Регистрация / Вход
Прислать материал

Технологические вызовы беспилотного транспорта

Технологические вызовы беспилотного транспорта
Технологии
Разработчики автономных автомобилей — о том, какие задачи стоят перед ними, где роботы могут ездить уже сейчас и что такое интуиция автопилота

Беспилотные автомобили уже существуют, но пока нельзя сказать, что они могут безопасно функционировать в любых условиях. Какие технологические барьеры нужно преодолеть производителям?

Тема обсуждалась экспертами на панельной дискуссии «Технологические вызовы беспилотного транспорта» в рамках международной конференции Skolkovo Robotics Forum 2018. Представители пяти компаний, которые занимаются беспилотными автомобилями и комплектующими для них, рассказали, над какими задачами они сосредоточены сейчас и какие планируют решать в ближайшем будущем.

Эвелина Герасименко, начальник управления стратегии ФГУП «НАМИ»

— Как показало исследование компании PriceWaterHouseCoopers, 58% респондентов готовы приобрести беспилотный автомобиль. Треть опрошенных не хотят считать его безопасным, остальные затрудняются ответить.

Основной причиной отказа от использования беспилотного автомобиля стали опасения, связанные с технологическим барьером, который нам предстоит преодолеть. Это неготовность инфраструктуры и несовместимость беспилотного транспортного средства со всем, что его окружает: дорожное полотно, другие участники дорожного движения. Вторым основным возражением стал психологический барьер — нежелание позволить какому-то скоплению электронов решать за человека, что он должен делать.

Тем не менее, мне все понимаем, что мир движется именно по этому пути и мы не можем не следовать ему. Даже наше правительство ставит перед нами цель: к 2025 году 2% легковых автомобилей должны быть оснащены технологиями автономного вождения третьей степени автономности (третий уровень автономности подразумевает, что водитель может не контролировать машину на определенных участках дороги — прим. 4sсience). НАМИ с 2012 года плотно занимается исследованиями и разработками беспилотных транспортных систем.

Что касается вызовов, то для нас, как научного института, это в первую очередь разработка полностью автономных транспортных средств, таких, как автомобиль «ШАТЛ», где физически отсутствует устройство управления для человека.

Следующая задача — его взаимодействие с окружающей средой и преодоление им сложных погодных условий российской территории: это снег, ветер, туман, метель, плохая видимость.

И третий вызов это взаимодействие с инфраструктурой. Для этой цели мы создали беспилотный участок для отработки технологии вождения. Он находится на полигоне в Дмитрове, и там есть элементы дорожной инфраструктуры, которую можно комбинировать, чтобы выстраивать необходимые условия для испытаний и для проработки различных сценариев.

Эвелина Герасименко окончила с отличием Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ) в 2013 году по специальности «Менеджмент высоких технологий», в 2015 году получила квалификацию магистра по направлению «Логистика». С 2012 года работает в государственном научном центре «НАМИ» в направлении стратегического развития, отвечает за разработку стратегии организации. Принимала участие в проектах по актуализации стратегии развития автомобильной промышленности Российской Федерации, в разработке первой редакции дорожной карты «Автонет» (в рамках Форсайт-флота 2015). Бренд-менеджер проекта НАМИ «ШАТЛ» (концепция широко адаптивной транспортной логистики).

Дмитрий Конягин, руководитель направления профессиональных продуктов NVIDIA

Вызовы и проблемы, которые нам всем предстоит решить, можно разбить на несколько частей.

С точки зрения технологий, на сегодняшний момент они в большей степени касаются вычислений. Будущий беспилотный автомобиль это огромное количество датчиков, камер, лидаров, радаров. И нужно весь этот огромный объем информации собирать, с одной стороны, чтобы учиться и тренироваться (NVIDIA разрабатывает для беспилотного транспорта технологии глубокого обучения с использованием графических процессоров — прим. 4science). С другой стороны, даже когда это обучение будет сделано, нужно будет на автомобилях весь этот объем информации обрабатывать в реальном времени и обеспечивать безопасный процесс движения. Поэтому в качестве основного технологического барьера я бы выделил необходимость в платформе, которая позволяет решить две взаимосвязанных задачи. Одна из них сопряжена со сбором и обработкой информации для обучения, а вторая — с применением обученных алгоритмов на движущемся автомобиле, на соответствующих скоростях и в соответствующих условиях, которые окружают автомобиль, таких как дождь, снег и отсутствующая разметка.

