дилемма: либо сбить человека с дороги, но и спасти жизнь тому, что находится в автомобиле, или избежать препятствия с риском отправки пассажира в другой мир. Отсюда вопрос: какую программу программист «лежит» в электронных мозгах автономного автомобиля?
Мы так секретно спросили Боба Бейтмена, директора Автономной автомобильной лаборатории Nissan, что нам даже запретили фотографировать одну из экспериментальных машин с большим «ведром» на крыше, то есть лидар, который несколько лет назад был основной идентификацией знак беспилотной «Google черепаха». Боб ответил нам в том духе, что в действительности такая ситуация просто не могла произойти, поскольку около 93% всех несчастных случаев в мире вызваны водителями, и эта цифра включает в себя как безрассудное, так и просто невнимательное. Однако Боб Бейтман говорит, что даже самый точный водитель способен воспринимать информацию в самом узком диапазоне, в то время как экспериментальные системы Nissan полностью отслеживают ситуацию вокруг автомобиля, то есть 360 градусов, но с «дальнозоркостью» «Маленький — около 100- 120 метров, но в хорошую погоду.
Но эта вращающаяся «консервная банка» является одной из ключевых точек беспилотного автомобиля, это лидар
Кстати, именно здесь, в Лаборатории Nissan возле Кренфилда, вы можете быть уверены, что «автономное будущее» намного больше, чем когда-либо: оно влияет на количество и стоимость оборудования, которое японские беспилотники оборудуют, основываясь, кстати, На первом поколении Nissan Leaf. Например, большой лидар на крыше обошелся исследователям в 40000 фунтов, то есть в цену нового Range Rover. И ему по-прежнему нужны камеры, коротковолновые датчики, обычные радары (лидар — это лазерный радар) и несколько коробок с управляющей и силовой электроникой, которые на нашем тестовом экземпляре занимали весь багажник.
Боб Бейтман говорит, что, конечно же, при массовом производстве размер всего этого оборудования значительно уменьшится, равно как и его стоимость. Между тем, 40 тысяч фунтов стерлингов стоят только одного «ведра», поэтому даже при массовом производстве весь комплект вряд ли можно вместить в 20 тысяч. Это означает, что автономная функция станет прерогативой самых дорогих роскошных автомобилей, владельцы которых уже ездят с водителем. Что может заставить их отказаться от слуги?
Это больше вопрос для отдела маркетинга, но что касается тестовых автомобилей, на которых мы изучали «автономные» возможности в окрестностях Кренфилда, все они были дополнительно «оснащены» живыми водителями, которые на всякий случай держали их Руки буквально в сантиметре от руля, и этот случай вмешивается как можно скорее. Вот как в этом видео:
Наша машина была также оснащена лидарами, но маленькой и простой, и не такой большой ковш, как «основная» испытательная машина.
В тот тестовый день мы проехали около двух десятков километров по сельской местности, как и везде на Туманном Альбионе, усеянном перекрестками с круговым движением. Признаюсь, я не уловил разницы между моим поведением за рулем и поведением нашего беспилотного Nissan, если только машина не была немного более осторожной. В Англии много узких дорог без разметки, с неровной поверхностью, без бордюров и тротуаров — их трудно развести. Это экспериментальный Nissan, пусть и на медленной скорости, но он также водил нас без происшествий, быстро реагируя на дорожные знаки. Между тем был ясный день, но что, если выпадет снег, дождь, метель? С погодой по-прежнему сложно бороться, поэтому автомобиль был забит техникой: есть один радар, целых семь (!) Видеокамер и восемь лидаров, две из которых установлены только на крыше и напоминают вращающиеся банки. Ко всему этому, как и в машине с «ведром», есть тьма и техника, которая сопровождает тьму. На самом деле, почему так много вещей? Дело в том, что все эти функции являются функционально разделенными вещами: две камеры определяют положение автомобиля на дороге, следующая отвечает за знаки, используя изображение от двух других, объект идентифицируется, другая подтверждает идентификацию.
