Содержание
Ваше роботакси подъезжает
Несколько лет назад могло показаться, что сегодня мы уже будем ездить на работу на беспилотных такси — без водителя и даже элементов управления в салоне. И в нескольких городах мира такие такси действительно появились, однако амбициозные прогнозы оказались весьма далеки от реальности. Рассказываем, с какими подводными камнями столкнулись разработчики автономного транспорта и как они решают проблемы, вставшие на пути к беспилотному будущему.
Мы регулярно прибегаем к помощи алгоритмов — например, когда смотрим прогноз погоды, ищем билеты или просто хотим отдохнуть. Это такая же часть нашей жизни, как одежда и обувь, автомобили и смартфоны. Тем не менее искусственный интеллект, так глубоко проникший во все сферы нашей жизни, до сих пор может вызывать недоверие и страх. В проекте «ИИ спешит на помощь» мы рассказываем, на что способны современные технологии с использованием ИИ, где они приносят наибольшую пользу и почему не стоит бояться восстания машин.
Материал подготовлен совместно с федеральным проектом «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика».
Гонка беспилотников
Беспилотные автомобили не такая молодая технология, как может показаться. Разработки в этой области велись еще в прошлом веке. Первый беспилотный автомобиль в том смысле, который мы вкладываем в этот термин сегодня, то есть умеющий ездить по дорогам и ориентирующийся в пространстве, появился в 1977 году в Японии. Это был робкий и медленный (чуть больше 30 километров в час) первый шаг, но позже в направление стали включаться и другие исследовательские группы, достигшие более существенных успехов. Так, в одном только 1995 году целых два беспилотных автомобиля за один заезд проехали тысячи километров по обычным дорогам — американский Navlab 5 и немецкий VaMP. Но каждый раз подобные проекты угасали: либо завершались, достигнув поставленных целей, либо уходили в науку, как NavLab, который работает и сегодня (последняя статья ученых из лаборатории вышла в августе 2022 года).
В середине 2000-х американское агентство DARPA провело серию конкурсов по разработке беспилотных автомобилей. В частности, в 2007 прошел Urban Challenge, в котором инженеры пытались автоматизировать езду в городских условиях. Этот конкурс, как и проекты до него, не дал мгновенных результатов. Но, как выяснилось позднее, именно там собрались инженеры, благодаря которым позже сформировалась индустрия беспилотных автомобилей. Их проекты возглавляют ее до сих пор: Waymo, Uber (беспилотный проект компании), Argo, Aurora, Zoox, Nuro — все эти компании основали выходцы из DARPA Urban Challenge.
К середине 2010-х годов созданием беспилотных автомобилей занялись десятки компаний, начиная от стартапов и заканчивая лидирующими автоконцернами. Google, которая не первый год тестировала беспилотники, в 2014 году представила автомобиль без руля и педалей. Тогда же появилась общепринятая сегодня классификация уровней автономности от SAE. А всего годом позднее Tesla начала рассылать клиентам обновление, добавляющее на их машины автопилот.
Развитие беспилотного транспорта шло и в России, причем ускоренными темпами. В 2017 году Яндекс впервые анонсировал свою самоуправляемую машину и показал, как та ездит на закрытой территории, а уже через год у компании появилось два тестовых сервиса беспилотного такси в Сколково и Иннополисе. Что интересно, в России разработчики автономного транспорта не были сконцентрированы в основном на легковых автомобилях: еще до Яндекса «КамАЗ» разработал беспилотный грузовик, а Cognitive Technologies испытывала роботракторы.
К этому моменту инвестиции даже в отдельные компании измерялись миллиардами долларов. Технология, казалось, наконец-то вышла из лабораторий, и до повсеместного внедрения роботакси осталось совсем немного. Уверенности в этом добавляли журналисты и компании: Waymo говорила о миллионе поездок каждый день «в ближайшие годы», а Илон Маск прогнозировал полностью автономные Tesla к 2018 году. В России оптимизм был на том же уровне: в 2018 году один из руководителей проекта беспилотного автомобиля Яндекса Артем Фокин, отвечая на вопрос N + 1 о сроках массового внедрения автономных машин, говорил, что необходимые для этого уровень технологии, себестоимость компонентов и нормативная база «сойдутся» примерно через пять лет.
В беспилотную гонку с каждым годом вступало все больше компаний. Появились и первые настоящие кейсы применения: полностью беспилотные сервисы такси, некоторые из которых уже получают с людей деньги за поездки, а не просто тестируют технологию за свой счет. Несколько полностью беспилотных сервисов роботакси прямо сейчас действуют в США и Китае. Появились и другие предвестники будущего — машины без руля и педалей. Такими проектами занимаются в том числе российские «СберАвтоТех» и «КамАЗ».
Машин становилось все больше. К примеру, у Яндекса и Сбера уже почти по 200 автомобилей. Благодаря этому пробег беспилотных машин начал измеряться миллионами и даже десятками миллионов километров, а в симулированных заездах речь шла уже о миллиардах. С одной стороны, как и у людей, большой стаж вождения помог алгоритмам отточить навыки. С другой — разработчики обнаружили подводные камни, не позволяющие им отпустить свои детища на улицы без присмотра. И дело не только в несовершенстве алгоритмов — компании столкнулись с целым набором проблем.
