Самоуправляемые машины – это сервис

Самоуправляемые машины – это сервис

С начала XX века известны попытки разработки транспортных средств, способных передвигаться автономно, без участия человека. Автопроизводители, исследовательские институты, команды разработчиков в течение всего времени существования автотранспорта пытались выгнать из-за руля человека, отдав управление бесстрастным автоматическим системам.

22.07.2019  |   Обзоры Обзор блокчейн-проектов для интернета вещей (IoT) Однако область технологий самоуправляемых автомобилей получила мощный импульс к развитию лишь в начале XXI века, когда компьютерные системы, датчики и сенсоры, алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта начали развиваться особенно бурно, вторгаясь во все сферы человеческой жизни.

Человек за рулём опасен

Людьми созданы все эти красивые, мощные и быстрые машины. Однако управлять ими у самого создателя получается плохо. То, что должно было сделать жизнь легче, удобнее, комфортнее, становится источником гибели огромного числа людей.

Согласно данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), в мире около 1,35 миллиона человек в год погибает в результате дорожных происшествий, а от 20 до 50 миллионов страдают от несмертельных аварий, теряя здоровье и время на его восстановление. Государства же в результате в среднем теряют около трёх процентов валового внутреннего продукта.

05.12.2018  |   Искусственный Интеллект Как беспилотные автомобили помогут США экономить $488 млрд в год Стремление уменьшить эти цифры движет правительствами разных стран и приводит к ужесточению законодательных норм, введению более строгого контроля и всё более сурового наказания за нарушение дорожных правил. Производители транспортных средств тратят внушительные суммы на системы пассивной и активной безопасности, сохраняющие жизнь пассажиров, водителей и пешеходов.

Однако есть менее простой, но более радикальный способ улучшения ситуации: ликвидация одного из главных источников опасности на дороге – водителя.

По данным ВОЗ, основные причины дорожно-транспортных происшествий, это:

превышение скорости; вождение под действием алкоголя или других психоактивных веществ; пренебрежение использованием ремней безопасности, детских сидений и шлемов; отвлечение внимания; небезопасная дорожная инфраструктура; небезопасные транспортные средства; неадекватная помощь после аварий; неадекватные законы и правила.

Отдав управление автомобилями компьютерным системам, можно избавиться от большей и самой опасной части из этих факторов. Это и есть одна из главных причин форсированного наступления технологий автономного транспорта. Ну и, естественно, один из основных маркетинговых посылов разработчиков и производителей.

Так ли безопасны роботы за рулём

Самоуправляемые автомобили, снабжённые компьютерными системами и множеством сенсоров, которые непрерывно наблюдают за состоянием дорожного движения, анализируют, просчитывают наилучшие манёвры и тактику вождения, созданы для увеличения общей безопасности. Однако аварии и дорожные происшествия с автономными транспортными средствами – отнюдь не редкость.

Согласно отчёту Axios за период с 2014 по 2018 год, в американском штате Калифорния произошло 88 дорожных происшествий с самоуправляемыми автомобилями. Тем не менее виновными в этих авариях в подавляющем большинстве случаев были признаны водители других транспортных средств, а не системы автономного управления. То есть роботы отработали хорошо, а их двуногие биологические коллеги испортили всю статистику.

В марте 2018 года в североамериканском городе Темпе произошло дорожное происшествие со смертельным исходом. Самоуправляемый Volvo XC90, оснащённый автопилотом от Uber, во время тестовой поездки сбил женщину, переходившую дорогу ночью за пределами пешеходного перехода. Расследование показало, что несмотря на то, что пешеход сам не позаботился о своей безопасности, немалая часть вины ложится на автономное транспортное средство. Водитель-дублёр, обязанный контролировать действия автопилота, отвлёкся и не следил за дорогой, а система управления машиной, несмотря на то, что заранее обнаружила пешехода, не предприняла мер к экстренному торможению.

Роботы всё ещё несовершенны. Известны несколько случаев, когда водителей подводит система автономного вождения в автомобилях Tesla. Один из последних – столкновение со стоящим на обочине эвакуатором на кольцевой автодороге Москвы.

Это очередное свидетельство того, что чересчур полагаться на робота-водителя пока нельзя. В защиту компьютерной системы Tesla можно сказать то, что она не предназначена для полностью автономной езды – лишь для помощи человеку. Водитель не должен отвлекаться от дороги, когда ему помогает автопилот.

Роботы разных видов

Системы автономного вождения разделяют на несколько уровней по степени контроля над транспортным средством и степени требуемого внимания человека: от нулевого – когда водитель полностью управляет машиной, лишь принимая подсказки о дорожной обстановке и поведении автомобиля, до пятого – передвижение в полностью автономном режиме, водителя нет, все находящиеся в салоне – пассажиры.

