Машина с автопилотом

С каждым годом мы (пишем) и вы (читаете) о новинках автомобилей, всё более интересных и навороченных системах безопасности и, как венец эволюции этих систем, попытках автопроизводителей максимально автоматизировать процесс вождения, чтобы наконец уйти от назойливого «человеческого фактора». Об этом мы и поговорим в статье ниже — об автопилотах, главных (и не очень) различиях в них. И, пусть косвенно, о эволюции человеческой лени, когда понятие «личный автомобиль» неожиданно может превратиться пусть в комфортабельное, пусть личное — но такси. С немногословным водителем и подборкой любимой музыки.

Как-то исторически сложилось, что уровни «умности» автомобильного автопилота разделили на 6 рангов — от полного отсутствия любой автоматизации до полного же отсутствия ручного управления. Вот по повышению и пойдем.

Содержание

Уровень автопилота 0: педали

Нулевой «левел» и в играх, и в жизни — это скучно. Строго говоря, подавляющее большинство не только старых (более 20 лет), но и вполне современных автомобилей не оснащаются вообще никакими системами, которые бы могли автоматизировать или упростить движение. В таком случае только водитель на 100% отвечает не только за «продольное» движение (т.е. собственно вперед и назад), а и «боковое» перемещение (повороты).

У части новых автомобилей есть только зачатки автопилота в форме разнообразных датчиков и сенсоров. Но их роль сводится к системе же предупреждений: например, контроль рядности движения с звуковым «сопровождением» при незапланированном съезде без включения поворотников. При этом часть современных систем безопасности хоть и может вмешиваться в процесс движения — но делает это только в крайних случаях (системы превентивного торможения и пр.), что также не даёт возможности их включения к системам автопилотирования хотя бы первого уровня.

Уровень автопилота 1: ассистенты

Если нулевой «левел» был у в сущности всех достаточно дешевых автомобилей, то первый (ассистенты, они же помощники движению) уже стал приятным бонусом для автомобилей классом повыше. При этом водитель по-прежнему полностью контролирует все перемещения машины, допуская «автоматику» только для движения по трассе или магистрали. В последних случаях речь идет об адаптивном круиз-контроле, когда радар «цепляется» за впереди едущий автомобиль и корректирует скорость в зависимости от ведущего.

При этом, увы, «простой» круиз-контроль (удержание выбранной скорости и набор её в случае торможения (последнее — усилиями водителя)) к автоматике и автопилоту отношения не имеет. И да, даже самый умный адаптивный «круиз» может только разгоняться и тормозить — без перестроения по полосам.

Уровень автопилота 2: разнополосное движение

Второй «левел» уже интереснее: на еще более дорогих и премиальных авто можно доверить автопилоту движение всё по той же трассе или магистрали — но имея в рукаве не одну полосу движения, а все доступные. Количество радаров и дальних сонаров при этом увеличивается многократно: передние, задние, боковые, диагональные…

То есть чисто теоретически речь уже идет о частичной автоматизации. Почему же только частичной? Просто потому, что почти никто из автопроизводителей не хочет избавляться от хотя бы косвенного, но участия водителя в процессе собственно вождения. Говоря еще проще, руки придется постоянно держать на руле, а если нет — то электроника звуком и вибрацией напомнит, что в машине главное — это всё же тот самый кусок мяса и костей в кожаном мешке.

При этом городские условия для даже самых современных машин всё еще очень сложны, все возможные варианты развития событий и выбегающих к троллейбусу бабушек не способны предвидеть ни Тесла, ни Гугл. Но они искренне пытаются.

Уровень автопилота 3: терминатор Т-800

У третьего уровня автопилота две основные проблемы: во-первых (как и Терминатор) это вопрос пока еще будущего. А во вторых… законы. Вернее, Венская конвенция о дорожном движении далёкого прошлого 1968-го, согласно которой водитель обязан постоянно контролировать автомобиль в движении. Так что прежде чем вводить в повседневную жизнь новый уровень автопилота — придется поменять законы.

Хотя речь тут идет еще не об полноценном автоматическом пилотировании, однако об уже условной автоматизации. Датчики уже не требуют постоянного контроля со стороны водителя, позволяя полностью насладиться общением друг с другом. НО — только в определенных условиях движения (те же трассы, автобаны, пр.). В случае же, если автоматика считает необходимым передать власть обратно человеку (читай — в данной ситуации достигла своих пределов) — водитель принимает обратно свою работу. Пределы же часто вызываются внешними факторами, а не внутренними конфликтами морали. О последних речь еще вообще не идет.

Уровень автопилота 4: терминатор Т-1000

Увы, четвертый уровень пока еще более фантастичен, чем третий, ведь речь тут идет о вмешательстве человека только в наиболее сложных условиях движения. Например, плохая видимость, отсутствие собственно дороги и прочее. И если со вторым еще можно согласиться (где наша не проезжала?), то сложно конкурировать простому человеческому зрению с ультра-современными радарами, лидарами (лазерная версия радара), инфракрасными датчиками и прочее, и прочее. Особенно ночью в тумане.

Так или иначе, а уровень 4 подразумевает именно это — полный автопилот «за исключением» наиболее сложных для машины условий. А во всех остальных случаях не факт, что руль и педали вообще будут доступны.

Впрочем, не на 100% этот «левел» чистая фантастика: возможность машины самостоятельно припарковаться вообще без участия водителя (а сейчас и вовсе без людей в салоне) вполне укладывается в один из сценариев полностью автопилота.

Уровень автопилота 5: Future is coming

Руль, педали…. пф, прошлый век! Только автоматика и полное исключение водителя в вождение. Наиболее скучный вариант, если подумать — сидеть в кресле из точки А к точке Б можно и в такси.

Но работы в этом направлении уже ведутся: на подходе немало прототипов от разных производителей, всё управление которыми сводится к голосовым командам. Остаётся только расслабиться и получать удовольствие.

Ну а если хочется увидеть всю разницу между уровнями быстро и наглядно (или просто наконец дочитали эту статью) — вот фото:

Автономные автомобили: последний взгляд назад

Концепт-кар 1959 года Firebird III корпорации General Motors умел поддерживать постоянную скорость и сохранять полосу движения, следуя изгибам трассы. Технология основывалась на электромагнитных датчиках, которые предполагалось размещать под асфальтом на крупных хайвеях. Выставка Century 21 в Сиэтле, 1962 год, архив Сиэтла.

Согласно отчёту банковского холдинга Morgan Stanley двухлетней давности, 2015 год должен ознаменовать вторую стадию проникновения технологии самоуправляемых автомобилей: ограниченное замещение водителя компьютером. По мнению авторов прогноза, на данном этапе серийные автомобили должны уметь самостоятельно ускоряться, тормозить и поворачивать, справляясь с движением в потоке и прокладывая самостоятельно дорогу, а также брать на себя значительную часть задач при парковке. Но похоже, что аналитики были слишком осторожны — появившийся в конце 2013 года «Мерседес-Бенц» S-класса умеет не только это, но даже самостоятельно обгонять — для этого водителю нужно всего лишь включить поворотник. И сейчас мы находимся в ожидании третьего этапа, на котором серийные автомобили научатся самостоятельно проезжать перекрёстки и пересекать пешеходные переходы. А параллельно идёт развитие полностью автономных прототипов, которые всё ближе и ближе к тому, чтобы превзойти людей в безопасности движения. В этом году они вышли с закрытых полигонов на дороги общего пользования. Вероятно, как раз сейчас мы стоим на пороге будущего, в котором машины будут передвигаться без непосредственного участия человека. Самое время оглянуться назад, чтобы понять, какими путями человечество пришло к этому рубежу.