Слишком сложно
Беспилотные автомобили лидирующих компаний еще несколько лет назад отлично справлялись с движением по шоссе и даже в городских условиях. Однако у автономных машин до сих пор есть проблемы с так называемыми пограничными случаями (edge cases) — редкими и непростыми дорожными событиями, которые трудно предугадать — например, неправильно нанесенная во время ремонта дороги разметка или светлый грузовик на фоне светлого неба. Миллионы километров, пройденные по реальным дорогам, позволяют отловить такие события, но запрограммировать автомобиль для корректной работы с ними все еще не так просто.
Само собой, люди тоже не всегда справляются с подобными ситуациями. Вот только для беспилотников это не оправдание, поскольку от них ожидают кардинально более высокого уровня безопасности.
Другая серьезная проблема заключается в том, что реальный мир отличается от идеального из ПДД. У этой проблемы есть два измерения.
Во-первых, беспилотники едут по дороге не сами по себе, а в окружении других участников дорожного движения — пока это только люди, а не роботы.
Оказалось, что даже с внушительным набором данных и продвинутыми технологиями машинного обучения создать алгоритмы, которые бы прогнозировали поведение людей (водителей и пешеходов), крайне сложно. Лидеры отрасли разработали модели машинного обучения, которые неплохо решают эту задачу, и тем не менее она все еще препятствует развитию беспилотных технологий.
Во-вторых, обстановка на дороге не всегда соответствует ПДД. Внезапно остановившаяся машина коммунальных служб или авария может надолго перекрыть дорогу, да так, что выбраться из этой ситуации другие машины смогут, только нарушив правила. Что сделает человек? Скорее всего, проигнорирует разметку и объедет препятствие. Хотим ли мы, чтобы у полностью автономной машины была возможность самостоятельно нарушать ПДД, когда ей покажется это правильным? Наверное, нет.
Все эти проблемы, конечно, не позволяют говорить о тупике для индустрии беспилотных автомобилей. Прямо сейчас над их решением трудится огромное количество талантливых разработчиков в десятках компаний по всему миру, в том числе и в России.
Самый очевидный путь их преодоления — совершенствование технологий. На помощь приходят как уже упомянутые миллионы километров пробега, так и, например, машинное обучение — его применяют в самой ответственной части алгоритмов, которая отвечает за логику принятия решений беспилотной машиной.
Для неизбежных случаев, когда машина не может разобраться в ситуации сама, активно развивается концепция удаленного оператора-помощника. Когда беспилотник не может самостоятельно продолжать движение, он вызывает на помощь человека. Тот оценивает данные с камер, чтобы разобраться в ситуации, и дает автомобилю команду (хотя есть и проекты, где оператор сам удаленно рулит автомобилем).
Беспилотники попадают в такие ситуации не постоянно, поэтому всего один оператор может следить сразу за десятками машин. Получается разумный компромисс: автомобили можно выпускать на дороги без водителя, но они всегда могут запросить помощь и моментально ее получить.
Слишком дорого
Беспилотный автомобиль — это несколько основных составляющих: непосредственно автомобиль, датчики и вычислительные устройства.
Софт, то есть алгоритмы, высокоточные карты и собираемые данные — все это требует денег, но затраты на одного «водителя» можно разделить между миллионами машин, которыми он будет управлять.
Уже несколько лет назад многие компании предполагали, что первые массовые беспилотники будут применяться в сервисах такси, а не продаваться для личного пользования. Отчасти это было связано с ценой на компоненты, необходимые для того, чтобы сделать машину автономной. Тем не менее разработчики и эксперты из отрасли также предсказывали быстрое падение цен на компоненты до уровня, когда они не будут перевешивать экономический эффект от отсутствия водителя. Но до сих пор беспилотный обвес стоит примерно столько же, сколько машина среднего класса.
Самый дорогой компонент автономных машин — это лидар, а если быть точнее, то сразу несколько лидаров, установленных с разных сторон автомобиля. От такой роскоши было бы разумно отказаться, не будь лидары так полезны. Этот датчик критически важен для беспилотников, потому что дает точную трехмерную карту окружающего пространства.
Именно он играет основную роль в локализации машины.
Практически во всех беспилотных автомобилях используются круговые электромеханические лидары — темные цилиндры, по которым автономную машину можно легко отличить от обычной. В них есть вращающиеся части, позволяющие лазерам и детекторам сканировать пространство вокруг десятки раз в секунду.
У этой дорогой конструкции есть две альтернативы. Первая — твердотельные и полутвердотельные лидары. В них либо вовсе нет, либо гораздо меньше подвижных частей и используется всего один лазер, перенаправляемый в разные стороны. Технология их производства потенциально проще и дешевле. Именно на это надеялись разработчики беспилотных автомобилей несколько лет назад. Хотя прогресс оказался медленнее прогнозов, такие лидары постепенно завоевывают популярность. Например, полутвердотельные лидары собственного производства установлены на некоторых беспилотниках Яндекса.
Второй путь к удешевлению еще смелее — полный отказ от лидаров.
