Беспило́тный автомоби́ль (также беспилотник, робомоби́ль, самоуправляемый автомобиль, автономный автомобиль, автомобиль с автопилотом, умный автомобиль) — автомобиль, оборудованный системой автоматического управления, который может безопасно передвигаться без участия человекаRegulations Hinder Development of Driverless Cars // NYTimes.com, 2011.
Конструкция Беспилотные автомобили способны передвигаться самостоятельно, благодаря специальному программному обеспечению (ПО) и сенсорам. ПО управляет работой всех систем автомобиля: поворачиванием руля, сменой передач, газом и тормозом. Датчики (сенсоры) собирают информацию об окружающей обстановке, которая ложится в основу действий автомобиля.
Обычно устанавливаемые датчики: Лидары — дальномер оптического распознавания Радары Камеры Система глобального позиционирования (GPS, Глонасс) Датчики одометрии Гиростабилизатор
Программное обеспечение беспилотного автомобиля может включать компьютерное зрение и нейросети.
Некоторые системы полагаются на инфраструктурные системы (например, встроенные в дорогу или около неё), но более продвинутые технологии способны передвигаться автономно в тех же условиях, что и человек, принимая решения об изменении положении руля и скорости на основе данных с сенсоров.
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 почти полное исключение человеческих жертв, отсюда значительное снижение расходов на страхование и медицину быстрого реагирования, снижение нагрузки на пожарных, полицейских, МЧС; снижение стоимости транспортировки грузов и людей за счёт экономии на заработной плате и времени отдыха водителей, а также экономии топлива, экономии на ремонте, так как нет аварий; снижение потребности в индивидуальных автомобилях за счёт развития сервисов беспилотных такси и развития беспилотного общественного транспорта; повышение эффективности использования дорог за счёт полного соблюдения автономными автомобилями правил дорожного движения (при массовом выходе беспилотных автомобилей на дороги); Постепенное изменение на рынке труда: плавный уход рутинных профессий (водитель такси, автобуса, грузовика, трамвая, троллейбуса, тракторист, комбайнёр, машинист…) и появление новых, связанных с разработкой и обслуживанием автономного транспорта.
Социальные преимущества возможность самостоятельного перемещения на роботизированном автомобиле для людей без водительских прав, включая несовершеннолетних; экономия времени, ныне затрачиваемого на управление ТС, позволяет заняться более важными делами (например приступить к работе за ноутбуком уже во время поездки в автомобиле) или возможность отдохнуть.
Прочие преимущества перевозка грузов в опасных зонах, во время природных и техногенных катастроф или военных действий без риска для жизни и здоровья людей; в более отдалённой перспективе снижение глобальной экологической нагрузки как за счёт количественной оптимизации парка автомобилей, так и за счёт более широкого использования для их передвижения альтернативных видов энергии.
Недостатки 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; Отсутствие опыта вождения у водителей в критической ситуации.
Уровни автономности Классификация автоматизации автомобилей разработана Сообществом автомобильных инженеров (SAE) и содержит 6 уровней:
Уровень 0. Никакой автоматизации, водитель выполняет всю работу.
Уровень 1, «hands on», «помощь водителю». 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 , когда скорость определяется водителем, а руление автоматическое.
Уровень 2, «hands off», «частичная автоматизация». 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», «условная автоматизация». 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», «широкая автоматизация». 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», «полная автоматизация». Никакого человеческого вмешательства не требуется.
Тестирование Тестирование беспилотных автомобилей происходит в различных режимах, которые можно разделить на три основные группы:
Тестирование алгоритмов в виртуальном симуляторе Тестирование на закрытых треках и полигонах Тестирование на дорогах общего пользования
Виртуальная симуляция является первым этапом для проверки обновлений системы беспилотного управления. Тестирование в симуляторе обходится компаниям дешевле, чем другие типы тестирования, с использованием настоящих автомобилей и водителей. Некоторые компании, например Aurora, основную часть тестирования проводят в виртуальной среде. В то же время большая часть индустрии сходится во мнении, что симуляторное тестирование не стоит переоценивать. В числе причин они указывают на невозможность воссоздания в лабораторных условиях всего многообразия дорожных и погодных ситуаций, с которыми беспилотный автомобиль может столкнуться на дороге, что может быть не так важно в начале разработки, при работе над базовыми сценариями, но становится жизненно необходимо на финальных стадиях. Также симуляцию нельзя использовать для проверки конструкторских решений, работы сенсоров и взаимодействия системы автопилота с блоками управления автомобиля.