Но прежде чем мы начнём, рассмотрим…

Вопрос терминологии

Название для автомобилей, способных передвигаться по дорогам общего пользования без водителя, устоялось далеко не во всех языках. Достаточно взглянуть на статью английской Википедии, чтобы увидеть, как много вариантов сейчас имеется в английском языке. Для заголовка статьи выбран термин autonomous car (автономная машина), а среди синонимичных вариантов приводятся driverless car (машина без водителя), self-driving car (самоуправляемая или самодвижущаяся машина) и robotic car (роботизированная машина). Более того, издание «Экономист» объясняет, что автономная и самодвижущаяся машина — принципиально разные понятия. Первое означает традиционный автомобиль с водительским местом, который способен полностью брать управление на себя, а второе — транспортное средство без органов управления. Разница, по крайней мере, для автопроизводителей, колоссальная. Автономные машины — это то, что они десятилетиями производят и продают, только с дополнительными возможностями, за которые можно просить больше денег. А вот появление самодвижущихся машин подразумевает рождение индустрии роботакси, что кардинальным образом изменит весь автомобильный рынок.

В автомобиле, который компания Google представила в мае 2014 года, нет рулевого колеса и педалей.

Терминологическая путаница — совершенно нормальное явление на данном этапе, ведь объект спора ещё не стал частью нашего быта. Какое-то название со временем должно вытеснить остальные, и вовсе не обязательно победителем окажется одно из перечисленных. Вполне может быть, что за автономными машинами в английском закрепится короткое и ёмкое слово robocar.

В русском всё ещё сложнее. Автономный автомобиль, автомобиль-робот, самоуправляющийся автомобиль, самодвижущийся автомобиль или просто автомобиль без водителя — вариантов, используемых в журналистике, литературе и речи, множество. Пожалуй, наиболее распространённый — беспилотный автомобиль — одновременно и самый неудачный. Действительно, почему он беспилотный? Ведь и в традиционных автомобилях пилотов тоже нет.

Название это возникло по аналогии с термином «БПЛА» — беспилотный летательный аппарат. «БПЛА» — очень точное название: это действительно летательный аппарат (самолёт, вертолёт или что-то иное), в котором, в противоположность традиционному аналогу, нет пилота. Более того, не просто нет, а не может быть — БПЛА изначально проектируются для выполнения задач, которые должны выполняться без пилота. Однако при переносе прилагательного из авиации в автопром смысл сильно исказился. Ведь в самоуправляющемся автомобиле водитель, как правило, присутствует, и даже может вмешаться в процесс. Просто теперь его участие в управлении автомобилем опциональное.

Поэтому для точности терминологии мы будем придерживаться названий «самоуправляемый автомобиль» и «автономный автомобиль», прибегая к варианту «автомобиль без водителя» для тех немногочисленных случаев, когда речь идёт о полностью самостоятельной машине. А «беспилотными автомобилями» пусть называются будущие спортивные болиды.

Попробуем теперь ответить на вопрос,

Как заменить водителя?

Если коротко, требуется сделать две вещи. Машину нужно научить, во-первых, прокладывать маршрут, а во-вторых, успешно передвигаться по дорогам, в том числе в окружении других транспортных средств. Первой задачей всерьёз занялись относительно недавно, с появлением спутниковой навигации и электронных карт местности, и справились с её решением довольно быстро. А вот вторую решают уже много десятилетий, и до сих пор трудно сказать, позволяет ли нынешний уровень развития технологий выпускать полностью автономные машины на улицы.

Рассмотрим, какой функциональностью должны обладать системы, отвечающие за автономное передвижение, и когда эти системы впервые появлялись на автомобилях. Прежде всего — и это самое простое, — автомобиль должен уметь набирать и сбрасывать скорость, а также поворачивать. Для этого нужны модуль управления подачей топлива, приводы тормозов и руля. Не забудем и о задаче автоматического переключения передач, каким бы очевидным ни казалось нам сейчас её решение. Можно даже утверждать, что именно изобретение автоматической трансмиссии в 1921 году и её внедрение в серийные модели марки «Олдсмобиль» в 1939 году были одними из первых шагов к созданию самодвижущихся машин.

Реклама автоматической коробки передач для автомобилей марки Oldsmobile.

Помимо «рук» и «ног» робомобилю нужны «глаза» — камеры, позволяющие «видеть» дорогу, отмечать её границы, а также отдельные полосы движения, «читать» дорожные знаки и распознавать сигналы светофоров. С ними машина способна двигаться по пустой трассе. Для ориентирования в потоке тоже нужно зрение, но иное: расстояние до других машин лучше определять с помощью радаров и лидаров. Важно также собирать информацию о скорости движения автомобиля, угловой скорости вращения колёс, давлении в шинах, наличии осадков. И конечно, все системы должны быть подключены к компьютеру, который будет анализировать поступающую информацию и управлять движением. Он же отвечает за распознавание образов на изображениях, поступающих от камер.

Узнавание объектов и принятие решений — те самые проблемы, которые пока удерживают автомобили-роботы на полигонах. Прототипы, способные уверенно ездить по дорогам, существуют достаточно давно. Но прежде чем выпускать машины без водителей на улицы, нужно убедиться, что даже в самых сложных ситуациях управляемый компьютером автомобиль обеспечит не меньшую безопасность, чем живой человек.

Все остальные технические задачи уже решены. Посмотрим,

Как автомобили учились ездить самостоятельно

«Одно из самых поразительных творений современной науки будет продемонстрировано в следующую субботу. Автомобиль-фантом проедет по дорогам города без водителя и пассажиров», — писали американские газеты. Автомобиль без людей, без протянутых к нему проводов, самостоятельно проехал по улицам Нью-Йорка ещё в 1925 году — и, по-видимому, это был первый в истории пример автомобиля без водителя. Но управлялся он всё-таки человеком: компания Houdina Radio Control оснастила «Чандлер» двумя приёмниками радиосигнала, а ехавший за ним автомобиль — двумя передатчиками. Оператор, сидевший во второй машине, подавал команды, которые передавались по радио на первую машину, а электромоторы приводили в движение рулевое колесо, педали газа и тормоза, выжимали сцепление и переключали передачи.

Автомобиль Chandler (слева), управляемый дистанционно с помощью радио.

Да, переключали передачи — как ни удивительно, автомобили научились ездить без водителя раньше, чем автоматические трансмиссии появились в серийных машинах. Вспомните об этом, садясь в следующий раз в свою машину с «автоматом».

Управляемый дистанционно Chandler был оборудован приёмной антенной и системой реле.

Следующей задачей, за которую взялись инженеры, стало обеспечение возможности держаться дороги вообще без участия человека. В отсутствие камер, лазеров и компьютеров решение нашлось в виде бесконтактных электромагнитных меток, расположенных под поверхностью дороги. Проложенные под землёй провода служили антеннами для системы управления автомобилями, которая могла определять присутствие и скорость транспортных средств, а также посылать управляющие сигналы.

Работы в этом направлении велись в США в 1950-х годах, а в 1960 году была продемонстрирована возможность управления автомобилем подобным образом. Присутствующим журналистам даже предложили проехаться на самоуправляемых автомобилях. Тогда полагали, что технология будет массово внедрена к 1975 году.

Электроэнергетические компании Central Power и Light Company в 1956—1957 годах запустили рекламную кампанию, в которой предсказывали наступление эпохи самоуправляемых автомобилей. «В один прекрасный день ваша машина сможет мчаться по электрическому суперхайвею, её скорость и направление движения будут автоматически управляться электроникой, встроенной в дорогу. Трассы сделаются безопасными благодаря электричеству! Никаких пробок, никаких столкновений, никакой усталости у водителей».Профессор Садаюки Цугава.