В то же время сохраняются инженерные вызовы. Технологические мощности должны не только присутствовать, но и потреблять разумное количество электроэнергии. Потому что если в электромобиле вычислителю требуется два киловатта электроэнергии, то его потребление будет сравнимо с одним из двигателей. Кроме того, размеры этого вычислителя тоже должны быть адекватны требованиям автомобильной отрасли, потому что сейчас, как правило, у беспилотного автомобиля багажник целиком занят компьютером и системой питания. Это замечательно для экспериментов, проб и ошибок, но это совершенно непригодно для массового производства, особенно если мы говорим про легковой транспорт.

Я думаю, что беспилотность наступит сильно раньше, чем изменится инфраструктура, потому что есть экономическая составляющая этого вопроса. Переделать все дороги в течение нашей с вами жизни точно не получится — просто непонятно, кто за это заплатит. Но автономный транспорт должен сильно упростить инфраструктуру. По статистике в мире на каждую машину есть в среднем три парковочных места. Мы закатываем нашу землю в асфальт, потому что нужна парковка у дома, у офиса и у торгового центра. Переход к беспилотности позволит избавить нас от этой избыточности. Потому что, если мы вызываем беспилотное такси, где оно было припарковано, нас совершенно не занимает.

Дмитрий Конягин с отличием окончил Московский государственный институт электроники и математики по специальности инженер-системотехник. Последние 13 лет работает в российском офисе компани NVIDIA на различных инженерных и бизнес позициях. 

Николай Одинцев, исполнительный директор VIST Robotics

Наша компания занимается беспилотным транспортом для промышленных предприятий, в первую очередь для горнодобывающих. Это немного другая специфика: техника существенно больше по габаритам, существенно более инертна, но она также ездит по дорогам на достаточно большой площади.

В принципе, технологии уже сейчас готовы к использованию в беспилотном транспорте, просто немного нужно повысить их уровень. Но может быть и другой подход: нужно немного изменить инфраструктуру таким образом, чтобы эти технологии уже обеспечивали хорошую степень безопасности.

Особенность той области, где работаем мы, что мы можем сами менять инфраструктуру и условия применения беспилотного транспорта — так, чтобы технологии, которые есть сейчас, уже годились для их промышленного применения. Если в обычной ситуации мы ограничены низким качеством дорог и разметки, знаками, которые плохо видны в каких-то случаях, то мы можем для отдельно взятой территории размером в несколько десятков километров так всё предусмотреть и спланировать, чтобы беспилотник уже сейчас мог работать.

Все говорят о распознавании дорожных знаков. Но если знаков какое-то ограниченное количество, их можно все внести в базу данных системы, и машина будет знать, какой именно порядок разъезда на перекрестке, даже если знак физически знаки снесет в канаву. То есть она будет ориентироваться даже лучше, чем человек. Потому что человек не увидит знака, снесенного в канаву.

Другой момент — это работа с людьми. Как не задавить велосипедиста, который неправильно себя ведет? Нужно так организовать работу человека среди роботов, чтобы максимально исключить возможность несчастных случаев. Но лучше вообще человека оттуда убрать, чтобы роботы взаимодействовали только друг с другом. И появление человека будет исключительной ситуацией. Бизнес-процесс должен быть построен на том, чтобы человек безопасно делал свою работу и максимально быстро удалялся из зоны, где работают роботы. Техническое решение, которое возможно в такой ситуации, но трудно выполнимо в реальной жизни, — когда каждый человек снабжается устройством, нажатие красной кнопки на котором останавливает всех роботов. В это устройство может быть встроен GPS-трекер, чтобы роботы точно знали, где находится человек (и чтобы его не нужно было распознавать с возможностью ошибиться), и вели себя соответствующим образом.

