Российские беспилотные автомобили: Cognitive Technologies

Через сто лет примерно к такому же выводу приходят многие специалисты по городскому транспорту — еще немного, и города навечно встанут в бесконечных пробках, не помогут даже многоэтажные дороги и развязки. Однако говорить о конце света не стоит — судя по всему, в ближайшее десятилетие традиционные автомобили исчезнут с улиц городов, а на смену им придут причудливые беспилотные электромобили, управляемые искусственным интеллектом.

Лет десять назад комиссия по транспорту при Европарламенте прогнозировала, что водитель будет полностью отстранен от руля примерно в 2038 году. Первыми ласточками должны были стать магистральные грузовики, которые будут на специальных автострадах собираться «паровозиком» и следовать по маршруту, управляясь электроникой. При съезде с автострады грузовик снова переходил бы на ручное управление. Следующим шагом должен был стать полностью автоматизированный общественный транспорт: автобус, троллейбус, трамвай.

И последний этап — автомобиль частного владельца, который будет автоматизирован с возможностью отобрать у водителя право управления. Эта революция подразумевала специальные дороги и инфраструктуру. Крупнейшими европейскими производителями был даже разработан протокол обмена информацией Car-2-Car. Автомобили должны были общаться друг с другом, дорожными знаками, светофорами, дорожной разметкой. Также подразумевалось, что это светлое будущее коснется только высокоразвитых государств — такую компьютеризированную инфраструктуру потянуть могли бы лишь очень немногие страны. Все остальные должны были продолжать стоять в пробках на традиционных автомобилях. Но мир решил иначе.

Идеальный мир, который хотели строить европейцы, базировался на пресловутом Интернете вещей: каждый предмет на дороге говорит: я такой-то, я тут, сигнализирую о том-то. В реальном, даже европейском мире это оказалось труднореализуемо. Дело не в самом встраиваемом чипе, цена которого могла измеряться центами, а в поддержке всей этой инфраструктуры. Дорожный знак — сложное защищенное устройство, которое должно работать в диапазоне температур от -50 ºС до +60 ºС, при снеге, ветре, палящем солнце, урагане, ливне. И не выходить из строя. Его могут украсть, сдать на цветные металлы, повредить тысячами разных способов. А отсутствие всего одного знака может стать критическим: электроника его не считает, и автомобиль улетит в кювет. Все это делает подобную инфраструктуру очень дорогим удовольствием, недоступным даже очень богатым странам.

В итоге не дорожная инфраструктура стала приспосабливаться под автомобили, а автомобили под существующие дороги. Пионером в технологии автомобильных автопилотов, способных перемещаться по обычным дорогам, стала израильская компания Mobileye, технологиями которой сегодня пользуются такие мировые гиганты, как BMW, Volvo и GM, Volkswagen.

В России аналогичными системами занимается компания Cognitive Technologies, издавна специализировавшаяся на распознавании изображений и машинном зрении, и технологии этой компании для беспилотного транспорта уже вовсю тестируются на российских полигонах. О технологии беспилотных автомобилей, которой в ближайшем будущем вы вверим свои жизни, мы поговорили с директором департамента разработки беспилотных транспортных средств Юрием Минкиным.

Главное отличие российской системы от конкурентов кроется в возможностях нашего искусственного интеллекта обрабатывать информацию о дорогах с плохой разметкой и большими вертикальными колебаниями в неблагоприятных погодных условиях — под снегом разметку увидеть просто невозможно. Поэтому Cognitive Technologies использует технологию виртуального туннеля, в основе которого лежит принцип внутреннего самоподобия изображения текущей дорожной ситуации (дорожной сцены) и последующей. Искусственный интеллект пытается предсказать продолжение дороги по разнообразным признакам, присущим дорожному полотну — будь это автомагистраль, проселочная или грунтовая дорога, — используя предыдущий опыт и все возможные данные. Этот механизм работает достаточно хорошо.

Автопилот видит даже лучше обычного водителя. Главный источник информации, как и у людей, «глаза»-видеокамеры. Если их забрызгать грязью или снегом, они ничего не увидят. Поэтому размещают их в очищаемых областях — как правило, за лобовым стеклом и за задним стеклоочистителем. «Подстраховывают» видеокамеры и простреливают слепые зоны радары, которые менее чувствительны к помехам. Но у радара есть другие ограничения — он не может читать дорожные знаки и разметку. И низкая разрешающая способность — он «видит» отраженный сигнал, но не всегда может понять, от чего он исходит. Это мост или фура, которая перегородила дорогу? А совокупность радара и камер позволяет строить точную картинку.

Еще одна фишка Cognitive Technologies — технология фовеального (или центрального) зрения, аналогичного человеческому. Человек в высоком разрешении видит только довольно узкий фронтальный сектор, а периферийные области несколько размыты. Точно так же Cognitive Technologies качественно обрабатывает всего 5−7% видимой области, которые и содержат наиболее важную информацию для оценки дорожной ситуации, при этом отбрасывая более 95% «шума». Это экономит вычислительные ресурсы и, следовательно, влияет на скорость реакции системы, а она критическая: как правило, на принятие решения уходят миллисекунды. Еще одно ноу-хау — функция гиппокампа, моделирования человеческой кратковременной памяти. «Мы получаем информацию не по одному кадру, но и по предыдущим, — говорит Юрий Минкин. — Например, видим на кадре не полный объект, а обрезанный. Часть пешехода на обочине. Мы возвращаемся к предыдущим кадрам и смотрим, что там было, наверняка этот объект попадал в кадр целиком. И восстанавливаем сцену».

Искусственный интеллект (ИИ) автопилотов, сердцем которого являются нейронные сети, уже сейчас во многом превосходит человеческий. В первую очередь это касается обучаемости. У каждого человека собственный жизненный опыт, он учится на собственных ошибках, а вот ИИ способен учиться на чужих. Если вы никогда не ездили на паромной переправе, то и не знаете, как это делается. А ИИ знает — та машина, которая первый раз заедет на паром, научит этому все остальные машины. То же самое с любой аварией — она будет тщательно изучена, и алгоритмы будут изменены. Если разработчики видят, что какую-то задачу ИИ решает плохо, то они пытаются разработать некий механизм, компенсирующий этот недостаток. И во всех новых машинах он будет устранен. Поэтому чем больше автомобилей с автопилотами будет ездить по дорогам, тем более надежными и безопасными они станут.

Юрий Минкин оценивает технологическую готовность беспилотных автомобилей лет в пять, и многие специалисты в этой области дают примерно такие же оценки. То есть году в 2021-м мы сможем выйти из дома, сесть в подъехавший электромобиль, назвать адрес и спокойно углубиться в изучение своего смартфона (или что там у нас будет в руках). Традиционные автомобили с ручным управлением и двигателями внутреннего сгорания сохранятся на закрытых отдаленных гоночных треках или внедорожных трассах, точно так, как сейчас лошадей можно увидеть на ранчо или в конных клубах. Дороги и обочины сильно разгрузятся — нам не надо будет парковать личные автомобили, воздух очистится, и мы как о кошмаре забудем о транспортном коллапсе. На смену ему придут новые кошмары, человечество — большой мастер по их созданию.

Прототип системы автономного вождения C-Pilot от Cognitive Technologies на автомобиле Nissan. C-Pilot включает оптические камеры, радары, лидары и другие датчики для обнаружения предметов, а также сенсоры позиционирования на базе ГЛОНАСС/GPS, электронные гироскопы и мощный бортовой вычислитель.