Этого не произошло, но как раз в конце семидесятых появился, как считается, первый автономный автомобиль. Он был создан в 1977 году группой инженеров из Университета Цукубы, в которую входили Садаюки Цугава (Sadayuki Tsugawa), Теруо Ятабэ (Teruo Yatabe), Такэси Хиросэ (Takeshi Hirose) и Сюнтэцу Мацумото (Shuntetsu Matsumoto). Команда под руководством Цугавы оснастила автомобиль двумя камерами, изображение с которых обрабатывалось аналоговым компьютером. Скорость автомобиля достигала 30 км/ч.

Профессор Эрнст Дикманнс.

Развитие самоуправляемых автомобилей в восьмидесятых тесно связано с именем Эрнста Дикманнса (Ernst Dickmanns), профессора Военного университета Мюнхена. Его команда создала систему, способную в режиме реального времени обрабатывать и интерпретировать информацию, поступающую с видеокамер. Производительность компьютеров того времени была совершенно не сопоставима с тем, что доступно сейчас, и для достижения результата изобретались и применялись оригинальные технические и программные решения. Например, платформа, на которой установлены камеры, совершала саккадические движения, чтобы сконцентрировать внимание на наиболее важных деталях окружающей обстановки.

Для экспериментов использовался пятитонный фургон «Мерседес», оснащённый системами привода органов управления, а также камерами и другими датчиками. Главным прорывом германской команды стало программное обеспечение, которое принимало видеоизображение в реальном времени и выдавало команды управления автомобилем.

Прототип VaMoRs.

В 1986 году автомобиль, получивший название VaMoRs, смог передвигаться полностью самостоятельно, а в следующем году удалось добиться автономного движения со скоростью до 96 км/ч.

Интерьер прототипа VaMoRs.

Технологии Дикманнса достигли зрелости к середине девяностых. В октябре 1994 года на французской трассе A1 неподалёку от парижского аэропорта имени Шарля де Голля состоялась итоговая презентация в рамках европейского проекта Eureka Prometheus Project (PROgraMme for a European Traffic of Highest Efficiency and Unprecedented Safety — Программа европейского дорожного движения с максимальной эффективностью и беспрецедентной безопасностью). Два прототипа-близнеца на базе автомобиля «Мерседес-Бенц-500SEL»: VITA-2 компании «Даймлер-Бенц» и VaMP мюнхенского Военного университета — проехали в обычном плотном потоке более тысячи километров по трёхполосному шоссе, достигая скорости 130 км/ч. В рамках презентации удалось продемонстрировать движение по свободным полосам, поддержание дистанции до впередиидущего автомобиля, перестроения между полосами с пропуском проезжающих по ним автомобилей.

Самоуправляемый Mercedes-Benz 500SEL, использовавшийся в проекте Prometheus.

Осенью 1995 года состоялся ещё один масштабный тест. Автономный автомобиль совершил пробег через всю Германию — от Мюнхена до датского Оденсе и обратно. Благодаря отсутствию на германских автобанах ограничения скорости, робомобиль на отдельных участках достигал впечатляющих 175 км/ч. Средняя дистанция, которую машина проходила без перезапуска системы, составила 9 км, максимальная — 158 км. Более половины перезапусков не потребовали вмешательства человека. Автомобиль проехал самостоятельно 95% всего пути.

А чуть раньше, в июле 1995 года, в США состоялся аналогичный пробег, получивший название No Hands Across America («Без рук через Америку»). Дин Померло (Dean Pomerleau) из Института робототехники Университета Карнеги — Меллон и аспирант того же института Тодд Йохем (Todd Jochem) оснастили пятилетний минивэн «Понтиак Транс Спорт» (Pontiac Trans Sport) системой Navlab 5. Разработанная в стенах института система работала под управлением написанной Дином программы RALPH (Rapidly Adapting Lateral Position Handler), задача которой заключалась в интерпретации изображений с камер и информации от датчиков, а также управлении рулём. С 23 по 30 июля экипаж преодолел 4585 км от Питтсбурга до Сан-Диего. 98,2% пути автомобиль прошёл самостоятельно, однако из соображений безопасности компьютер управлял только рулём, а скорость контролировали испытатели.

Дин Померло (слева) и Тодд Йохем. Надпись на плакате: «Калифорния — или провал!».

Стоимость оборудования и ПО составила всего 20 000 долларов — совсем ничего по сравнению с 800 млн ЭКЮ, которые составили бюджет европейского проекта «Прометей». Впрочем, в эту сумму не включены годы работы над пятью поколениями системы Navlab и над программными комплексами: до появления в 1995 году RALPH использовалась система ALVINN (Autonomous Land Vehicle In a Neural Network), которая использовала для принятия решений искусственную нейронную сеть. Сердцем системы стал компьютер с 32 Мб памяти и процессором microSPARC 50 МГц, по производительности аналогичный 486DX2 66 МГц. К нему подключалась единственная цветная камера Sony DXC-151A с разрешением 640×480, GPS-приёмник и волоконно-оптический гироскоп. Любопытно, что GPS-приёмник использовался для определения скорости и направления движения, но не координат — в те годы точность GPS для гражданских лиц была загрублена.

Конечно, из этого не следует, что в европейской программе миллионы были выброшены на ветер. Несмотря на то, что созданию пятого поколения Navlab предшествовал десяток лет исследований, а результаты обоих испытаний выглядят схожими, проект Померло предоставлял совсем иной уровень автономности по сравнению с европейским «Прометеем». Если пробег по Германии демонстрировал уверенное движение по трассе без перекрёстков и пересечений дорог, то поездка Померло и Йохема была, по сути, испытанием усовершенствованного круиз-контроля, который умел поворачивать руль, удерживая машину внутри линий разметки. Вряд ли такой эксперимент завершился бы успехом в Германии, на дорогах которой разница в скоростях движения машин может превышать сотню километров в час.

Последующие двадцать лет ушли на совершенствование алгоритмов. Автономные машины стали намного умнее и куда более уверенно принимают верные решения в сложных ситуациях. Но пока полностью самоуправляемые автомобили лишь готовятся к серийному производству, мы наблюдаем, как…

Компьютеры забирают работу у водителей

Прогресс наступает с двух сторон. Полностью автономные машины набивают шишки на полигонах, а на серийных автомобилях появляются всё более изощрённые электронные системы, упрощающие работу водителя и перекладывающие её на свои плечи. А началось всё, пожалуй, в 1992 году в Японии, когда «Мицубиси» выпустила первый в мире автомобиль с технологией определения расстояния до находящегося впереди объекта.

Mitsubishi Debonair 1992 года. Первый серийный автомобиль с системами предупреждения об опасном сближении и о пересечении линии разметки.

«Мицубиси Дебонэйр» был оснащён системой предупреждения о расстоянии Distance Warning. Она использовала лидар для определения расстояния до впередиидущего автомобиля и в случае опасного сближения предупреждала водителя.

В 1995 году та же «Мицубиси» применила на модели «Дайаманти» (Mitsubishi Diamante) систему Preview Distance Control, использующую лазерный луч. Новая система уже умела управлять подачей газа и переключать передачи. А в 2000 году «Тойота» оснастила свою модель «Селсиор» (Celsior) системой лазерного круиз-контроля, которая впервые использовала тормоза. Ещё через четыре года тойотовцы выпустили модель «Краун Маджеста» (Crown Majesta) с доработанной системой ACC (Adaptive Cruise Control), использующей радар и цифровую камеру. Если впередиидущий автомобиль остановился, она предупреждала водителя и использовала тормоза для полной остановки — впервые в мире.