Еще важный момент, что инфраструктура позволяет использовать помимо автономных роботов такой компонент, который мы называем «робот роботов». Он управляет совокупностью роботов и их взаимодействием. И каждый из них уже едет с неким планом движения, куда включены возможные разъезды с другими роботами и встречи с людьми. Тогда машина своими «органами чувств» – лидаром, машинным зрением, радарами — лишь уточняет информацию, которую ему прислали.

Когда мы разрабатываем свою систему для закрытых территорий, мы чувствуем себя так, как если бы мы проектировали город — только с нуля и под беспилотную технику. Это очень интересная ситуация, мы можем говорить о применении беспилотного транспорта уже сейчас, в настоящее время, для реальных коммерческих промышленных целей. Моя точка зрения – нужно улучшать инфраструктуру и создавать «умный город».

Николай Одинцев учился в МГУ им. Ломоносова на факультете вычислительной математики и кибернетики. Кандидат физико-математических наук. Долгое время занимался разработкой систем оперативного управления для горнодобывающих производств. Лауреат Премии Правительства РФ в области науки и техники. С 2014 года участвует в создании автономной и роботизированной техники для промышленных предприятий. В рамках этой темы занимался созданием беспилотных автомобилей КАМАЗ (2015) и БЕЛАЗ (с 2014). Технический директор VIST Robotics, с 2018 года — исполнительный директор.

Эмилио Фраццоли, сооснователь и технический директор nuTonomy

Согласно статистическим данным компании Google, чтобы считать робот-автомобиль более безопасным, чем управляемый человеком, нужно, чтобы беспилотная машина проехала без аварий 5 млрд миль. И это довольно много. Скольким годам человеческой жизни соответствует этот срок, если учесть, что за год водитель проезжает в среднем 10 тысяч миль?

В реальности оценка безопасности беспилотных машин не может быть выполнена только на основании их безаварийного пробега, хотя он важен. Нужно убедиться, что машина будет вести себя именно так, как хотим мы. И езда по дороге — это только одна часть. Другая часть – обучение с помощью симуляции.

Тут возникает вопрос: что именно мы симулируем? Можно легко смоделировать вождение вокруг парковки. Но, к примеру, пилоты, которые обучаются на симуляторе управлять самолетом, не выполняют просто «ванильный полет» — взлетел, полетал и приземлился. Нет, они отрабатывают ошибки и аварии. Например, при взлете они могут услышать: «Извините, но у вас загорелся левый двигатель». Или: «Извините, у вас не работает датчик скорости». И пилоты действительно должны показать свою способность решать проблемы в разных ситуациях.

Кроме того, необходимо оценивать экономические последствия решений, которые автопилот принимает, хотя бы во время обучения на симуляторе. Только после такой тренировки машину без человека можно выпускать на общественные дороги.

Другим аспектом создания беспилотных автомобилей является разработка конструкций, того, что принято называть hardware. Здесь тоже свои вызовы.

В обычных современных машинах безопасность гарантируется некоторой избыточностью. Пример – дублирующие тормозные системы. В машине есть электронная тормозная система и механический «ручник». Если отказывает электроника, вы тянете рычаг, он просто соединяет определенные детали и машина останавливается. Теперь представим, что тормозная система отказала в беспилотном автомобиле. Тогда кто-то должен потянуть рычаг аварийного тормоза! Нужно продумать в беспилотном автомобиле такое же дублирование, какое сейчас обеспечивает водитель-человек, и сделать это для всех систем машины. Это один из вызовов, стоящих перед нами.

И еще одна задача связана с сенсорами. Обычно говорят о высокой стоимости лидаров, но не это главная проблема. Лидары сложно комбинировать. Потому что основные производители, такие как Velodyne, не развивают их массовое производство. Пока еще лидары буквально собираются вручную. А нам необходимо выйти на промышленный уровень и выпускать их в большом количестве.