Фактически, идентификация является наиболее важной частью при перемещении вокруг неожиданно движущегося объекта на дороге, поскольку изменение режима движения машины напрямую связано с прогнозом, который электроника дает в отношении своих действий. Как понять, что появилось на дороге? Изображение «пойманного» объекта сравнивается с изображениями в базе данных, расположенной здесь на борту: помещать его в «облака» не имеет смысла, поскольку даже самый лучший Интернет может выйти из строя в неподходящее время. Инженеры Nissan говорят, что чувствительность камер такова, что, когда речь идет о людях в дороге, даже в сумерках губы могут понять смысл своей речи за доли секунды — это также помогает компьютеру создать картину того, что происходит для сам. Но это еще не все. Машина также анализирует жесты, и в будущем постарается понять выражения лица! Боб Бейтман говорит, что ни одна автомобильная компания в настоящее время не занимается такими исследованиями. Всего на данный момент экспериментальные автомобили Nissan могут воспринимать до 60 различных типов и типов входных сигналов.
Одна из двух GPS антенн. В целом весь комплекс позиционирования машины на земле обеспечивает точность до 1 см.
Подробнее об оборудовании. Две GPS-антенны, которыми оснащен автономный Nissan, также очень точны — они позволяют вам устанавливать свое положение на земле с точностью всего один сантиметр. И это, помимо прочего, также объясняет высокую стоимость устройств, размещаемых на плате — ведь многие из них были собраны инженерами специально для этого проекта. Что касается точности позиционирования, то она обеспечивается несколькими GPS-калькуляторами.
Вернемся к лидару в виде ведра. Создание универсального лазерного радара (лидара) является одной из основных целей современных исследований Nissan. Напомним, что именно отсутствие этого устройства стало причиной первой фатальной аварии Tesla Model S, когда электроника не распознала белый кузов грузовика на ярко-синем майском небе Флориды, а Тесла ехал автономно под грузовиком. ,
Боб Бейтман говорит, что со временем функции «ведра» можно разделить, чтобы попытаться спрятать все оборудование в задней части машины и придать дрону привычный вид. Однако до этого еще очень далеко.
Автономный Nissan уже может ездить самостоятельно, но станет ли он знакомым в потоке? ..
Но команда Beitam подошла к другой, не менее важной цели — инженеры Nissan хотят научить свои автономные автомобили управлять автомобилем, чтобы пассажир не мог понять, повезло ли его электронике или людям. Очевидно, здесь был достигнут большой прогресс, повторяю: когда беспилотный «Лист» повел нас по маршруту, мне показалось, что обычный водитель может ездить в том же стиле. Есть много тонкостей, например, объезд автомобиля, стоящего на обочине дороги. Его можно обвести по-разному: например, сближение, замедление почти до нуля, и только после этого совершается резкий маневр, но если дрон делает такой трюк, пассажир будет испытывать стресс. Итак, в процессе исследования выяснилось, что «живой» водитель обычно редко думает, когда маневрирует на дороге, в то время как большинство выполняет тот же набор действий, в той же последовательности и примерно с одинаковыми скоростями. Собрав данные о типичных маневрах на дороге, Ниссановы в значительной степени достигли «сходства» в поведении беспилотника с действиями человека. По мнению исследователей, это необходимо для того, чтобы пассажир, ради которого делается вся работа, не испытывал стресса.
Короче говоря, впереди еще много трудностей, включая те, которые сегодня кажутся неразрешимыми. Будем надеяться, что если беспилотный проект Nissan в Кренфилде не будет выпущен как полностью независимый автомобиль, то, по крайней мере, полученный опыт не будет потерян и будет продолжен в серийных автомобилях.
Статья: А на крыше есть ведро за 40 тысяч фунтов: почему Nissan делает беспилотники?