Описанная технология известна как адаптивный, или автономный круиз-контроль. Её задача — поддерживать постоянную скорость на трассе, но, в отличие от обычного круиз-контроля, учитывать также дополнительные факторы, и самое главное — более медленные автомобили. Параллельно ей развивалась технология предупреждения о столкновениях. Система, препятствующая столкновениям, активна не только при включённом круиз-контроле, но и в остальных режимах движения (если водитель её не отключил принудительно), и реагирует не только на автомобили, но и на пешеходов и прочие препятствия. Её задача — смягчить последствия столкновения, если водитель по каким-то причинам не может предпринять адекватных мер.

Первым в мире серийным автомобилем, оснащённым активной системой смягчения столкновений, стала «Хонда Инспайр» (Honda Inspire) в 2003 году. Разработанная «Хондой» система торможения для смягчения последствий столкновения CMBS (Collision Mitigation Brake System), распознав опасность столкновения, пытается предупредить водителя. Сначала раздаётся звуковой сигнал, а на панели приборов появляется команда «Тормози!», затем автомобиль сбрасывает газ и начинает лёгкое притормаживание, отдаляя момент удара. Одновременно ремень водительского кресла несколько раз дёргается. Если водитель не отреагировал и на это, у всех ремней безопасности выбирается свободный ход и начинается торможение. Сильное, но не экстремальное, — с ускорением 0,6 g, то есть примерно на 60% от максимально возможного.

Honda Inspire на полигоне. Демонстрация системы смягчения последствий столкновений.

Чуть раньше серийные автомобили научились держаться полосы. И снова пионерами были японцы. «Ниссан Сима» (Nissan Cima) 2001 года умел корректировать положение руля, если машина начинала уходить за линию разметки. А пассивная система, умеющая лишь предупреждать водителя, появилась в 1992 году на уже упоминавшемся «Мицубиси Дебонэйр».

Относительно недавно машины научились смотреть не только вперёд, но и по сторонам. Технология, снимающая информацию с дорожных знаков, впервые появилась на новом БМВ 7-й серии в конце 2008 года. Она умела считывать ограничения скорости и выводить актуальное значение на спидометре и проекционном дисплее. Система распознавала дорожные знаки, не только установленные на обочине, но и размещённые над дорогой.

Водителю эта технология дала не очень много — информация об ограничениях скорости есть и в электронных картах, используемых для навигации. Но карты можно использовать лишь до тех пор, пока данные об ограничениях скорости являются рекомендацией для водителя. Но если в автомобиле используется адаптивный круиз-контроль, полагаться только на карты нельзя. Они могут оказаться устаревшими — пусть даже всего на сутки — и не располагать данными о вре́менных знаках, которые сопровождают, например, дорожные работы.

Пиктограммы дорожных знаков на панели приборов автомобиля BMW.

А вот информация, получаемая с камеры, является актуальной, и может быть использована системой адаптивного круиз-контроля. Благодаря взаимодействию этих двух технологий автомобиль способен самостоятельно сбрасывать скорость на участках с более жёстким ограничением и восстанавливать её, когда ограничение снято. Принимается во внимание также информация о погоде: если установлен знак «ограничение 40 км/ч в дождь», электроника предупредит о таком ограничении водителя и снизит скорость только во время дождя. Система контроля за знаками может учитывать также ограничения, действующие в течение определённого времени суток, и даже наличие прицепа-автодома: для оснащённых такими прицепами машин могут действовать свои ограничения.

Помощь водителю не сводится к оперативному управлению автомобилем: разгону, торможению, удержанию на полосе, перестроениям и парковке. Электроника взяла на себя и более глобальную задачу — составление маршрута, и сейчас спутниковая навигация в машинах кажется абсолютно привычным делом. Первым автомобилем с GPS-навигацией стала «Мазда Эунос Космо» (Mazda Eunos Cosmo), вышедшая в 1990 году.

Mazda Eunos Cosmo — первый серийный автомобиль со спутниковой навигационной системой.Electro Gyrocator.

Любопытно, что геопозиционирование в автомобилях появилась заметно раньше, причём спутники не использовались вовсе. Первая коммерческая система геопозиционирования, получившая название Electro Gyrocator, была разработана «Хондой» в сотрудничестве с «Алпайн» (Alpine Electronics, アルパイン株式会社) и рядом других компаний, и как следует из названия, использовала для определения местоположения гироскоп. Перед поездкой водитель доставал из альбома прозрачный лист с картой местности, отмечал на ней конечную точку пути и устанавливал карту в устройство так, чтобы светящаяся точка указывала на текущее местоположение. Маршрут приходилось составлять самостоятельно.

Система Electro Gyrocator использовала аналоговые карты местности в виде листов формата A5.

Система устанавливалась на автомобили «Хонда Аккорд» (Honda Accord) и «Хонда Вигор» (Honda Vigor) в 1981 году, но не снискала большой популярности. Цена составила 300 000 иен (около 2700 долларов США), что увеличивало стоимость машины примерно на четверть.

Что дальше?

Таким был путь, которым технология самоуправляемых автомобилей подошла к сегодняшнему дню. В настоящее время работу над машинами, способными ездить самостоятельно, ведут десятки автомобильных компаний, от признанных мировых лидеров до таких заводов, как ГАЗ и КамАЗ. К ним спешат присоединиться монстры IT-индустрии, желающие передела рынка.

Что происходит в этой области прямо сейчас? Какие планы у автомобильных брендов и на что надеются новые игроки? Что мешает вывести самоуправляемые автомобили на улицы немедленно, и действительно ли они безопасны? Заглянуть в будущее всегда интереснее, чем узнать прошлое. Но ответы на эти вопросы — тема отдельной статьи.

Как работает беспилотный автомобиль

Беспилотное вождение не такое далекое будущее, как нам казалось. Уже к 2025 году автомобили на автопилоте перестанут быть чем-то из ряда вон выходящим на городских улицах, а в 2030 г. планируется их массовое производство. Но мы до сих пор слабо представляем, как работает беспилотный автомобиль. В этой статье мы подробно ответим на этот вопрос.

Что умеет беспилотник?

Он умеет очень многое из того, что недоступно классическим машинам.

  • Во-первых, он передвигается полностью самостоятельно из пункта А в пункт В, и выбирает для этого оптимальный маршрут, учитывая не только данные из карты, но и информацию из интернета о пробках на дорогах.
  • Во-вторых, самостоятельно регулирует скорость, притормаживает на поворотах и ускоряется на прямых участках пути. А также находит свободное место для парковки и самостоятельно паркуется.
  • В-третьих, беспилотное авто распознает другие транспортные средства, четко «видит» сквозь туман, снег и дождь, замечает дорожные знаки и сигналы светофора.

Пока спектр функций можно считать ограниченным, ведь в планах разработчиков усовершенствовать систему таким образом, чтобы «умная» машина могла молниеносно реагировать на изменения на автострадах и тем самым избегать ДТП.

Принципы работы беспилотного автомобиля

Рассмотреть как работает беспилотник можно на примере автомобиля Toyota Prius, разработанного Google. Постоянное сканирование местности с помощью датчиков и высокоточные карты – обязательные условия автономного передвижения транспортного средства. Система беспилотного авто взаимодействует с уникальным сервисом Street View, который дает панорамный вид на улицы города с высоты 2,5 м.

