Почему настоящие беспилотники не появятся на дорогах завтра
Logo
Cover

После того, как крупные игроки начали массово тестировать беспилотные системы на дорогах общего пользования, в информационном поле произошел взрыв: компании-разработчики наперебой прогнозируют скорый отказ от традиционных автомобилей. В итоге многие думают, что полностью автономные машины появятся на дорогах чуть ли не завтра. О том, что в беспилотных технологиях правда, а что — вымысел, Хайтек+ рассказал Андрей Вавилин, основатель компании-разработчика технологии управления транспортом BaseTracK.

5G ускорит развитие беспилотников

Правда. Большинство технологий, сопряженных с умными автомобилями, требуют постоянного соединения с сетью. Геопозиционирование на основе HD-карт осуществляется за счет постоянного сопоставления окружающего пространства с картами на облачных хранилищах, поэтому скорость передачи данных критична.

По словам игроков рынка, после перехода на 5G компьютерная система робомобиля сможет определить, когда впереди идущее транспортное средство намерено сменить полосу движения или снизить скорость. Причем даже в том случае, когда транспорт находится вне поля зрения.

По сети 5G робомобили смогут передавать друг другу информацию о ситуации на дорогах. Например, о неожиданной неполадке, которая привела к остановке машины или ближайшей аварии. Умной системе робомобиля постоянно требуются дополнительные источники данных о дороге, включая переходящих проезжую часть пешеходов, загруженность трассы или состояние дорожного покрытие. Для передачи всех этих данных нужно скоростное подключение к сети, что может реализовать как раз 5G.

Прогнозируют, что сеть 5G будет использоваться на 70 миллионах транспортных наземных средств уже через несколько лет. К этому еще стоит добавить несколько миллионов воздушных и водных беспилотников. По прогнозам Gartner, к 2025 году различные системы индивидуальных беспилотных систем будут передавать в «облака» около терабайта данных в месяц.

В течение нескольких лет робомобили станут массовым видом транспорта

Вымысел. Разработчики робомобилей действительно публикуют весьма красочные отчеты и прогнозы о скорой повсеместной интеграции беспилотных автомобилей на дороги общего пользования. На деле мечтать об автономности 5 уровня (а значит о невмешательстве человека на всем пути) не стоит даже в ближайшее десятилетие.

Рассмотрим технологию Autopilot компании Tesla, которая дальше других продвинулась в сфере разработки систем автопилотирования. На текущей стадии развития система находится между второй и третьей ступенями автономности. Да, порой они помогают предотвратить опасные ситуации на дороге, но Autopilot компании позиционируется как цифровой помощник водителя, ни в коем случае не самостоятельный блок управления. Специалисты Tesla обращают внимание, что водитель должен держать руки на руле, не отрывая их дольше, чем на 2-3 секунды.

Еще один пример — робомобили компании Waymo, одного из подразделений корпорации Google. Несколько лет назад корпорация объявила, что в 2018–2019 годах запустит роботизированный сервис беспилотных автомобилей. Реальность оказалась иной: в «полностью автономной» машине есть место для водителя, которое всегда занято инженером-оператором. По свидетельствам пассажиров роботакси, оператор постоянно берет управление на себя и ни о какой свободе говорить не приходится. Опять же, не стоит удивляться, поскольку автономность Waymo находится между 2 и 3 уровнем, как и автопилот Tesla.

Жители городка Чандлер (США), где проводится тестирование умного такси, выступают против технологии. Робомобили часто не могут поймать момент для выезда на кольцо или смены полосы — в результате на дорогах образуются заторы. Чтобы избежать таких ситуаций, теперь в них вмешивается оператор-человек, что само по себе дискредитирует идею «полностью автоматического транспортного сервиса пассажироперевозок».

Не все беспилотники используют лидар

Правда. Лидаром называют лазерную систему навигации, которая генерирует лазерные импульсы. Система оценивает время, через которое сигнал возвращается обратно, и строит пространственную модель окружающей среды. Лидар во многих случаях — часть системы компьютерного зрения робомобиля.

Несмотря на высокий уровень сложности и в настройке, и в сервисном обслуживании, большинство зарубежных и российских разработчиков строят технологию с применением лидара. Например, среди финалистов конкурса при поддержке Skolkovo «Зимний город» 4 из 5 команд разрабатывают беспилотный автомобиль с использованием лидара, отказались от него только мы.

Как и любая другая оптика, лидар имеет ограничения, которые очень сильно тормозят развитие технологии. Кто бы что ни говорил, но в условиях плохой погоды беспилотник с лидаром не сможет беспрепятственно преодолевать расстояния — система не функционирует ни в тумане, ни в снегопад. Помимо прочего, вся оптика обходится компаниям в копеечку — наличие только одного лидара повышает себестоимость транспортного средства на несколько тысяч долларов США. Как правило, одним не ограничиваются.

