Новость о том, что сервис Uber запустил в Сан-Франциско беспилотное такси, застала меня врасплох. Однако ниже было написано: «За рулем для соблюдения действующих правил находится водитель-испытатель, готовый взять управление в свои руки, а на переднем пассажирском сиденье — инженер с ноутбуком, отвечающий за сбор статистики во время поездки». О том, как автомобиль будет обходиться без водителя, мы поговорили с ведущим российским разработчиком подобных систем, компанией Cognitive Technologies.
Российские беспилотные автомобили: Cognitive Technologies

Первая международная конференция по городскому планированию была созвана в Нью-Йорке в 1898 году. Обсуждалась судьба цивилизации, вернее ее неминуемая смерть от лошадиного навоза. На момент конференции только в Нью-Йорке насчитывалось 200 000 лошадей, оставлявших на улицах города около 2000 т навоза в день. Коммунальщики подсчитали, что к 1930 году слой лошадиного навоза на улицах города будет доставать до окон третьего этажа. Архитекторы рассматривали разнообразные градостроительные концепции, конезаводчики рассуждали о выведении «малонавозных» пород лошадей, но через три дня конференция закрылась с апокалиптическим прогнозом — нашей цивилизации осталось жить считаные десятилетия. Ситуацию спас Генри Форд со своими автомобильными конвейерами — за какие-то пять лет автомобили вытеснили лошадей с улиц крупных городов.

Фантастика

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. 4.jpg Как действует технология виртуального туннеля, лучше один раз увидеть, чем сто раз прочитать. Искусственный интеллект на основе нейронных сетей уже сейчас довольно точно строит продолжение дороги, используя довольно скудную информацию.

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.

Реальность

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. 5.jpg

Сами с мозгами

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.

Почувствуйте разницу

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». 1.jpg К 2020 году Cognitive Technologies совместно с КамАЗ собираются создать на базе автомобиля КамАЗ беспилотник нового поколения, способный функционировать на дорогах междугороднего сообщения. Государство выделило на реализацию этого проекта 300 млн рублей.

Искусственный интеллект

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.

Ближайшее будущее

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.

Статья «Без пилота» опубликована в журнале «Популярная механика» (№2, Февраль 2017).