Эмилио Фраццоли профессор кафедры динамических систем и контроля Швейцарской высшей технической школы Цюриха, а также соучредитель и технический директор компании nuTonomy организации, занимающейся разработкой современного программного обеспечения для беспилотных транспортных средств. Получил первую ученую степень в области космического машиностроения в Римском университете Ла Сапиенца, Италия, в 1994 году, а также степень Ph. D. на кафедре авиационных и космических исследований Массачусетского технологического института в 2001 году. До начала работы в Швейцарской высшей технической школе Цюриха в 2016 году он занимал должности на кафедрах Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне, Калифорнийского Университета в Лос Анджелесе, а также Массачусетского технологического института. Являлся обладателем премии Национального научного фонда для молодых исследователей (NSF CAREER Award) в 2002 году, премии Джорджа С. Акселби Института инженеров по электротехнике и электронике в 2015 году и премии Кийо Томийасу Института инженеров по электротехнике и электронике в 2017 году. Его текущая область научных интересов лежит главным образом в области автономных роботов-автомобилей, мобильной робототехники, а также транспортных систем.

Ольга Ускова, президент Cognitive Technologies

 

В программу Skolkovo Robotics Forum было включено отдельное выступление Ольги Усковой («Роботы как люди, люди, как роботы»), и она не принимала участия в панельной дискуссии. О технологических вызовах для своей компании руководитель Cognitive Technologies рассказала 4science после обсуждения:

— На текущий момент ближайшей задачей, которую мы ставим себе, является программирование интуиции, то есть предсказание ситуации на дороге.

Опытный водитель какие-то действия производит автоматически, не исходя из анализа ситуации, а на основании ощущений: ему кажется, что лучше сейчас повернуть направо или налево. Вот это чувство, что за поворотом какая-то опасность, конечно, происходит не потому, что сверху к нему приходит знание, а на основании не фиксируемого человеческим мозгом анализа мелких объектов, которые говорят о возможности изменения ситуации.

Фиксирование мелких объектов с предсказанием изменения дорожной ситуации в следующие несколько секунд — это наша технологическая задача на следующий год, мы ей сейчас занимаемся, и это чисто software. Что касается hardware, то мы ждем 3D-радар (у нас сейчас 2D), он поможет работать с глубинами ям. Но больше мы никаких новостей от рынка не ждем в ближайший год. Мы пока работаем с тем, что есть.

Ольга Ускова — известный российский предприниматель, основатель и президент группы компаний Cognitive Technologies. Заведующая кафедрой Перспективных компьютерных технологий НИТУ МИСиС. Председатель подкомитета ТПП РФ по информационно-коммуникационным технологиям и трансферту технологий. Президент Национальной ассоциации инноваций и развития информационных технологий (НАИРИТ). Член экспертного совета по особым экономическим зонам технико-внедренческого типа Минэкономразвития России. Председатель Правления Фонда русского абстрактного искусства. Ольга Ускова работает на рынке инфокоммуникационных технологий более 25 лет и входит в число персон, определяющих развитие отрасли. Она уделяет большое внимание проблемам создания робототехнических систем и беспилотных технологий на основе искусственного интеллекта. Является инициатором и одним из основных исполнителей проекта по созданию беспилотного автомобиля совместно с Минобрнауки России и «КАМАЗ». Инициатором разработок технологий для создания беспилотных транспортных систем в сельском хозяйстве совместно с Минобрнауки России и «Ростсельмаш», а также собственного проекта компании Cognitive Technologies по созданию беспилотного автомобиля к 2022 – 2023 гг. В сотрудничестве с влиятельным международным сообществом разработчиков информационных технологий Open Power Foundation Ольга Ускова является инициатором создания международной рабочей группы по выработке единых стандартов в области беспилотных автомобилей, а также инфраструктурных проектов робототехнической отрасли в России. Она принимала непосредственное участие в создании Международного центра робототехники в России наряду с экспертами из Кембриджского университета и Массачусетского технологического института. Популярный зарубежный интернет-ресурс Guidaautonoma назвал Ольгу Ускову в начале 2018 года персоной недели.

 

Система Orphus Если Вы заметили ошибку, выделите её и нажмите Ctrl + Enter.

Материал подготовлен редакцией 4science

Фото — sk.ru, pixabay.com

Ctrl+Enter
Esc
?

Комментарии

Для того чтобы оставить комментарий, необходимо войти в систему или зарегистрироваться.