Кому на Руси водить хорошо

21 Июня 2019
Кому на Руси водить хорошо

Беспилотные автомобили многих компаний уже научились ездить по автомагистралям и городам, а в некоторых местах, пускай и в рамках экспериментов, ими могут пользоваться обычные люди. Но путь к всеобщему отказу от водителей-людей тернист, и разработчикам необходимо научить автомобили ездить не только по освещенному солнцем пустому шоссе, но и в гораздо более суровых условиях, например в снегопад. N + 1 вместе с организаторами российского конкурса Ice Vision разбирается, почему беспилотникам тяжело ездить в зимних условиях и как научить машины справляться с ними лучше людей.

«Посмотрим, как он будет по нашим дорогам ездить». Примерно так часто звучат комментарии к новостям про беспилотные автомобили. Многие не спешат восхищаться успехами в области автономного транспорта, а говорят о всевозможных препятствиях: ямах на дорогах, лихих водителях вокруг, а главное — о зиме, длящейся в России большую часть года.

Не согласиться со скептиками сложно, однако назвать перечисленные проблемы уникальными или нерешаемыми нельзя. Снежные зимы бывают не только в России. Схожие погодные условия знакомы как минимум водителям Скандинавии, Канады и США, причем в последнем случае речь идет даже не об Аляске. Снежные зимы часто бывают и в других американских штатах, на чем, например, во многом построена эстетика сериала «Фарго».

Тем не менее, все эти страны и территории входят в число передовых, в том числе и по экономическим показателям, а значит, разработчикам придется учить свои автомобили работать в них.

Впрочем, у России имеются и собственные характерные особенности. Во-первых, в нашей стране живет много талантливых и опытных разработчиков, причем труд их, как и в других областях, оплачивается не так щедро, как в тех же США, а значит, конкуренция среди них выше. Благодаря этому в России появилось много команд разработчиков, причем некоторые из них создают технологии мирового уровня, привлекающие лучшие мировые IT-компании. К примеру, в 2016 году Intel купила нижегородскую компанию Itseez, занимавшуюся технологиями компьютерного зрения, в том числе для беспилотных автомобилей.

Во-вторых, к активному внедрению беспилотного транспорта Россию подталкивает такой печальный показатель, как статистика смертности на дорогах. По данным Всемирной организации здравоохранения, она находится практически на среднем мировом уровне, однако гораздо выше значений, характерных для Европы и Северной Америки. Исследования показывают, что беспилотные автомобили способны существенно снизить количество столкновений на дорогах. И хотя оценки разнятся от примерно 30-процентного снижения до 94-процентного, безопасность таких автомобилей по сравнению с транспортными средствами под управлением людей очевидна.

Кроме того, моделирование показывает, что внедрение не самых совершенных беспилотников прямо сейчас в итоге позволит сохранить жизнь большему числу людей, чем в случае, если общество будет ждать появления абсолютно безопасных машин. А появятся ли такие автомобили вообще — отдельный вопрос.

О том, на какой стадии сегодня находится создание массового беспилотного транспорта, какие трудности стоят перед разработчиками и инженерами — и как в их преодолении помогают конкурсы, нацеленные на решение совершенно конкретных задач, рассказывается в нашем материале.


Конкурсом по бездорожью

Организаторы конкурса Ice Vision сконцентрировались не на создании полноценной всесторонней системы управления автомобилем, а на оборудовании для вождения в зимних условиях. Команды программистов, участвующие в конкурсе, разрабатывают алгоритмы, способные распознавать знаки на зимних дорогах.

Почему конкурс посвящен именно зимнему вождению? Потому что в это время года погодные условия создают для «умной» аппаратуры множество дополнительных помех. Например, дорожные знаки могут быть залеплены снегом. Или снег просто может падать с неба, превращая данные с датчиков беспилотного автомобиля в «кашу». Кроме того, почти невозможно бывает «разглядеть» под снегом и грязью дорожную разметку. Грязь также обильно покрывает сам автомобиль, а вместе с ним — и датчики.

Тем не менее, практически из всех этих затруднений может быть найден выход.

Для каких-то случаев решения давно найдены. Например, для устранения шума на данных с камер наблюдения. Упрощенно говоря, падающий снег можно рассматривать как обычный тепловой шум на матрице, портящий снимки в темное время суток. Соответственно, для борьбы со снегом на изображении можно воспользоваться уже существующими алгоритмами.