Некоторые разработчики и исследователи предлагают использовать вместо них алгоритмы компьютерного зрения, которые превращают двумерные данные с камер в карту глубины или даже искусственное облако точек, аналогичное лидарному. Такой подход называется псевдолидаром и позволяет использовать эффективные алгоритмы для лидаров с куда более дешевыми камерами.
Проблема заключается в том, что автомобилей, которые используют такой подход, до сих пор единицы. Два самых ярких примера — это разработки Tesla и Mobileye. Обе компании показывали на практике автономную езду машин без лидаров, но у обоих проектов важные нюансы. Tesla выпускает продвинутую систему помощи водителю, оставляющую всю ответственность на нем. В свою очередь, Mobileye рассматривает систему движения по камерам лишь как одну из двух независимых частей наряду с системой, работающей на лидарах и радарах. На сегодняшний день кажется, что отказ от лидаров — это тупиковый путь. Впрочем, не стоит списывать со счетов прогресс в области алгоритмов по работе с изображениями, который уже не раз удивлял всех за последнее время.
Быстрее законов
Даже учитывая все перечисленные сложности, нельзя не признать, что прогресс в развитии беспилотных автомобилей все равно идет очень быстро — гораздо быстрее, чем развитие законодательного регулирования этой отрасли.
Первые экспериментальные законы, регулирующие движение самоуправляемых машин по дорогам общего пользования, еще десятилетие назад появились в США. С тех пор законодательная база совершенствовалась, а соответствующие нормы появлялись в большем числе стран. Тем не менее такие законы по-прежнему остаются экспериментальными. Например, в крайне лояльных к беспилотникам США лишь пару лет назад и всего одной компании в качестве исключения разрешили убрать боковые зеркала из машины, в принципе лишенной кабины водителя.
В России законодательство уже позволяет тестировать беспилотники без людей в салоне (например, Яндексу разрешили испытывать автономное такси в московском районе Ясенево) и даже брать деньги за услуги беспилотного такси, но речь снова идет об экспериментальном правовом режиме, а не о постоянном законодательном регулировании.
Разрабатываются и другие экспериментальные правовые режимы. Один из них был одобрен в середине октября и позволяет испытывать грузовые беспилотники на трассе Москва — Санкт-Петербург, принятие еще одного ожидается в ближайшем будущем. Он будет распространяться на половину регионов страны, а его участниками станут «Газпром нефть», «СберАвтоТех», Starline и Яндекс.
Помимо законов, существенную роль играют и опасения властей по поводу безопасности, особенно когда речь идет о полностью беспилотных автомобилях, которые передвигаются без инженера в салоне. На то, чтобы получить разрешение для таких поездок, у компаний уходит много времени, даже если их автомобили давно и успешно ездят с человеком за рулем. Это же, впрочем, становится и стимулом к развитию регулирования: регионы начинают бороться за компании, предлагая им максимально удобные условия и развивая свое законодательство. К примеру, Cruise недавно объявила, что запустит в аризонском Финиксе свой второй сервис полностью беспилотного такси (первый работает в калифорнийском Сан-Франциско).
Если на получение разрешений в Калифорнии у компании ушло 22 месяца, то аналогичный процесс в Аризоне занял всего три недели.
Одна из причин, почему законодательное регулирование автономного транспорта развивается медленно, заключается в вопросе ответственности: если за рулем никого нет, то кто несет ответственность за ДТП?
Подходы к ответу на этот вопрос различаются в разных странах. Однако по экспериментальному регулированию можно сделать вывод, что законодатели во всем мире склоняются к тому, что ответственность должна лежать на компании-разработчике, которой, по сути, принадлежит виртуальный водитель. В российских экспериментальных правовых режимах выбран довольно гибкий подход: ответственность ложится на компанию, тестирующую беспилотник, людей, отвечающих за техническое обслуживание автомобиля, или оператора, в зависимости от причины ДТП.
Итоговый подход в регулировании ответственности зависит лишь от того, как договорятся между собой законодатели и индустрия беспилотных автомобилей. Технически никакой неопределенности нет, и в этом автономные машины превосходят обычные. При аварии разработчики и полиция смогут детально проанализировать последовательность действий автомобиля, изучить записи окружающего пространства со всех ракурсов и с учетом этих данных понять, кто виноват в происшествии.
Непонятно и непривычно
Влияет на массовое внедрение автономного транспорта и отношение людей. Транспорт — ответственная сфера, в которой ошибка может быть фатальной. Поэтому отдавать эту сферу в руки роботов может быть сложно. Отчасти это связано с тем, что люди попросту не сталкиваются с технологией в реальной жизни, а лишь отрывочно узнают о ней из интернета. Новость о том, что беспилотник сбил пешехода, несомненно, стала бы гораздо более популярной, чем новость о том, что беспилотники Яндекса проехали более 10 миллионов километров, не сбив ни одного человека.
Лучший способ изменить отношение к беспилотным автомобилям — дать людям возможность оценить работу автономного транспорта в реальной жизни. Яндекс утверждает, что 97 процентов людей, ездивших в его роботакси, готовы посоветовать такую поездку знакомым. В общероссийском опросе доля людей, готовых прокатиться на беспилотном такси, составила 77 процентов.