Основные системы, которые обеспечивают автономное передвижение:

  • LIDAR – сердце автопилота. Это 64-х лучевой лазерный дальномер, который устанавливается на крыше авто и генерирует 3-хмерную карту пространства в радиусе до 100 метров. Полученные данные управляющий компьютер объединяет с картами Гугл, что позволяет ему избегать аварийных ситуаций и соблюдать ПДД.
  • RADAR – их на беспилотном авто 4 штуки: два впереди и два – на заднем бампере. Данная система применяет радиоволны, чтобы определить дальность объектов, траекторию и скорость их движения. RADAR излучает импульсы, они отражаются от препятствий и передаются на принимающую антенну. Таким образом радары становятся «глазами» авто и позволяют мгновенно реагировать на любые изменения ситуации.
  • Датчик положения – специальное устройство, которое определяет координаты автомобиля на карте. GPS приемник позволяет отследить местоположение машины и маршрут его следования.
  • Видеокамера – расположена возле зеркала заднего вида. Она обнаруживает цветовые сигналы светофоров, объекты, которые приближаются на потенциально опасное расстояние.

В багажнике беспилотного автомобиля не столь интересно, однако свободного места для мешка картошки здесь нет. Железная составляющая Гугл-автопилота включает:

  • управляющий компьютер;
  • компьютер визуального интерфейса и модули датчиков;
  • контроллер рулевого управления и привода;
  • система коммуникации «машина-машина»;
  • система голосового радиоуправления.

Алгоритм работы беспилотного авто

1) С помощью Лидара генерируется объемная карта местности, а управляющий компьютер соединяет ее с теми данными, которые содержатся в памяти.
2) На основе полученной информации от радаров, камеры и сенсоров специальный алгоритм оценивает ситуацию на дороге и учитывает поведение других участников движения.
3) Компьютер определяет траекторию движения беспилотника, а также реагирует на ситуацию на дороге: движение других автомобилей, жесты полицейского, идущий впереди школьный автобус, пешеходы, гололед на трассе и множество других факторов.

Инновации Google: непрерывное обучение

Автоматизированные машины учатся очень быстро благодаря тому, что вся полученная информация и практический опыт передаются в базу данных Гугл и пользоваться ею могут все авто. В базе данных есть огромное количество сценариев, которые встречаются в реальной жизни: неуправляемая инвалидная коляска на дороге, внезапно выскочивший на проезжую часть пешеход и т.д.

Но есть и нестандартные ситуации. Например, при тестировании беспилотника Гугл на дороге девушка в кресле для инвалидов гонялась за птицей. Естественно, сценария такого плана в базе данных не было, но компьютер все равно затормозил. И не потому, что на дороге была птица – иначе машине пришлось бы тормозить при виде каждого голубя. Чтобы беспилотник правильно реагировал на такие необычные ситуации, инженерам приходится постоянно совершенствовать систему управления.

«Очеловечивание» работы беспилотного авто

По мнению большинства экспертов, беспилотные авто ведут себя на дорогах слишком правильно. Например, первые машины останавливались на дороге просто «завидев» человека – компьютер сразу решал, что пешеход собирается переходить дорогу. Но человек мог просто остановится завязать шнурки или подождать друга. Поэтому инженеры решили — логичнее будет притормаживать, а не останавливаться полностью, тем более что резкое торможение создает аварийно-опасную ситуацию на трассе.

Но разработчики Google пошли еще дальше и дали беспилотнику «голос» — возможность сигналить. Сигнал срабатывает автоматически при возникновении повышенной опасности как для участников движения, так и для самой автоматизированной машины.

В будущем компьютер беспилотного авто можно будет синхронизировать с ежедневником и календарем. Пользователю даже не придется указывать место назначения – машина сама отвезет на деловую встречу или домой, если в календаре нет планов.

Эра беспилотных автомобилей уже не за горами, через несколько лет они преодолеют все трудности – юридические, экономические, этические – на пути к тотальному господству на дорогах. Они уже признаны в два раза безопаснее транспортных средств под управлением человека, а с развитием технологий их компьютерный «разум» сможет полностью заменить водителей.

Конструкция

Этот раздел не завершён. Вы поможете проекту, исправив и дополнив его.

Обычно устанавливаемые датчики:

  • LIDAR — дальномер оптического распознавания
  • Система стереозрения
  • Система глобального позиционирования (GPS, Глонасс)
  • Гиростабилизатор

Программное обеспечение беспилотного автомобиля может включать машинное зрение и нейросети.

Некоторые системы полагаются на инфраструктурные системы (например, встроенные в дорогу или около неё), но более продвинутые технологии позволяют имитировать присутствие человека на уровне принятия решений о изменении положения руля и скорости, благодаря набору камер, сенсоров, радаров и систем спутниковой навигации.

Технологии

В современных беспилотных автомобилях используются алгоритмы на основе Байесовского метода одновременной локализации и построения карт (SLAM, simultaneous localization and mapping). Суть работы алгоритмов состоит в комбинировании данных с датчиков автомобиля (real-time) и данных карт (offline). SLAM и метод обнаружения и отслеживания движущихся объектов (DATMO, detection and tracking of moving objects) разработаны и применяются в автомобилях дочерней компании Google Waymo. Google судилась с Uber по поводу воровства последней технологий у Google. Тем не менее с 2017 года Google выложила библиотеку SLAM в открытый доступ для бесплатного использования любой сторонней компанией.

Преимущества и недостатки

Экономические преимущества

  • кардинальная минимизация ДТП и практически полное исключение человеческих жертв (по крайней мере, среди пассажиров находящихся внутри автомобиля), отсюда значительное снижение расходов на страхование и медицину быстрого реагирования;
  • снижение стоимости транспортировки грузов и людей за счёт экономии на заработной плате и времени отдыха водителей, а также экономии топлива;
  • повышение эффективности использования дорог за счёт централизованного управления транспортным потоком.
  • снижение потребности в индивидуальных автомобилях за счет развития систем типа каршеринга.
  • повышение пропускной способности дорог за счёт сужения ширины дорожных полос (в более отдаленной перспективе);

Социальные преимущества;

  • появляется возможность самостоятельно перемещаться на роботизированном автомобиле для людей без водительских прав, возможно, включая несовершеннолетних;
  • экономия времени, ныне затрачиваемого на управление ТС, позволяет заняться более важными делами (например приступить к работе за компьютером уже во время поездки в автомобиле) или отдохнуть.

Прочие преимущества

  • перевозка грузов в опасных зонах, во время природных и техногенных катастроф или военных действий.
  • в более отдалённой перспективе снижение глобальной экологической нагрузки как за счет количественной оптимизации парка автомобилей, так и за счет более широкого использования для их передвижения альтернативных видов энергии.

Недостатки

  • Ответственность за нанесение ущерба (зависит от режима вождения);
  • Утрата возможности самостоятельного вождения автомобиля.. Возможно для любителей непосредственного вождения автомобиля будут выделяться специальные дороги с дополнительными мерами по обеспечению безопасности по типу нынешних автомотогоночных трасс, но отделённые от общей сети дорог для передвижения автономных автомобилей;
  • Ненадёжность ПО, уязвимого, в том числе, к взлому и слежке
  • Потеря приватности;
  • Минирование беспилотных автомобилей;
  • Потеря рабочих мест людьми, чья работа связана с вождением транспортных средств;
  • Отсутствие опыта вождения у водителей в критической ситуации;
  • Этический вопрос о наиболее приемлемом числе жертв, аналогичный проблеме вагонетки, стоящий перед компьютером автомобиля при неизбежном столкновении.