Тестирование на закрытой территории беспилотные автомобили проходят перед тем, как выйти на дороги общего пользования. Полигон позволяет протестировать то, что невозможно проверить в симуляторе — работу сенсоров, качество сборки автомобиля — а также отработать базовые дорожные сценарии. Также на полигонах могут проходить подготовку будущие водители беспилотных автомобилей.
Тестирование на дорогах общего пользования — самый важный этап для развития технологии. Именно в таких условиях беспилотные автомобили сталкиваются со всем разнообразием дорожных ситуаций, которые сложно воссоздать в симуляторе или на полигоне. В частности это касается взаимодействия с пешеходами, велосипедистами и другими водителями на дорогах, чьё поведение не всегда строго соответствует правилам дорожного движения.
В подавляющем большинстве случаев во время тестирования на дорогах общего пользования за рулём беспилотного автомобиля находится инженер-испытатель. Это связано в том числе и с регулированием отрасли. На данный момент движение беспилотных автомобилей в полностью автономном режиме (без водителя в салоне) разрешено в нескольких штатах США. Для того, чтобы начать тестирование в полностью автономном режиме, компании требуется пройти ряд процедур для получения разрешения. Однако, наличие разрешения не означает, что компания им пользуется. Так Waymo получили разрешение на движение пустых автомобилей по дорогам Калифорнии в июле 2019 года, но пока им не воспользовались.
В зависимости от локального законодательства компании могут быть обязаны делиться с регуляторами данными о ходе тестирования. Так, компании, проводящие тестирование на дорогах штата Калифорния, обязаны раз в квартал сообщать калифорнийской (Department of Motor Vehicles) о том, сколько автомобилей участвует в тестировании, сколько километров они проехали в автономном режиме, а также как часто инженеру-испытателю требовалось вмешиваться в управление (disengagement).
Раз в год California DMV публикует эти данные в открытом доступе. Так как данные отчёты являются одним из немногих источников данных о ходе тестирования беспилотных автомобилей, пресса и общественность уделяют им много внимания, зачастую сравнивая компании между собой. Основной метрикой для сравнения является частота вмешательств (disengagement rate). Существует мнение, что она является основным показателем «уровня» технологии — чем реже человеку приходится «помогать» автомобилю, тем лучше система автономного управления. Однако компании, разрабатывающие технологию, не соглашаются с таким подходом. Основные аргументы против использования disengagement rate для сравнения следующие:
Разные компании тестируют свои технологии в разных условиях. Беспилотные автомобили, успешно справляющиеся с движением по шоссе или в пригороде, совершенно не обязательно так же хорошо справятся со сложными условиями. То же самое относится к разным климатическим условиям. California DMV требует сообщать только о критически важных вмешательствах. При этом не даёт точного определения, что считать критически важным вмешательством. Поэтому у компаний могут быть разные подходы к тому, о каких вмешательствах отчитываться, а о каких нет. Конкретно на территории Калифорнии некоторые компании проводят в основном RnD тестирование, во время которых частота вмешательств будет неизбежно выше, чем в локациях, где эти же компании используют финальные версии своих систем, например, в сервисах роботакси. Disengagement rate не может использоваться как единственная метрика для оценки качества. Необходимо также учитывать комфорт движения для пассажира, общую скорость движения (беспилотный автомобиль не должен преодолевать маршрут значительно медленнее человека), а также другие метрики.
На данный момент одним из способов оценить готовность технологии являются примеры её применения для бизнеса, в частности в сервисах роботакси. Дополнительным способом оценки может являться степень участия человека в управлении автомобилем роботакси:
Водитель находится непосредственно за рулём, с мгновенным доступом к органам управления автомобилем. Водитель находится в салоне, но не за рулём и имеет только возможность экстренного торможения. Водителя в салоне нет, возможность оперативного вмешательства в управление отсутствует. Если системе потребуется помощь человека, управление автомобилем может осуществляться удалённо.
На данный момент публично доступные сервисы роботакси есть у следующих компаний:
Waymo (на части маршрутов водитель в салоне отсутствует) Яндекс (водитель на пассажирском сидении) Baidu (водитель за рулем) Aptiv (водитель за рулем) Poni.ai (водитель за рулем)