Также на восприятие людей влияет и то, что пока беспилотные автомобили не всегда ездят как обычные водители и осторожничают, например останавливаясь в тех ситуациях, в которых для пассажира это может показаться странным. Повысить доверие к машине можно, объясняя логику ее действий человеку. Скажем, «СберАвтоТех» разработал интерфейс для своих легковых роботакси, который показывает пассажиру схематичную карту с планируемой траекторией и объясняет ему причину остановки — например, из-за машины впереди. Его, кстати, испытывали не только на полигоне или своих сотрудниках, но и в «боевых условиях»: летом 2022 года компания организовала в Санкт-Петербурге открытое тестирование своего беспилотного такси для всех желающих. Тогда впервые в России беспилотные машины возили обычных людей в условиях мегаполиса.
Зеленый свет в конце тоннеля
Очевидно, что все эти проблемы со временем будут решены. Но что делать разработчикам автономного транспорта прямо сейчас?
Ускорить внедрение беспилотных технологий позволяет развитие в смежных сферах. Например, все больше компаний создают беспилотные грузовики. Такие машины перемещаются почти исключительно по шоссе, где анализировать обстановку и планировать маневры намного легче, чем в плотном городском трафике с перекрестками и пешеходами. В этом направлении двигаются как иностранные компании — например, все та же Waymo, — так и российские, в том числе «КамАЗ» и «Старлайн». Постепенно разработчики начинают применять такие грузовики в реальных задачах. К примеру, «Газпромнефть» испытала полностью беспилотный «КамАЗ» без кабины на своих складах.
Вместе с разработками компаний появляются и соответствующие правовые нормы. Так, в России в конце октября одобрили постановление, разрешающее начать проект испытаний беспилотных грузовиков на трассе М-11, связывающей Москву и Санкт-Петербург. В нем будут участвовать сразу несколько компаний — разработчиков автономных грузовиков. Несмотря на то что проект экспериментальный, условия в нем приближены к реальным: в ближайшие месяцы на этой трассе должны начаться не только испытательные заезды, но и коммерческие грузоперевозки для российских ритейлеров.
Другие компании и вовсе занимаются автономным транспортом вне дорог. Это может быть промышленная техника, такая как самосвал без кабины от «КамАЗ» или комбайн Cognitive Pilot, или же роботы-доставщики Яндекса, которые ездят по тротуарам, где движение куда проще, чем на любой автомобильной дороге.
Все это позволяет компаниям занимать нишу, в которой пока не так много конкурентов, и в то же время оттачивать технологию автономной езды, чтобы затем применить ее в роботакси. А применить ее точно получится. Хотя скорость и масштаб прогресса в сфере беспилотных автомобилей оказались не такими умопомрачительными, как представлялось всего несколько лет назад, автономный транспорт развивается и совершенствуется на наших глазах.
Вероятно, мы стали жертвой когнитивного искажения, которое описала компания Gartner. К началу-середине 2010-х годов бурное развитие отрасли сформировало ожидания, которые оказались завышенными и могли вызвать разочарование в технологии как таковой. Но эти эмоциональные гонки слабо отражают реальные темпы развития — вообще-то, на реальных дорогах уже есть не один настоящий сервис беспилотного такси, доступный реальным людям, а не только тестировщикам. Некоторые серийные машины уже сейчас умеют перемещаться в городе, пускай и под присмотром человека. И даже для тех проблем, которые стали очевидны за несколько последних лет испытаний, инженеры и компании постепенно находят решения.
Если посмотреть на состояние беспилотных автомобилей рационально, выяснится, что мы как никогда близки к их массовому появлению.
Беспилотные такси в Москве от «Яндекса»
Техноурбанистика
Ксения Морозова
21 января 2022 19:27
«Яндекс» вот-вот запустит беспилотные такси в московском районе Ясенево — согласования подошли к финальному этапу. «Афиша Daily» поговорила с директором по развитию беспилотных технологий компании Артемом Фокиным о том, как это будет устроено и когда беспилотные такси поедут по всей Москве.
— Скоро «Яндекс» запустит беспилотные такси в Ясенево. Как долго вы к этому шли?
— То, что легло в основу беспилотных технологий в «Яндексе», разрабатывалось с момента основания компании. Машинное обучение — один из важных кирпичиков этого проекта. Разработка беспилотников стартовала у нас в самом начале 2017 года, то есть пять лет назад. Сейчас мы находимся в числе мировых лидеров. Разумеется, приложить линейку к технологиям сложно — единого индикатора тут нет, но есть косвенные параметры. Например, по общему пробегу беспилотных автомобилей на улицах городов мы вторые в мире. Наш флот проехал более 18 миллионов километров. Первый сейчас Waymo — это подразделение Alphabet (холдинг, выросший из Google), оно начало на десять лет раньше нас.
Сервис беспилотных такси в Иннополисе (город-спутник Казани. — Прим. ред.) у нас работает с августа 2018 года. Там мы сделали 25 тысяч поездок без человека за рулем. Это тоже важная веха — Иннополис, безусловно, не мегаполис, но там есть машины, пешеходы, нормальное городское движение.
— Запуск беспилотных такси в Москве — как это стало возможно?