Моральные проблемы

Развитие беспилотных автомобилей сопровождается рядом этических проблем, в том числе: моральная, финансовая и уголовная ответственность за аварии, решения, принимаемые автомобилем перед потенциально фатальным столкновением, проблемы защиты данных и проблемы потери рабочих мест.

Существует ряд мнений касательно того, кто должен нести ответственность в случае аварии, в частности при наличии пострадавших. По мнению ряда экспертов ответственность должна лежать на производителях автомобилей в случае если авария происходит из-за технического сбоя. В этом случае у производителей будет стимул инвестировать в устранение подобных неполадок не только ради защиты имиджа но и во избежание финансовых и легальных последствий. В то же время есть противоречащая точка зрения, согласно которой пользователи или владельцы беспилотных автомобилей должны нести ответственность поскольку им известны риски, сопряженные с их использованием.

Следующей проблемой является вопрос того, как самоуправляемые автомобили должны быть запрограммированы действовать в экстренных ситуациях где либо пассажиры, либо другие участники дорожного движения находятся в опасности. Классическим примером моральной дилеммы стоящей перед производителями автомобилей и разработчиками ПО является проблема вагонетки, в которой перед кондуктором вагонетки стоит выбор оставить ее на первоначальном пути следования и сбить 5 человек или сместить вагонетку на запасной путь и сбить одного человека. В данной проблеме необходимо адресовать два основных вопроса. Во-первых, какой моральный базис должен использоваться самоуправляемым автомобилем для принятия подобных решений? Во-вторых, как эта логика должна быть передана в компьютерном коде? Исследователи предлагают использование двух этических теорий для программирования поведений самоуправляемых автомобилей: деонтологию и утилитаризм. Три закона робототехники Азимова являются типичным примером деонтологической этики. Согласно этой теории самоуправляемый автомобиль должен жестко следовать предписанным правилам в любой ситуации. Согласно утилитаризму каждое решение предпринимаемое автомобилем должно стремиться максимизировать полезность подобного решения. В данном случае необходимо дать определение полезности, одним из которых может быть максимизация количества спасенных человеческих жизней. По мнению исследователей самоуправляемые автомобили должны оперировать на базе сочетания нескольких теорий чтобы уметь принимать морально обоснованные решения в экстренных ситуациях.

Классификация

Классификация автоматизации автомобилей разработана Сообществом автомобильных инженеров (SAE) и содержит 6 уровней:

Уровень 0. Система выдаёт предупреждения и может в какой-то момент вмешаться, но не осуществляет постоянного управления.

Уровень 1, «hands on». Водитель и система вместе управляют автомобилем. Пример: водитель рулит, а система регулирует мощность двигателя, сохраняя заданную скорость (круиз-контроль) или регулирует мощность двигателя и управляет тормозом, сохраняя заданную скорость, а при необходимости снижая, чтобы соблюдать дистанцию (адаптивный круиз-контроль). Другим примером является автоматическая парковка (en:Automatic Parking), когда скорость определяется водителем, а руление автоматическое.

Уровень 2, «hands off». Система полностью управляет автомобилем, осуществляя ускорение, торможение и рулёжку. Водитель следит за ездой и готов вмешаться в любой момент, если система не может правильно отреагировать. Несмотря на название «hands off», такие системы часто требуют от водителя держать руки на руле, как подтверждение готовности вмешаться.

Уровень 3, «eyes off». От водителя не требуется немедленной реакции. Он может, например, писать сообщения или смотреть фильм. Система сама реагирует на ситуации, требующие немедленных действий, таких как экстренное торможение. От водителя требуется готовность вмешаться в течение какого-то ограниченного времени, определённого производителем.

Уровень 4, «mind off». Отличается от уровня 3 тем, что от водителя не требуется постоянного внимания. Например, он может лечь спать или покинуть место водителя. Полностью автоматическое вождение осуществляется лишь в некоторых пространственных областях (геозонах) или в некоторых ситуациях, например, в пробках. Вне таких мест или ситуаций система способна прекратить вождение и припарковать машину, если водитель не взял управление на себя.

Уровень 5, «steering wheel optional». Никакого человеческого вмешательства не требуется.

История

Автономные автомобили Navlab. NavLab 1 (крайний слева) разрабатывался с 1984 по 1986 гг. Navlab 5 (крайний справа), законченный в 1995 году, стал первым автомобилем, который автономно проехал от одного побережья США до другого.Audi Aicon, концепт беспилотного автомобиля без элементов управления.

Этот раздел не завершён. Вы поможете проекту, исправив и дополнив его.

Эксперименты начались примерно с 1920-х годов, обещая создание беспилотных автомобилей уже в 1950-х. Первые беспилотные автомобили появились в 1980-х: в 1984 году проект Navlab (Университет Карнеги-Меллон) и ALМ, и в 1987 году проект Мерседес-Бенц и Eureka Prometheus Project от Военного университета Мюнхена (Bundeswehr University Munich).

Толчок развитию направления дала серия технологических конкурсов DARPA Grand Challenge — соревнования автомобилей-роботов, финансируемые правительством США, целью которых было создание полностью автономных транспортных средств. Впервые состязания прошли в 2004 году, за победу предполагался приз в $1 млн, победитель не был определён — ни одна из 15 команд не преодолела маршрут. В 2005 году победитель получил $2 млн.

Коммерческие проекты в настоящее время

В настоящее время, множество компаний занимается разработкой своих продуктов для массового рынка, включая Tesla, General Motors, Volkswagen, Audi, BMW, Volvo, Nissan, Google, Cognitive Technologies и другие.

К таким разработкам можно отнести автономные автомобили Google, автомобили-роботы MIG (Made in Germany), AKTIV, VisLab, автомобиль из Брауншвейга, получивший имя — Leonie, а также проект ПАО «КАМАЗ» и Cognitive Technologies по созданию беспилотного автомобиля к 2025 году.

Также есть несколько крупных программ по разработке беспилотного автомобиля, включая программу Европейской Комиссии с бюджетом в 800 млн евро, программу 2getthere в Нидерландах, исследовательскую программу ARGO в Италии, соревнование DARPA Grand Challenge в США.

Великобритания

В 2009 году Королевская инженерная академия наук Великобритании заявила, что беспилотные грузовые автомобили могут появиться на дорогах Великобритании к 2019 году.

С апреля 2011 в лондонском аэропорту Хитроу запущены полностью автоматические маршрутные такси (мини-автобусы, pods): скорость до 40 км/ч.; вместимость 4 человека; на 70 % экономичнее автомобилей, на 50 % обычных автобусов.

Компания Nissan планирует поэтапно оснащать свои автомобили Nissan Qashqai функцией полуавтономного вождения, начиная с 2017 года.

Британский проект «Гринвичская среда автономных средств передвижения» (GATEway) в мае 2016 проводит набор тестеров беспилотных автомобилей на закрытой территории.

Германия

BMW собирается выпустить первый беспилотный электромобиль в 2021 г.

Китай

В мае 2016 китайские компании Baidu и Chery Automobile собираются тестировать 2 автомобиля в Уху (городской округ в провинции Аньхой КНР), на что было получено разрешение.

Сюнъань должен стать первым в мире городом, обслуживаемым беспилотными автомобилями.

Россия

В начале 2015 года ПАО «КАМАЗ» и компания Cognitive Technologies объявили о старте совместного проекта по созданию беспилотного транспортного средства на базе КАМАЗ, при поддержке Минобрнауки России.

26 сентября 2016 года компания Cognitive Technologies объявила о создании программно-аппаратной платформы C-Pilot, которая может устанавливаться, как на легковых, так и на других типах автомобилей, а также анонсировала планы по её развитию, предполагающие обеспечение возможности полностью автономного движения к 2022 году.