Пример фильтрации данных с датчиков беспилотного автомобиля во время снегопад. Waymo


В случае с лидаром ситуация иная, потому что принцип работы лидара сильно отличается от работы обычной камеры. Лидар — это активный датчик, который сам посылает лазерные лучи, а затем по времени возврата лучей определяет расстояние до объектов, от которого они отразились.

Совмещая данные от множества отраженных лучей, лидар получает облако точек, расположенных в трехмерном пространстве. Современные лидары ведущих производителей, таких как Velodyne, за секунду получают сотни тысяч и даже миллионы точек. Это делает их самыми точными и разносторонними датчиками, значительно превосходящими возможности камер и радаров.

В индустрии беспилотных автомобилей царит практически единогласное мнение, что лидары — это ключевые датчики, без которых создать безопасный и надежный беспилотник невозможно. Общему мнению противостоит одна лишь компания Tesla, на протяжении многих лет принципиально отказывающаяся от лидаров.

А раз лидары так важны, то алгоритмы должны уметь фильтровать снег на облаках точек. Это, в целом, выполнимая задача, обычно решаемая с помощью анализа плотности распределения точек в облаке. Но есть и «экзотические» методы, например способные проводить анализ свойств непрозрачной среды и отсекать все сигналы от нее.

Фильтрация сигнала относится к стадии первичной обработки данных, после чего их необходимо анализировать семантически, то есть по смыслу. В этом и заключается главная задача конкурса Ice Vision. Его организаторы в ходе поездок по реальным российским дорогам собрали большой датасет из более чем 20 тысяч кадров. Для каждого момента времени в датасете имеются данные с двух камер, лидаров, трех приемников GPS и инерциального блока.

Участникам предстоит распознать на данных с поездок знаки в поле зрения автомобиля. А поскольку данные были получены в реальных условиях, то и их качество соответствует действительности: часть знаков залеплена снегом, на части кадров снег идет перед автомобилем. В ходе конкурса участники будут обрабатывать данные из датасета своими алгоритмами, а организаторы сопоставят их результаты с эталонными, размеченными специалистами.

Бразды пушистые взрывая

Как уже говорилось, снег зачастую мешает распознавать не только знаки, но и разметку. В таких условиях беспилотникам, как и людям, необходимо «додумывать» ее самостоятельно. Для этого применяется несколько подходов.

Большинство разработчиков беспилотных автомобилей используют высокоточные (HD) карты, на которые нанесены все статичные объекты. Это значительно облегчает беспилотнику задачу ориентирования, потому что ему не надо создавать карту с нуля — достаточно лишь локализовать свое положение на карте и отслеживать двигающиеся объекты, например другие автомобили.


Пример изображения из датасета и распознавания знаков на нем. Ice Vision


Поскольку полосы и разметка тоже нанесены на HD-карту, беспилотнику не обязательно «видеть» их напрямую. Вместо этого он по другим объектам, тем же дорожным знакам и деревьям, может точно определить свое местоположение и сопоставить его с расположением полос на карте. Кроме того, помогают алгоритму и контуры дороги, помогающие высчитать расположение полос.

У беспилотников есть и практические затруднения, связанные с компьютерным зрением, — время от времени автомобилю необходимо «протирать глаза». Так, инженерам Waymo пришлось разработать специальную систему защиты от продуктов жизнедеятельности птиц.

В общем, трудностей у самоуправляемых машин много. Однако все не так страшно, как может показаться. И самое главное доказательство этому — многочисленные положительные примеры, как зарубежные, так и российские.

Начать, пожалуй, стоит с лидеров области — Waymo. Они «выгуливают» свои машины в снежных условиях уже не первый год, и, судя по всему, вполне успешно.

Также зимние испытания уже показывали Ford, финские инженеры и многие другие зарубежные разработчики.

Интересные примеры, как уже говорилось, есть и в России. Например, Яндекс показывал успешные испытания на заснеженных дорогах, причем как на полигоне с нерасчищенными дорогами, где не видно разметки, так и на реальных и тоже не идеальных улицах Москвы после сильного снегопада.