15.02.2019  |   Инновации BMW делает шаги в блокчейн-будущее Согласно этой классификации, например, автопилоты Tesla относятся ко второму уровню: машина берёт на себя все функции водителя – ускоряется, тормозит, поворачивает, но человек обязан полностью контролировать обстановку и быть готовым принять управление на себя.

Как роботы видят дорогу

По сравнению с человеком компьютерные системы видят дальше, лучше и контролируют гораздо больше нюансов дорожного движения. Как правило, они делают это при помощи нескольких камер, поставляющих компьютеру машины видеоизображение; радаров, сканирующих обстановку вокруг транспортного средства с помощью радиоволн; и лидаров – «оптических радаров», в которых вместо радиоволн используются лучи света (в том числе и от лазеров).

Кроме описанных выше систем, которые есть у почти любых автономных автомобилей, могут применяться также сонары – они вместо радиоволн или световых лучей, как у радаров и лидаров, испускают звуковые волны. Естественно, автоматические системы используют и любые другие доступные им параметры и системы автомобиля, помогающие им лучше ориентироваться в окружающей обстановке и контролировать транспортное средство: GPS, датчики двигателя, микроклимата, влажности и многие другие.

14.02.2019  |   Инновации IOTA используется для разработки проекта автономного вождения Хорошо видеть дорожную обстановку мало для успешной автономной езды. Необходимо ещё, как минимум, правильно распознавать обнаруженные объекты на дороге и за её пределами: другие автомобили и их сигналы, разметку, знаки, светофоры, пешеходов, мотоциклистов и велосипедистов, препятствия и повреждения на дорожном полотне, помехи на обочинах.

Это дело для систем распознавания образов. К счастью, в наше время такие технологии достаточно хорошо развиты, а привлечение к работе искусственного интеллекта и машинного обучения делает эту задачу достаточно простой.

К слову, участие в развитии таких систем принимают практически все активные пользователи интернета: сервис «reCaptcha» (когда для доступа к какому-либо интернет-ресурсу необходимо отмечать на предлагаемых фотографиях светофоры, велосипеды или автобусы), например – это не что иное, как обучение искусственных нейросетей систем распознавания образов.

14.09.2018  |   Блокчейн Как транспортная отрасль станет драйвером мировой экономики благодаря DLT Это, кстати, один из моментов, благодаря которым среди компаний, разрабатывающих беспилотные автомобили, так много информационных гигантов и поисковиков в том числе. Благодаря разнообразным сервисам, развиваемым Google, Apple, Baidu или Яндекс, в портфолио этих организаций уже есть технологии работы с изображениями, картографические системы, развитые подразделения искусственного интеллекта и огромные массивы данных.

Глава отделения самоуправляемых транспортных средств Яндекса Дмитрий ПОЛИЩУК говорил о том, что для его компании быстрый старт и успешное развитие в этой области было подкреплено значительным технологическим заделом: у российского поисковика уже были развиты и опробованы многочисленные сопутствующие сервисы: компьютерное зрение и распознавание образов, навигационное приложение и функции локализации пользователей.

Выявление и распознавание объектов на дороге и рядом с ней – это ещё не всё, что нужно хорошему самоуправляемому автомобилю. Не менее важная часть системы – непосредственное вождение и реагирование на мгновенно меняющуюся дорожную обстановку. Как уже было показано выше статистикой с авариями беспилотных машин, даже хорошо настроенный автопилот сталкивается с непредсказуемым поведением других участников движения – и он должен уметь адекватно реагировать на неадекватные манёвры людей, управляющих автомобилями вокруг.

14.09.2018  |   Блокчейн Аналитик Пентагона: DLT вызовет эффект Дарвина в транспортной индустрии Компьютерные системы управления транспортными средствами тренируют эти навыки, проводя множество тестовых поездок как в реальности, так и в симуляторах, имитирующих дорожный трафик. Для обучения беспилотных машин в реальных условиях принята практика контроля поведения автомобиля дублирующим водителем, который обязан перехватывать управление в сложных ситуациях или при явных нарушениях в работе системы.

Другие преимущества роботов

Появление на автодорогах транспортных средств, водители которых не подвержены усталости, рассеянию внимания, вождению в состоянии опьянения и эмоциональным состояниям, ведущим к дорожным конфликтам, – это только одно из важных преимуществ внедрения самоуправляемых автомобилей.