В итоге от лидаров отказалась Tesla Inc. во главе с Илоном Маском. В 2018 году он объявил, что электромобили, которые выпускает его компания, будут оснащены камерами, радарами и дополнительными сенсорами. Но не лидарами. Электромобили, выпущенные после 2018 года, получили систему компьютерного зрения «Tesla Vision», база которой — специализированный компьютер от Nvidia Drive PX2.

Воздушные беспилотники также не используют лидары, поскольку для них этот элемент во многом бесполезен — лазерные импульсы должны быть очень мощными, чтобы достигать поверхности земли с высоты. Технология потребляет слишком много энергии.

Оптические робомобили уже способны передвигаться по дорогам в снег, дождь и туман

Вымысел. Ярким примером может служить кейс вооруженных сил Великобритании, которые несколько лет назад приобрели партию беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) Desert Hawk III для проведения операций в Ираке и Афганистане. Как впоследствии оказалось, аппараты не смогли летать в плохую погоду — ни в дождь, ни в туман, ни в снег. При ускорении и пикировании они были не способны ориентироваться в пространстве.

Не только БПЛА военного назначения, но и другие системы автопилотирования не могут полностью функционировать в сложных условиях. Максимум, с которым может работать оптическая система — совсем легкий дождь или пролетающий снег. Данные об идеальной работе автопилота в снегопад, ливень или в плотном тумане предоставляют разработчики решений, то есть сторона заинтересованная в положительном имидже технологии.

Даже при кажущихся оптимальными условиях автопилот не всегда адекватно реагирует на внешние факторы. В марте этого года робомобиль Tesla не смог распознать грузовой автомобиль, перекрывший ему дорогу и врезался в препятствие на полной скорости, в результате чего погиб водитель. Как оказалось, солнечные лучи ослепили камеры Autopilot, и они не смогли вовремя распознать препятствие прямо по курсу. Почему не сработал радар — вопрос, который остается без ответа.

Еще один случай — авария с участием робомобиля Uber, который в ночное время сбил женщину в темной одежде. Компьютерная система не идентифицировала человека и приняла решение двигаться дальше. А ведь роботакси Uber оснащены лидарами, радарами и дополнительными сенсорами. Результат аварии — гибель велосипедистки и судебные иски против компании.

Беспилотные технологии работают одинаково на суше, в воде и в воздухе

Правда. Это действительно так, если разработчики не опираются на оптические сенсоры и лидары. Поскольку больше 90% игроков работают с оптикой, масштабировать решение на воздушное и водное пространства им не удается и они концентрируются на одном поле деятельности.

Мы видим, что проблема решается, если система позиционирования объекта строится не на HD-картах и лазерных импульсах, а на геоинформационных данных. В этом случае перед компанией стоят два этапа: обработка геодезических данных региона и прокладка пути для транспортного средства с учетом его особенностей. Надо отметить, что любая беспилотная система собирает большое количество телематических данных: начиная от состояния транспортного средства (режим работы отдельных элементов и данные о сервисном обслуживании) и заканчивая информацией о состоянии водителя (концентрация, стиль вождения и даже эмоции). Как только в компьютер транспортного средства вкладываются точные координаты пути — можно назвать это виртуальным рельсом — система способна функционировать и на судах, и в авиации.

Главная проблема в России — отсутствие специализированного законодательства

Вымысел. Когда эксперты из смежных отраслей сетуют на то, что мы не можем развивать технологию из-за отсутствия закона, я предлагаю им посмотреть на другие рынки. Те, где законодательство в отношении беспилотников уже проработано. Ездят ли там прототипы без инженеров по улицам города? Существует ли вообще сейчас транспортное средство, которое может абсолютно автономно передвигаться по открытым пространствам? Нет. Пока беспилотники даже с операторами за рулем попадают в аварии, ни о каких сдерживающих факторах закона и речи быть не может.

Для многих компаний подогрев интереса к сфере робомобилей оказался очень прибыльным инструментом. Денег это приносит больше, чем сами робомобили.

Сфера роботизированных транспортных средств привлекает миллиарды долларов США

Правда. В разработку технологий управления транспортом активно инвестируют по всему миру. Крупные автомобильные концерны прогнозируют массовый выпуск беспилотников третьего уровня уже к 2020 году. Опять же, обращаем внимание — речь не идет о полной автономности, третий уровень обеспечивают умные ADAS-системы и цифровые ассистенты вроде Autopilot от Tesla. К 2030 году рынок только лишь наземных гражданских беспилотников может вырасти до $77 млрд.  Что касается рынка летающих беспилотников, то прогноз увеличения его объема — $8,14 млрд к 2021 году, с ежегодным ростом (CAGR) в 8%.

Ключевой драйвер роста рынка автопилотов всех направлений — рост потребности в автоматизации. Роботизированные системы можно использовать в промышленности, горных разработках, логистике, строительстве и ЖКХ и многих других сферах.