Не по карману

Значит ли это, что зима — не помеха беспилотному транспорту и он вот-вот станет обычным явлением на улицах наших городов? Специалисты в целом отвечают утвердительно, но предупреждают, что придется еще немного подождать.

Никто из производителей, кроме разве что Илона Маска, не собирается пока разворачивать на дорогах тысячи и миллионы беспилотных автомобилей. Эксперты индустрии сходятся во мнении, что реально беспилотники будут массово использоваться в обычном, а не тестовом режиме не раньше чем через три-пять лет.

Главная причина задержки носит даже не технический, а финансовый характер. Как уже отмечалось, почти все лидеры индустрии беспилотных автомобилей убеждены, что без лидаров создать полноценный беспилотный автомобиль пятого уровня автономности невозможно. Однако стоимость лидаров текущего поколения слишком высока, чтобы снабжать ими автомобили, предназначенные для массового потребителя. Один лидар может стоить несколько десятков тысяч долларов, причем на один автомобиль, как правило, необходимо ставить несколько лидаров.

Надежды отрасли связаны с тем, что в ближайшие годы стоимость лидаров может резко упасть до нескольких тысяч, а то и сотен долларов за один прибор. Наиболее перспективными видятся твердотельные лидары без огромной вращающейся конструкции.

Однако лидары — не единственные компоненты, делающие беспилотники текущего поколения очень дорогими. Данные с датчиков необходимо обрабатывать, а когда речь идет о двухтонной машине, несущейся на скорости сто километров в час, говорить об облачных вычислениях не приходится — цена сбоя передачи данных может оказаться слишком высока. Значит, все вычисления необходимо проводить на борту автомобиля.

Для этого используются очень мощные основные компьютеры и достаточно дорогие отдельные платы для предварительной обработки и соединения данных с датчиков разного типа. Все это делает беспилотники нерентабельными для личного использования, поэтому если нам и предстоит увидеть в ближайшие годы массовое появление беспилотников на дорогах, то, скорее всего, они будут использоваться либо в такси, либо для грузовых перевозок.

Еще одним барьером являются законы в области регулирования беспилотного транспорта. А точнее, отсутствие полноценного регулирования в этой сфере во всем мире. Некоторые страны уже приняли временное законодательство, разрешающее испытания беспилотников на дорогах, но о полноценном приравнивании их к обычным автомобилям речи пока нет.

В России подобные законы и подзаконные акты также готовятся, один из них в мае внесли на рассмотрение в Госдуму, но и здесь вопрос ставится только об опытной эксплуатации в рамках общероссийского эксперимента.


Дьявол в деталях

Но давайте представим, что «глаза» и «мозги» беспилотников подешевели, а законы в одночасье появились. Что будет тогда? А тогда у нас будут беспилотники, которые, несмотря на весь фантастический прогресс в последние годы, пока еще юны и неопытны.

С обычными условиями они справляются на отлично, потому что у крупных разработчиков они уже проехали миллионы реальных километров и на порядок большее расстояние в симуляторах. Однако здесь действует известный принцип: бóльшую часть усилий и времени приходится тратится не на создание самой технологии, а на доведение ее до идеала.

Так, даже машины лидирующих разработчиков пока с трудом перестраиваются из полосы в полосу в условиях плотного трафика или встраиваются в поток с прилегающей дороги. И снег, несмотря на все испытания, пока служит для беспилотных машин серьезным препятствием.

Есть и более частные — но оттого не менее важные — проблемы. Например, недавно автомобиль Tesla (юридически назвать его беспилотным нельзя, однако технически он обладает достаточно серьезными возможностями) не заметил грузовик с полуприцепом на трассе и попал в аварию, один человек погиб. Этот случай почти полностью повторил аналогичный, произошедший тремя годами ранее. Лишь после этого выяснилось, что причиной обоих ДТП, по-видимому, стала общая недоработка алгоритмов, не способных «понять», что автомобиль не проедет под прицепом.

Таким образом, на данном этапе перед создателями беспилотных автомобилей стоит множество частных задач, без решения которых мы еще нескоро сможем выйти из дома и сесть в беспилотное такси без руля, педалей и водителя. И конкурсы, такие как Ice Vision, приближают нас к этому времени.


Источник: N+1

Хочу быть в курсе

Спасибо!