— В 2020 году был принят закон «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций». Он позволяет делать временные исключения в законодательстве для тестирования новых технологий — любых, не только беспилотников. По результатам тестирования в существующие законы будут вноситься корректировки, чтобы инновацию можно было использовать повсеместно (сегодня эксплуатация автомобилей без водителей не разрешена — это противоречит законам о техосмотре, страховании, безопасности дорожного движения. — Прим. ред.).
Мы подали программу экспериментального правового режима, которая в том числе подразумевает и оказание услуг такси в беспилотном режиме в Ясенево, сейчас она проходит финальные согласования в правительстве. Когда все будет утверждено, мы точно не знаем, но ожидаем, что в ближайшее время. Это логичный этап развития: сначала технология может использоваться только на закрытых территориях, потом становится достаточно зрелой для применения в небольших городах с простой дорожной ситуацией, как в Иннополисе. Сейчас ее можно запускать уже в отдельных районах мегаполисов. Последним этапом будет готовность к запуску беспилотников в любой точке города. При этом программа подразумевает постоянную отчетность и в случае неблагоприятных результатов — приостановку тестирования.
— Как вообще устроены беспилотники?
— Это обычный автомобиль, который дооснащен системой беспилотного вождения. Ее главный элемент — большой вычислительный модуль, который получает информацию со всех сенсоров (радаров, камер и лидаров — лазерных сканеров), прогнозирует развитие дорожной ситуации и принимает решение, как двигаться дальше. Также в него загружен цифровой слепок местности — карта высокой четкости, ее мы создаем сами. Благодаря ней автомобиль знает обо всех элементах дорожной инфраструктуры, даже если они закрыты деревьями или снегом.
— Как проходило тестирование в Иннополисе?
— Этот запуск дал нам возможность дорабатывать не только технологическую, но и продуктовую часть, то есть интерфейсы взаимодействия пассажира и автомобиля, алгоритмы высадки и посадки, комфортное для человека движение. При этом до сегодняшнего дня во всех автомобилях ездили инженеры. Когда мы согласуем программу по закону об ЭПР, сотрудников из салонов мы уберем. Пока только в Иннополисе — в Москве они будут.
— При этом по Москве ваши беспилотники ездят уже не первый год — просто это было не такси, а машина с инженером внутри.
— Да, наши беспилотники ездят по Москве с 2017 года и никогда не переставали с тех пор. Из 18 млн километров, которые проехали наши автомобили, большая часть — именно здесь.
— Зачем это нужно?
— Чтобы эффективно передвигаться в плотном городском потоке, необходим опыт. Нужно понятно сообщать о своих намерениях другим участникам движения и правильно считывать чужие. Только так возможно эффективно и точно прогнозировать развитие дорожной ситуации. Именно для этого перед полноценным запуском необходимо проехать миллионы километров — таким образом накапливается много данных о том, как ведут себя на дороге люди и автомобили. У человека, получающего права, уже есть базовые представления о том, как функционирует мир. Робот, созданный с нуля, этого не знает, его алгоритмы и предсказательные модели необходимо обучить. При этом учиться ему нужно обязательно на данных со своих камер и сенсоров. Так что единственный вариант для нас — многократно ездить по реальным дорогам в разные времена суток и сезоны.
— Как можно поучаствовать в тестировании беспилотных такси?
— Осенью мы начали собирать заявки.
Интерес был огромным: набралось около 10 тысяч желающих поучаствовать в тестировании.
Люди готовы специально ради этого приехать в район Ясенево. Как только программа будет утверждена, мы будем постепенно приглашать людей — сначала небольшую группу; убедимся, что все работает нормально и пассажиры удовлетворены сервисом. После этого — всех остальных.
Если у человека есть доступ к тестированию и он находится в Ясенево, у него в приложении «Яндекс.Go» появится специальная кнопка вызова беспилотного такси. Стоить это будет так же, как обычная поездка.
— Почему именно Ясенево?
— Мы проанализировали несколько разных районов Москвы и выбрали этот, потому что он содержит в себе много разных элементов инфраструктуры. То есть там поездки часто совершаются внутри района.
— Вопрос, который, думаю, многих сейчас беспокоит: это безопасно?
— Одна из основных целей автоматизации вождения — это повышение безопасности. Больше 90% аварий происходит по вине человека.
Люди склонны отвлекаться, нарушать правила, садиться за руль уставшими или в каком‑то другом неподходящем для вождения состоянии. Робот ничего этого не делает, это сущность идеально дисциплинированная, она не отвлекается и выполняет только одну задачу — доехать безопасно и эффективно. У нас, конечно, есть статистика тестирования: в рамках нормального функционирования робота ДТП по его вине случиться не может. За все пройденные нами 18 млн километров не случилось ни одного ДТП с каким‑либо, даже минимальным, ущербом для здоровья или серьезными повреждениями автомобилей. Мелкие аварии были, подавляющее большинство — по вине других участников. По пальцам одной руки можно пересчитать эпизоды, когда виновником становился наш автомобиль. Но в этих случаях либо вмешался человек, хотя этого не нужно было делать, либо эксплуатационные параметры были нарушены.