Другие достоинства могут быть такими:

снижение потребления топлива: машины под управлением роботов будут экономичнее, поскольку они станут ездить в оптимальных режимах работы двигателей, по более коротким маршрутам и с меньшими издержками; повышение мобильности для граждан, имеющих физические ограничения из-за возраста и состояния здоровья; ускорение и упорядочение транспортных маршрутов: чем больше на дорогах будет самоуправляемых машин, тем больше порядка будет на магистралях и улицах, а значит, сроки поездок сократятся; появление большего количества свободного времени у людей, часто перемещающихся из точки в точку: благодаря тому, что не станет необходимости отвлекаться на вождение, в течение езды станут возможны разные занятия: проведение деловых переговоров, просмотр фильмов, общение и просто сон, наконец; снижение расходов: снизится число владельцев личного транспорта благодаря большему распространению такси и каршеринга, снизятся страховки из-за большей безопасности и меньшего количества инцидентов на дороге.

Потенциальные угрозы

18.09.2018  |   Искусственный Интеллект Нейросети в трейдинге: Goldman Sachs уволила 99% трейдеров и заменила их роботами Любое новшество несёт в себе целый комплекс изменений привычной жизни: как положительных, так и отрицательных. Совершенствование и распространение беспилотных машин сопровождается угрозами конфиденциальности устоявшемуся рынку труда, информационной безопасности. С точки зрения рынка занятости, под угрозой оказываются профессии, связанные с вождением и обслуживанием транспорта: роботы, скорее всего, приведут к массовым сокращениям в этих сферах.

Да, это старая песня, повторяющаяся из статьи в статью: конфиденциальность под угрозой, и каждый новый информационный сервис роет всё более глубокую яму, из которой всё труднее выбраться. Самоуправляемые машины – это не транспортные средства в сегодняшнем понимании – это именно сервис.

Четырёхколёсная повозка, под завязку набитая электроникой, компьютерными системами и подключенная ко всем возможным сетям, – это сервис, который автопроизводители надеются очень хорошо продавать.

Со всеми вытекающими отсюда последствиями для потребителя:

регулярными платными подписками, без которых функциональность будет ограничиваться или машина просто будет лишаться возможности ею пользоваться; непрерывным потоком личной информации, льющейся с пользовательского устройства (автомобиля) на серверы производителя и его партнёров; бесконечной рекламой, которая наконец станет максимально адресной и стопроцентно потребляемой (не нравится невыключаемый проморолик – попробуй убеги из движущегося автомобиля, которым ты не управляешь); максимальной потерей личного пространства – машина будет точно знать, куда едет её владелец, откуда, как часто ездит в этом направлении, о чём говорит по телефону во время поездки, как себя чувствует, какие эмоции испытывает (грустит, возбуждён, рассеян – этим можно пользоваться в маркетинговых целях), и всё это будет фиксироваться и сохраняться.

Сложность и разнообразие компьютерных систем в самоуправляемой машине делает её хорошей мишенью для хакеров. Получение доступа посторонних к этим системам может привести к широкому спектру проблем у человека, находящегося внутри: от шантажа и воровства до смерти. В 2015 году звоночек уже звенел со взломом Jeep.

04.02.2019  |   Безопасность Сразу два отчета подтверждают значительный рост киберпреступности в прошлом году Больше таких скандальных и ярких примеров слабой защиты современных машин как будто не было (что может говорить как об усиленных мерах, предпринимаемых для защиты, так и о более тщательной «фильтрации» утечек), но с распространением автономных автомобилей они появятся: чем популярнее устройство, тем больше стимулов у хакеров для его взлома.

Поезд несётся на всех парах

Как бы ни были страшны угрозы, судя по всему, этот процесс уже не остановить. Потому что в разработку, создание и испытания самоуправляемых машин вложены гигантские средства, а прогресс налицо – автомобили без водителей становятся всё совершеннее технически и всё привлекательнее для потребителей.

Недалеко будущее, когда человек-водитель, выехав на своей старомодной не автопилотируемой машине на улицы, будет чувствовать себя белой вороной среди стройных рядов автономных автомобилей, деловито снующих вокруг.

И тогда для всех остальных участников движения такой непредсказуемый «коллега» будет такой же диковинкой, как нынешние беспилотные машины: на экранах бортовых компьютеров этот храбрец будет отмечен мигающей красной рамкой, и все роботы будут оказывать повышенное внимание последнему человеческому водителю.

Иллюстрация: Science News

автомобильная промышленность роботы самоуправляемые машины Поделиться: Подписаться Подписаться Еще кое-что важное Личная безопасность в цифровом мире. Как вести себя в эпоху социальных медиа Правительство Японии призывает к скорейшему принятию CBDC Бутерин раскрыл дорожную карту Ethereum 2.0

Комментариев нет:

Отправка комментария