Научно-производственное объединение «СтарЛайн» разработало беспилотный автомобиль, который без помощи водителя может следовать заданному маршруту, держать дистанцию, считывать разметку и знаки, обходить препятствия, экстренно тормозить. В мае 2018 года беспилотный автомобиль StarLine стал участником тестового проезда беспилотных автомобилей на специально подготовленном участке федеральной трассы А-290 Новороссийск — Керчь (автодорожный подход к Крымскому мосту со стороны Краснодарского края). Данное мероприятие стало завершением первого этапа проекта «Караван», направленного на своевременное создание федеральной автодорожной инфраструктуры для передвижения беспилотного и электрического транспорта.

В августе 2018 года НПО СтарЛайн запустило разработку второго беспилотного автомобиля четвёртого уровня автоматизации. Проект открыт для специалистов из Open Source Community.

26 ноября 2018 года Премьер-министр РФ Дмитрий Медведев подписал постановление об использовании на дорогах беспилотных автомобилей. Эксперимент стартует с 1 декабря в Москве и Татарстане. Участники эксперимента по тестированию беспилотников должны получить одобрение ГНЦ РФ ФГУП «НАМИ». Одно из основных требований к участникам эксперимента — страхование ответственности.

13 марта 2019 года заместитель главы Минпромторга России Александр Морозов сообщил, что первые автомобили-беспилотники выйдут на улицы Москвы и Татарстана в конце апреля-мае 2019 года .

19 марта 2019 года компания Яндекс и производитель автомобильных компонентов Hyundai Mobis заключили соглашение о разработке беспилотных автомобилей .

США

В 2008 году, в General Motors заявили о планах по началу тестирования беспилотного автомобиля в 2015 году и возможному запуску продукта на рынок к 2018. Позже, в мае 2016 года, GM и Lyft (конкурент Uber) заявили, что в течение года начнут тестирование самоуправляемого такси — электроавтомобиля Bolt. Автопилот будет от Cruise Automation.

Беспилотный автомобиль британской фирмы Delphi Automotive совершил автопробег от Сан-Франциско до Нью-Йорка. Длина маршрута составила почти 5,5 тыс. км. От одного американского побережья до другого автоматизированный транспорт ехал 9 дней.

Для разработки беспилотного автомобиля компания Comma.ai привлекла инвестиции от фонда «Andreessen Horowitz» в размере 3,1 млн долларов. Компанию возглавляет американский хакер Джордж Хоц, который отказался от хорошей зарплаты в Tesla.

18 августа 2016 года Uber объявила о том, что компания собирается использовать беспилотные автомобили для перевозки пассажиров в Питтсбурге уже через несколько недель. В первое время в беспилотных автомобилях будет сидеть запасной водитель, который может взять управление на себя в нестандартной ситуации. 14 сентября компания стала предоставлять беспилотные автомобили некоторым клиентам. Однако после того, как беспилотный автомобиль сбил пешехода в 2018 году, Uber прекратила тестирование беспилотных автомобилей.

Беспилотный автомобиль Google

Основная статья: Waymo

Беспилотный автомобиль Google — изначально проект компании Google по развитию технологии беспилотного автомобиля. У истоков стоял инженер Себастьян Трун, директор лаборатории искусственного интеллекта Стенфордского университета, один из создателей сервиса Google Street View. Команда, разрабатывающая беспилотный автомобиль, также часто называемый Гугломобиль, включала 15 инженеров Google — Крис Урмсон, Майк Монтемерло, и Энтони Левандовски, которые ранее работали над проектом DARPA Grand and Urban Challenges.

В декабре 2016 проект был выделен в отдельную компанию Waymo, дочернюю компанию Alphabet.

Украина

В марте 2018 года первый пробный экземпляр беспилотного автомобиля ЗАЗ Ланос собрали в Запорожье. Оборудован системой навигации Pilotdrive, при чём программная часть собственного производства, а аппаратная зарубежного.

Швейцария

В январе 2018 года на выставке CES в Лас-Вегасе швейцарская компания Rinspeed представит проект беспилотного городского электромобиля Snap, который планируется сделать по модульной схеме без элементов управления.

Швеция

Компания Volvo тестирует полуавтономный дорожный поезд для автотрасс, который может начать использоваться к 2020 году.

Япония

14 декабря 2017 года в Японии в г. Кота прошли первые испытания беспилотного автомобиля на участке шоссе длиной 700 метров, открытый для движения других машин.

Происшествия

  • Tesla Model S врезался в грузовик с выпирающей платформой, выше приборной панели. Причиной стала включенная система автоматического въезда в гараж, за рулём не было водителя.
  • В январе 2016 г. в КНР в провинции Хэбэй Tesla Model S с включенным автопилотом врезалась в уборочную машину, водитель Tesla Model S погиб. Возможно, густой смог помешал автопилоту распознать препятствие.
  • В мае 2016 г. во Флориде электромобиль Tesla Model S с включенным автопилотом врезался в фуру, которая пересекала перекресток, водитель электромобиля погиб. В Tesla полагали, что автоматика не успела распознать опасность из-за белого цвета прицепа грузовика на фоне яркого неба или из-за длинного свеса прицепа и большого дорожного просвета.

Первая смерть от беспилотного автомобиля

Первым человеком, погибшем от беспилотного автомобиля, стала Элейн Херцберг. Она была сбита в марте 2018 года в Аризоне автомобилем Uber на базе внедорожника Volvo XC90. В салоне на момент происшествия находился водитель, но транспортное средство функционировало в режиме автопилота. Предварительное расследование показало, что автомобиль распознал пешехода, но не предпринял никаких действий, так как в программное обеспечение был заложен слишком высокий порог распознавания опасных объектов, с целью отсеивания ложноположительных срабатываний. Позднее из отчета национального совета по безопасности на транспорте США стало известно, что за 1,3 секунды до столкновения машина смогла определить, что необходимо использовать аварийные тормоза, однако сделать этого не удалось — данная система была отключена. При этом водитель, который сидел в Uber на случай непредвиденных ситуаций, нажал на педаль тормоза уже после столкновения.