Другая важная деталь: человек может концентрироваться только на чем‑то одном: либо на зеркале заднего вида, либо на потоке впереди, либо на пассажире или телефоне. А робот-водитель смотрит далеко во все стороны одновременно и принимает во внимание любые изменения среды. Часто спрашивают: «А что будет, если внезапно перед автомобилем кто‑то выскочит?» Правда в том, что фактор внезапности очень человеческий — скорее всего, это значит, что водитель перевел свой взгляд куда‑то в сторону, потом посмотрел вперед и увидел там что‑то, чего не ожидал. Робот всегда смотрит и вперед, и назад, и по бокам, поэтому сделать что‑то внезапно для него невозможно — по крайней мере пока мы не научились телепортироваться.
— Готовы ли люди в городе к беспилотникам?
— Я много раз наблюдал первые поездки людей в беспилотных автомобилях. Они все проходят по одному сценарию: первые две минуты человек напряженно озирается по сторонам, а на третьей минуте приходит осознание, что ничего необычного не происходит. В этот момент люди достают телефоны, смотрят, что у них дальше по календарю, после того как снимут сторис с крутящимся без водителя рулем, конечно. Нет ничего более эффективного для преодоления страха беспилотников, чем одна поездка в таком автомобиле. Частый фидбэк: «Едет получше многих моих знакомых водителей». Власти города к технологии открыты — они нашу программу уже согласовали.
— Как, на ваш взгляд, будет развиваться ситуация с беспилотниками дальше? Когда «Яндекс» уберет всех водителей из такси?
— Сохраняя текущий темп развития, мы будем готовы к запуску технологии во всей Москве или в любом другом городе через три года. При этом не все зависит от нас, необходимо разрешение регуляторов.
Но никакой речи о том, чтобы убрать всех водителей из такси, не идет.
Сейчас у нас 170 автомобилей, которые мы дооборудовали сами. Для массового внедрения сервиса необходимо массовое производство беспилотных автомобилей в партнерстве с автопроизводителями. Так что пока мы говорим только о постепенном увеличении флота, которое, если все пойдет по плану, активно начнется только через три года. И мы становимся просто еще одним таксопарком, который будет представлен в сервисе «Яндекс.Go».
— Вы представляете себе момент, когда все автомобили в Москве будут беспилотными?
— На десятки лет вперед смотреть сложно, но очевидно, что когда‑то большинство автомобилей на дорогах станут беспилотными. Вся история технологического развития говорит о том, что те задачи, которые могут быть автоматизированы, рано или поздно автоматизируются. Рутинная работа человека замещается роботами там, где это возможно. Со временем это обязательно произойдет.
расскажите друзьям
теги
ЯндексGoogle
Яндекс начинает тестирование беспилотных автомобилей в Мичигане.
Московский технологический гигант Яндекс сегодня объявил о расширении тестирования своих беспилотных автомобилей на Мичиган. Парк беспилотных автомобилей Яндекса недавно вышел на улицы города Анн-Арбор, в том числе автономные автомобили Hyundai Sonata четвертого поколения, созданные в сотрудничестве с Hyundai Mobis.
Яндекс заявляет, что планировал обеспечить поездки на своих беспилотных такси в Детройте во время Североамериканского международного автосалона (NAIAS), который должен был состояться в июне. К середине весны компания уже выполнила значительный объем подготовительной работы, поэтому, когда в апреле NAIAS был отменен, Яндекс начал поиск местоположения в Мичигане, чтобы облегчить более долгосрочное коммерческое тестирование.
Яндекс заявляет, что «прогрессивная» и «поддерживающая» нормативно-правовая среда Мичигана обеспечит «быстрое» развитие и продвижение. Это связано с тем, что в отличие от Москвы, Тель-Авива и Лас-Вегаса, где Яндекс также проводит тестирование, Анн-Арбор предоставляет операторам автономию — автомобили без водителя не обязаны иметь за рулем водителей безопасности. Студенческий городок Иннополис в центральной части России, где у Яндекса работает служба робо-такси, — единственное место в стране, где беспилотные автомобили могут перевозить пассажиров без водителя.
Мичиган также позволяет компаниям тестировать автомобили без средств управления водителем, таких как рулевое колесо и педали. Кроме того, государство разрешает публичную продажу автономных транспортных средств после их тестирования и сертификации.
Event
Intelligent Security Summit On-Demand
Узнайте о решающей роли ИИ и машинного обучения в кибербезопасности и о конкретных отраслевых примерах. Смотрите сеансы по запросу сегодня.
Смотреть здесь
Парк беспилотных автомобилей Яндекса преодолел более 3 миллионов автономных миль. За часть из них отвечают вышеупомянутые модернизированные Sonata, наряду с более чем 100 автономными Toyota Prius компании. (В прошлом году «Яндекс» и Hyundai подписали меморандум о взаимопонимании по архитектуре систем управления для автомобилей 4-го и 5-го уровня — категории автоматизации, определенные Обществом автомобильных инженеров как требующие ограниченного вмешательства человека. ) «Яндекс» планирует добавить 100 Sonata к его развертывание в Иннополисе в ближайшие месяцы, чтобы к 2021 году увеличить общий размер парка до более чем 200.
Работа над платформой для беспилотных автомобилей Яндекса началась в 2016 году, когда команда компании собрала компоненты на базе шасси Toyota Prius V. То, что получилось, в значительной степени является заказным: от значительного ПК под багажником до набора датчиков на крыше, состоящего из нескольких лидаров, камер, радаров и GPS.
