Cамоходная картография

Cамоходная картография

Cмотрят, воспринимают, оценивают, решают, крутят руль и жмут на педали. Одним словом, управляют. Все эти слова, конечно, надо было бы поставить в кавычки, поскольку речь о компьютерах на четырех колесах, а не о людях. Но автономные автомобили – во всяком случае, самые продвинутые – не требуют вмешательства человека. В том числе и в темноте, при отсутствии дорожных знаков, в тумане, на заснеженной дороге и при сильном ливне. Как? Заслуга их процессоров и их «глаз», то есть телекамер, радаров и кучи датчиков. У некоторых из них вся электроника уже интегрирована в кузов. Столь обильный арсенал необходим, чтобы гарантировать безопасность (это главная цель систем помощи водителю) и другие преимущества, от снижения расхода топлива до оптимизации транспортных потоков.

Да здравствует интеграция!

Роботизированное «зрение» уже присутствует во многих серийных системах. Например, в Tesla Autopilot: система из Пало-Альто использует переднюю телекамеру, радар Bosch и 12 ультразвуковых датчиков в разных зонах кузова. Сигналы от трех источников, обработанные специальным процессором (EyeQ3 от израильской Mobileye, хотя партнерская программа и завершилась после аварии с жертвами), позволяют Model S и X ехать в полуавтономном режиме. Илон Маск уверен: окончательный переход на автоботов, «в десятки раз более безопасных, чем под управлением водителя», не за горами. Произойдет это уже через несколько лет, с эволюцией существующего «железа» и появлением программного обеспечения, разработанного для наиболее оптимального управления: в сущности, речь об искусственном интеллекте автомобиля. Он получит поступающую от датчиков и камер информацию, обработает ее, воссоздаст модель близлежащей местности и на ее основе станет маневрировать и реагировать на действия других автомобилей. Маск видит будущее, но для этого будущего одних телекамер и радаров недостаточно. Самым продвинутым автомобилям понадобятся лазеры Lidar.

Сканирование в реальном времени

Технология Lidar – аббревиатура от Light detection and ranging – предусматривает множественные импульсы лазерного света (в некоторых случаях до 2,8 млн в секунду), обнаруживающие объекты по всем направлениям. В результате получаются изображения высокого разрешения окружающей обстановки. Самые современные модели «бьют» на 200 м, а созданные в реальном времени картины допускают ошибки всего в несколько сантиметров.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ  Весной Nissan запустит автономное таксиCамоходная картография

В компании Audi считают, что ключевая технология автономного вождения – самообучающиеся системы. На ежегодной международной конференции и семинаре по нейросетевым системам обработки информации –
важнейшем мероприятии в области развития искусственного интеллекта – ингольштадтцы представили передовые технологии машинного обучения на примере интеллектуального автопарковщика

Впервые Lidar появились в 2009 году на крыше Lexus RX 450h – их использовал Google. Броские «башни», похожие на модули космического аппарата, обошлись тогда в $70 000, но со временем сильно подешевели (сегодня – около $1000 за модель среднего уровня) и стали гораздо компактнее. Velodyne Puck, например, стоит $8000, весит 830 г. А недавно представленная версия Lite вообще тянет на полкило.

Tesla видит будущее Autopilot в увеличении количества камер и радаров, но, по мнению Ford и ряда других производителей, автономному автомобилю понадобятся именно лазеры. Эксперименты ведутся вовсю: Ford только что анонсировал масштабные продажи автономной модели для сервиса райд-шеринга к 2021 году и тестирует Fusion Hybrid с телекамерами, радарами и Lidar в экстремальных условиях – в снегах Мичигана и ночью в пустынях Аризоны.

Многослойная картография

Чтобы быть действительно эффективным, автономному автомобилю потребуются не только линзы и суперкомпьютеры (как Drive PX 2 от Nvidia, доступный с 2017 года на Volvo XC90 с программой Drive me), но также очень детализированные карты. Именно цифровые карты станут «третьим глазом» автономного транспорта. При этом такие карты будут многослойными: речь об умных образах, которые специально разработаны для агрегирования данных и трехмерных изображений с бортовых систем, GPS, в некоторых случаях со спутников, других автомобилей. Включают они и информацию об инфраструктуре, например о светофорах. Все данные собираются благодаря платформе V2X (Vehicle-to-everything).

Cамоходная картография

В этом бизнесе уже заняты Apple, Google, Uber (в сотрудничестве с Tom­Tom), альянс Nissan-Toyota и Here, подразделение Nokia, которое в прошлом году приобрели совместно Audi, BMW и Mercedes-Benz.

Tesla Autopilot, Volvo Drive me, Audi Piloted driving, Mercedes-Benz Intelligent drive, Nissan Piloted drive, BMW iNext, GM SuperCruise и Toyota Highway teammate – это лишь самые громкие проекты, которые изменят способ нашего передвижения. И это не считая Google Car и Apple, заинтересованных в разработке автономного программного обеспечения для поставки автопроизводителям.