Примечания

  1. 1 2 Regulations Hinder Development of Driverless Cars — NYTimes.com
  2. Autonomous Car Development Platform from NVIDIA DRIVE PX2 (англ.). www.nvidia.com. Дата обращения 5 апреля 2017.
  3. Deep Learning Makes Driverless Cars Better at Spotting Pedestrians (англ.). IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News. Дата обращения 5 апреля 2017.
  4. Davies, Alex. Google’s Lawsuit Against Uber Revolves Around Frickin’ Lasers (англ.), WIRED. Дата обращения 5 апреля 2017.
  5. RT Staff. Google Cartographer SLAM Library Now Open-Source — Robotics Trends. www.roboticstrends.com. Дата обращения 5 апреля 2017.
  6. Gurney, Jeffrey K. «Sue My Car Not Me: Products Liability and Accidents Involving Autonomous Vehicles», 2013 U. Ill. J. L. Tech. & Pol’y, Fall 2013.
  7. New Allstate Survey Shows Americans Think They Are Great Drivers — Habits Tell a Different Story. PR Newswire (2 August 2011). Дата обращения 7 сентября 2013.
  8. David Shepardson. Study: Self-driving cars to jolt market by 2035. The Detroit News (31 December 2013). Дата обращения 24 января 2014. Архивировано 24 января 2014 года.
  9. Patrick Lin. What If Your Autonomous Car Keeps Routing You Past Krispy Kreme?. The Atlantic (22 January 2014). Дата обращения 22 января 2014.
  10. Mark Harris. FBI warns driverless cars could be used as ‘lethal weapons’. theGuardian.com (16 July 2014).
  11. Mui, Chunka. Will The Google Car Force A Choice Between Lives And Jobs?, Forbes (19 December 2013). Дата обращения 19 декабря 2013.
  12. Mass unemployment fears over Google artificial intelligence plans (29 December 2013). Дата обращения 29 декабря 2013. (недоступная ссылка)
  13. Reliance on autopilot is now the biggest threat to flight safety, study says (18 November 2013). Дата обращения 19 ноября 2013.
  14. Patrick Lin. The Ethics of Autonomous Cars. The Atlantic (October 8, 2013).
  15. Tim Worstall. When Should Your Driverless Car From Google Be Allowed To Kill You?. Forbes (18 июня 2014).
  16. 1 2 Road Vehicle Automation // Lecture Notes in Mobility / Gereon Meyer, Sven Beiker. — 2014. — ISSN 2196-5552 2196-5544, 2196-5552. — DOI:10.1007/978-3-319-05990-7.
  17. Архивированная копия (недоступная ссылка). Дата обращения 1 августа 2016. Архивировано 20 ноября 2016 года.
  18. Davies, Alex. Everyone Wants a Level 5 Self-Driving Car—Here’s What That Means (англ.), WIRED. Дата обращения 5 апреля 2017.
  19. King, Alanis. The Fascination With Self-Driving Cars Started Nearly 100 Years Ago (англ.), Jalopnik. Дата обращения 6 апреля 2017.
  20. The Free Lance-Star — Google News Archive Search. news.google.com. Дата обращения 6 апреля 2017.
  21. The Carnegie Mellon University Autonomous Land Vehicle Project (NAVLAB) (англ.). www.cs.cmu.edu. Дата обращения 6 апреля 2017.
  22. https://pdfs.semanticscholar.org/aed9/62d06b081820cb3481fafa5a59568fca4764.pdf
  23. ROBOT CARS — autonomous vehicles — history of self-driving cars — best robot car. people.idsia.ch. Дата обращения 6 апреля 2017.
  24. автомобили-роботы MIG
  25. AKTIV — аббревиатура немецких слов Adaptive und Kooperative Technologien fur den Intelligenten Verkehr, и означает консорциум компаний (всего 28 в том числе AUDI, BMW, Daimler, Siemens, Volkswagen), совместных разработчиков техники для автотранспорта.
  26. Самоуправляемый автомобиль – фантастика или реальность?. CONNECTED CAR SUMMIT (31 января 2015). Дата обращения 25 декабря 2017.
  27. автомобиль-робот Leonie
  28. Ведомости. «Камаз» планирует разработать беспилотный грузовик (3 февраля 2015). Дата обращения 2 октября 2016.
  29. Driverless trucks by 2019 (недоступная ссылка). Дата обращения 20 июня 2011. Архивировано 11 мая 2012 года.
  30. Беспилотные маршрутные такси в аэропорту Хитроу // geektimes.ru, 19 октября 2011
  31. В Великобритании ищут добровольцев для тестирования беспилотных автомобилей. МК — Лондон (14 мая 2016). Дата обращения 15 мая 2016.
  32. Первый самоуправляемый электромобиль BMW выйдет в 2021 году. 3DNews Daily Digital Digest. Дата обращения 15 мая 2016.
  33. Baidu приступает к испытаниям беспилотных транспортных средств. 3DNews — Daly Digital Digest. Дата обращения 18 мая 2016.
  34. В РФ создадут беспилотник нового поколения на базе КамАЗа. Российская газета. Дата обращения 2 октября 2016.
  35. Cognitive Technologies инвестирует 750 млн руб. в системы автономного вождения (23 августа 2016). Дата обращения 2 октября 2016.
  36. Новости | Федеральное дорожное агентство. www.rosavtodor.ru. Дата обращения 17 сентября 2018.
  37. Что умеет беспилотник StarLine? Geek Picnic в Санкт-Петербурге. (рус.), Starline (22 августа 2018). Дата обращения 17 сентября 2018.
  38. В Петербурге создадут автомобиль для снега и грязи. РБК. Дата обращения 17 сентября 2018.
  39. Медведев подписал постановление об использовании на дорогах беспилотных автомобилей
  40. Участники эксперимента по тестированию беспилотников должны получить одобрение ФГУП «НАМИ»
  41. Минпромторг рассказал, когда на улицах появятся первые машины-беспилотники
  42. «Яндекс» займется беспилотниками с Hyundai
  43. Chuck Squatriglia. GM Says Driverless Cars Could Be on the Road by 2018. Wired (1 июля 2008). Архивировано 12 августа 2012 года.
  44. GM и Lyft протестируют беспилотные электротакси на дорогах общего пользования. 3DNews — Daily Digital Digest. Дата обращения 8 мая 2016.
  45. Ramsey, Mike. GM, Lyft to Test Self-Driving Electric Taxis, Wall Street Journal (5 мая 2016). Дата обращения 8 мая 2016.
  46. Беспилотный автомобиль успешно пересек Америку. Вести.Ru (3 апреля 2015 г.).
  47. The first person to hack the iPhone is working on self-driving cars — and he just raised money from a big investor (англ.), Business Insider. Дата обращения 11 февраля 2017.
  48. Знаменитый хакер собрал беспилотный автомобиль у себя в гараже (недоступная ссылка). Apploid News. Дата обращения 8 мая 2016. Архивировано 17 сентября 2016 года.
  49. ABC News. Self-Driving Cars Go Public; Uber Offers Rides in Pittsburgh. Дата обращения 18 августа 2016.
  50. Associated Press. Uber to introduce self-driving cars to its fleet in coming weeks. Дата обращения 18 августа 2016.
  51. Tascarella, Patty. Uber debuts self-driving cars in Pittsburgh, customers including Mayor Bill Peduto taking the first trips on Wednesday morning — Pittsburgh Business Times, Pittsburgh Business Times (14 September 2016).
  52. Uber has terminated its self-driving car operators in Pittsburgh — Quartz (англ.). Quartz. Дата обращения 4 декабря 2018.
  53. What we’re driving at (англ.), Official Google Blog. Дата обращения 6 апреля 2017.
  54. В Запорожье собрали первый беспилотный Lanos
  55. Беспилотный электромобиль с роботом-помощником представили в Швейцарии. Известия (23 декабря 2017). Дата обращения 25 декабря 2017.
  56. CES LAS VEGAS 2018. RINSPEED. Дата обращения 25 декабря 2017.
  57. Volvo Says Autonomous Car Convoys Could Be Reality By 2020
  58. СМИ: в Японии начались первые испытания беспилотного автомобиля на обычной дороге. ТАСС (14 декабря 2017). Дата обращения 25 декабря 2017.
  59. Tesla Model S попал в ДТП в режиме автопилота. 3DNews — Daily Digital Digest. Дата обращения 12 мая 2016.
  60. There are some scary similarities between Tesla’s deadly crashes linked to Autopilot Quartz. By Josh Horwitz and Heather Timmons. September 20, 2016. Downloaded Mar. 19, 2018.
  61. Первая жертва автопилота
  62. NYT: беспилотный автомобиль Uber насмерть сбил пешехода в США
  63. Amir Efrati. Uber Finds Deadly Accident Likely Caused By Software Set to Ignore Objects On Road. The Information (7 мая 2018). Дата обращения 8 мая 2018.
  64. У сбившего пешехода беспилотника Uber были выключены аварийные тормоза // РБК.
  65. Uber закрыл отдел по разработке беспилотных грузовиков // РБК.