Небольшая команда в Яндексе вручную создает карты территорий перед развертыванием, но компания ожидает, что в будущем этот процесс станет более или менее автоматическим. Яндекс говорит, что его такси совершили более 8000 автономных поездок в Москве, Иннополисе, Тель-Авиве и Лас-Вегасе как с водителями, так и без них, которые следят за ходом маршрута (вместе с телеоператорами).
В течение четырех лет Яндекс намерен построить автомобиль без руля, способный управлять автомобилем «на уровне человека» в определенных городах. Но пандемия грозит отодвинуть эти планы далеко в будущее, как это могло бы произойти с конкурентами. Автономные транспортные компании, в том числе Waymo, Cruise, Uber и Lyft, были вынуждены временно приостановить коммерческие и тестовые мероприятия в результате приказов о самоизоляции. Некоторые из них с тех пор возобновились, но эксперты считают, что сбои и экономические последствия могут повлиять на стратегии выхода на рынок.
Миссия VentureBeat состоит в том, чтобы стать цифровой городской площадью, на которой лица, принимающие технические решения, могут получить знания о трансформирующих корпоративных технологиях и заключать сделки. Откройте для себя наши брифинги.
Яндекс Беспилотный автомобиль | Энциклопедия MDPI
Беспилотный автомобиль Яндекса (Группа самостоятельного вождения Яндекса) — проект роботакси российской интернет-корпорации Яндекс. Первый беспилотный прототип запущен в мае 2017 года. По состоянию на 2018 год функциональный сервис был запущен в России, прототипы также проходят испытания в Израиле и США. В 2019 годуЯндекс представил автономных роботов-доставщиков, основанных на том же стеке технологий, что и беспилотные автомобили компании. С 2020 года автономные роботы доставляют еду, продукты и посылки по России и США. В 2020 году проект автономного вождения был выделен в отдельную компанию под названием Yandex Self-Driving Group (Yandex SDG).
1. История
1.1. 2017
В июне 2017 года «Яндекс.Такси» выпустило видео, демонстрирующее технологию беспилотных автомобилей. [1] Прототип автомобиля представлял собой сильно модифицированный гибридный универсал/компактный минивэн Toyota Prius+, оснащенный тремя оптическими датчиками расстояния LiDAR от Velodyne, шестью радарами, шестью камерами и датчиком GNSS для навигации, с процессорами Intel и графическими процессорами NVIDIA [2] используя операционную систему GNU с ядром Linux. [3] [4]
В ноябре 2017 года были представлены результаты зимних испытаний. Машина успешно ехала по заснеженным дорогам, несмотря на повышенные трудности, представляемые снегом. Автомобиль преодолел 300 км по закрытой трассе. [5]
1.2. 2018
Яндекс роботакси в Иннополисе. https://handwiki.org/wiki/index.php?curid=1938326
Сервис робо-такси был запущен в августе 2018 года в университетском городке Иннополис в Республике Татарстан на западе России. [6] Услуга предоставляется бесплатно. Во время поездок за рулем никого нет, а инженеры Яндекса занимают пассажирские места и выступают в роли наблюдателей за безопасностью. В феврале 2020 года сообщалось, что в Иннополисе совершено более 5000 автономных пассажирских поездок. [7]
В конце 2018 года Яндекс получил лицензию на использование своих беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования в Неваде. В начале 2019 года беспилотные автомобили совершили демонстрационные заезды для гостей выставки CES 2019 в Лас-Вегасе. [8] В отличие от других прототипов, представленных на выставке, автомобили разъезжали по улицам города без какого-либо контроля со стороны человека. Инженера за рулем не было, только один на пассажирском сиденье, чтобы взять на себя управление автомобилем в случае чрезвычайной ситуации. В январе 2020 года Яндекс во второй раз предоставил автономные аттракционы для гостей CES. [9]
В декабре 2018 года компания получила разрешение Министерства транспорта Израиля на испытания своих беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования. Это делает Израиль третьей страной, где компания тестирует свои беспилотные автомобили. [10] [11] В сентябре 2019 года территория тестирования была расширена за счет включения центра города. [12]
1.3. 2019
В октябре 2019 года Яндекс объявил, что его беспилотные автомобили преодолели 1 миллион миль в полностью автономном режиме с момента начала тестирования технологии. [13] Еще четыре компании, которые ранее объявили о подобных или больших расстояниях, — это Waymo, [14] GM Cruise, [15] Baidu [16] и Uber. [17]
В ноябре 2019 года компания представила своего автономного робота-доставщика, основанного на той же технологии автономного вождения, которую компания использует для своих автономных автомобилей. Робот размером с чемодан передвигается по тротуарам со скоростью 5-8 км/ч. В рамках начального этапа тестирования роботы работали в кампусе Яндекса с 7000 сотрудников в Москве, перевозя небольшие посылки из одного здания в другое. [18]
1.4. 2020
Беспилотный автомобиль Яндекса и автономный робот-доставщик в Анн-Арборе. https://handwiki.org/wiki/index.php?curid=1820507
В июне 2020 года Яндекс представил 4-е поколение своих беспилотных автомобилей. Автомобили созданы на базе Hyundai Sonata и разработаны в сотрудничестве с Hyundai Mobis. [19]
В августе 2020 года компания открыла центр испытаний автономных транспортных средств в Анн-Арборе. [20]
В сентябре 2020 года отдел беспилотных автомобилей Яндекса был выделен в отдельную компанию под названием Yandex Self-Driving Group (Yandex SDG) и получил от материнской компании 150 млн долларов.
1.5. 2021
В июле 2021 года Yandex SDG заключила партнерское соглашение с Grubhub для доставки роботов в кампусы колледжей США. [21] К концу 2021 года Yandex SDG и Grubhub запустили автономную роботизированную доставку в Университете штата Огайо [22] и Университете Аризоны. [23]
В октябре 2021 года Яндекс СДГ объявила о партнерстве с Почтой России. В рамках этого партнерства 36 роботов начали осуществлять автономные доставки из 27 почтовых отделений Москвы. [24]
В ноябре 2021 года компания объявила, что перейдет на использование проприетарных лидаров на своих автономных транспортных средствах. [25]
2. Самоуправляемые автомобили
Облако точек собственного лидара Яндекс SDG. https://handwiki.org/wiki/index.php?curid=1444168
В конце 2021 года в парке Яндекса было около 170 автономных транспортных средств, которые проехали более 14 миллионов километров (10 миллионов миль) по России, Израилю и США. [26]
Беспилотники основаны на серийных моделях автомобилей, таких как Toyota Prius и Hyundai Sonata. Каждая машина оснащена четырьмя лидарами, шестью радарами и от 8 до 12 камер. [27] С ноября 2021 года Яндекс использует собственные лидары. Полутвердотельные лидары Яндекс SDG распознают объекты на расстоянии до 500 метров и способны изменять схему сканирования в полете. Полутвердотельные лидары Яндекс SDG распознают объекты на расстоянии до 500 метров и способны изменять схему сканирования в полете. Они могут увеличить плотность облака точек в районе рядом с автомобилем, когда он движется по двору, или увеличить дальность при движении на высокой скорости по шоссе. [25]
Большая часть автопарка эксплуатируется в Москве круглый год и тщательно тестируется в различных погодных условиях, включая дождь и снег. Компания сообщила о конкретных технологиях, разработанных для борьбы с плохой погодой. К ним относятся лидарная фильтрация облаков по отражениям снежинок и измерение коэффициента трения для планирования скорости и маневров. [28]
3. Автономные роботы-доставщики
Автономный робот-доставщик Яндекса в Аризоне. https://handwiki.org/wiki/index.php?curid=1095497
Яндекс СДГ представила своих автономных роботов-доставщиков в конце 2019 года. Первые прототипы доставляли документы между зданиями кампуса Яндекса в Москве. В мае 2020 года роботы поступили в первую коммерческую эксплуатацию в Инновационном центре «Сколково», где помогали администрации города в перемещении документов по территории центра. [29]
В конце 2020 года роботы присоединились к службе доставки еды Яндекс.Еда и начали доставлять еду и продукты в несколько районов Москвы. [30] Полгода спустя Яндекс SDG заключил партнерское соглашение с Grubhub для доставки роботов в университетские городки США. К концу 2021 года компании запустили автономную роботизированную доставку в Университете штата Огайо и Университете Аризоны.
Автономные роботы-доставщики Яндекса работают по той же технологии, что и автономные автомобили компании. Роботы оснащены теми же типами датчиков, что и автомобили (лидары, радары и камеры), что означает, что они могут повторно использовать алгоритмы локализации и восприятия, разработанные для автомобилей. Роботы также повторно используют многие нейронные сети, в частности, для прогнозирования поведения других участников дорожного движения. Эти сети изначально разрабатывались для автомобилей, а данные тестировались, адаптировались и внедрялись для роботов. [31]
Роботы передвигаются со скоростью 5–8 км/ч (3–5 миль/ч), могут автономно перемещаться по пешеходным переходам и распознавать сигналы светофора. Среднее время работы от одного заряда составляет около 8–12 часов. Последнее поколение роботов Яндекса имеет сменные батареи. [32]
4. Товарищества
4.1. Хендай Мобис
Яндекс автономный Hyundai Sonata. https://handwiki.org/wiki/index.php?curid=1503574
В марте 2019 года между Яндексом и Hyundai было подписано соглашение о работе над автономными автомобильными системами. [33] Они разработают системы управления для автономных транспортных средств для уровней 4 и 5, категорий автоматизации, определенных как требующих ограниченного вмешательства человека. [34]
Целью партнерства является предоставление готового решения, которое могут использовать другие производители. [35] Компании планируют показать первый прототип совместного проекта до конца 2019 года. и картографические технологии. [36]
В июле 2019 года Hyundai Mobis и Яндекс представили беспилотную Hyundai Sonata 2020 как первый результат совместной работы. [37] В июне 2020 года Яндекс представил 4-е поколение своих беспилотных автомобилей на базе Hyundai Sonata.
5. Критика
Яндекс раскрывает только количество автономных километров, пройденных автомобилями в автономном режиме, но не раскрывает скорость отключения.
Как и для всех автономных машин, скорость отключения (частота, с которой люди-водители были вынуждены взять на себя управление) имеет решающее значение.