Андрей Смирнов
Время чтения: ~19 мин.
Просмотров: 0

На автомате: стал известен план появления беспилотных машин в россии

Какой теперь будет ситуация на рынке труда?

На данный момент можно говорить скорее о росте рабочих мест, чем об их убыли, если брать во внимание рассматриваемую отрасль. Так как, по словам министра, беспилотный транспорт выйдет на российские дороги не очень скоро, то водителям и дальнобойщикам ещё рано беспокоиться

Хотя повысить квалификацию, возможно, всё-таки придётся. Ведь в первое время нужно будет так или иначе вмешиваться в работу машины.

А теперь немного конкретики.

Кому беспокоиться:

  1. Таксистам, для которых эта работа постоянна.
  2. Водителям автобусов.
  3. Дальнобойщикам.

Кому радоваться:

  1. Специалистам по работе с данными.
  2. Специалистам в области моделирования и симуляции.
  3. Специалистам в области компьютерного зрения.
  4. Специалистам DevOps.
  5. А также прочим специалистам, работающим с нейронными сетями, ИИ, данными и аналитикой.

Например, на западном рынке уже довольно много вакансий (около тысячи), связанных с обучением беспилотных автомобилей.

Программное обеспечение

Говоря про автономные средства передвижения, большое внимание уделяют “интеллекту” машины, её способности принимать решения. Как я уже говорил, программное обеспечение находится сейчас в центре внимания

Возможно, это связано с тем, что сейчас искусственный интеллект существует только в форме софта.

ADAS

Продвинутые системы помощи водителю (Advanced Driving-Assistance Systems, ADAS) включают в себя все алгоритмы, которые помогают выполнять задачи вождения. ADAS также содержит алгоритмы, которые являются частью автоматизированного вождения, а не только алгоритмы и софт, специально предназначенные для автономных транспортных средств. Основная часть ADAS софта может быть разделена на 3 большие группы: восприятие, планирование, контроль.

Восприятие

Восприятие — единственные связующе звено между машиной и окружающей средой. В алгоритмах восприятия зачастую используются нейронные сети, чтобы придавать смысл сырым входным данным с сенсоров (или данные V2X). Такие алгоритмы как детектирование объектов, отслеживание объектов, Sensor Fusion и Object Fusion находятся именно в этой части. Самые современные алгоритмы восприятия в большинстве своем основаны на глубоком обучении.

Планирование

Модуль планирования отвечает за способность машины принимать решения для достижения целей высшего порядка: доехать до определенной точки на карте, припарковаться в безопасном месте. Системы планирования работают благодаря объединению обработанной информации об окружающей среде (с выходов модуля планирования, то есть из сенсоров и компонент V2X) с установленными правилами и знаниями о том, как вести себя в этой среде.

Модуль планирования интенсивно использует карты и каталоги правил, которые определяют “правильные” действия во время вождения.

Контроль

Система контроля заботится о превращении намерений и целей, полученных из системы планирования, в действия. Система контроля подает на аппаратную часть (силовому приводу) необходимый входной сигнал, который приведет к желаемому действию (в соответствии с выходом с модуля планирования траектории). Модуль контроля делает движение более плавным и похожим на стиль езды человека.

ПДД вместо морального выбора

Кто же должен принимать такие решения?

Юрий Минкин: Если вы о том, кого сбивать — бабушку или ребёнка, — то это вопрос не к разработчикам. Это задача законодателя, сертифицирующих органов или кого-то ещё. Но вряд ли кто-то готов решать такой вопрос. Сейчас есть нормы безопасности по тормозному пути, люфту рулевого управления и так далее. Правила должны быть разработаны и для беспилотников. В идеале — единые для всего мира. Но всё это произойдёт нескоро. Вот когда машина первый раз кого-то собьёт, начнётся обсуждение: правильное ли решение принял робот? Тогда, наверное, и будет выработан более-менее чёткий подход.

Но вы же прямо сейчас что-то закладываете в алгоритмы?

Основой будущей технологической революции станут нейронные сети

Юрий Минкин: Есть действующие правила дорожного движения, и мы программируем в их рамках. Например, машина не должна выезжать на встречку. Чтобы, объезжая котёнка, мы не врезались в автобус и не убили 50 детей. По правилам в случае опасности нужно тормозить, и именно это наши беспилотники должны делать на данном этапе. Мы не можем нарушать действующие правила. Законодательство не видит разницы между ребёнком и взрослым в вопросе, кого из них сбивать, так что и мы это в алгоритм не закладываем. Сейчас, если машина уйдёт со своей полосы и собьёт старичка, чтобы спасти детей, она нарушит ПДД, то есть водитель будет виноват по закону, даже если поступит правильно с точки зрения морали.

Возможно, всё будет меняться, но, вероятно, вслед за прецедентами. Когда появились первые автомобили, не было вообще никаких правил. Потом машин стало много, и возникла необходимость упорядочить их движение. На следующем витке, когда останутся одни беспилотники и в авариях будут гибнуть не 30 тысяч в год, а всего 30, люди начнут думать, как избежать и этих жертв.

Уровни автономности беспилотных автомобилей

Уровень 0: Автоматизированная система выдает предупреждения и может мгновенно вмешаться, но не имеет постоянного контроля над автомобилем.

Уровень 1 (“с руками”): Водитель и автоматизированная система делят контроль над автомобилем. Например, адаптивный круиз контроль: водитель контролирует рулевое управление, а система — скорость; или помощник для парковки, когда рулевое управление контролируется системой, а контроль скорости осуществляется вручную. Водитель всегда должен быть готов взять управление в свои руки. Система предупреждения о сходе с полосы — еще один пример первого уровня автономности.

Уровень 2 (“без рук”): Автоматизированная система берет полный контроль над машиной (ускорение, торможение, рулевое управление). Водитель должен отслеживать движение и быть готов в любой момент немедленно вмешаться, если система откажется корректно работать. Сокращение “без рук” не следует понимать буквально. Контакт между рукой и рулём всё еще необходим, согласно классификации SAE 2, чтобы подтвердить готовность водителя немедленно вмешаться.

Уровень 3 (“не глядя”): Водитель может безопасно отвлечь свое внимание от задач вождения на посторонние вещи, например, он может набирать сообщение или смотреть фильм. Транспортное средство само справится с ситуациями, требующими немедленного действия, например экстренная остановка

Водитель всё ещё должен быть готов взять управление в свои руки за ограниченное время, указанное производителем. Например, в 2018 году Audi A8, люксовый седан, стал первым коммерческим автомобилем, достигшим 3 уровня автономности. Этот автомобиль имел так называемую функцию автопилота в пробке (Traffic Jam Pilot). После активации водителем этой функции, машина берет полный контроль над всеми аспектами движения в потоке с медленным движением со скоростью до 60 км/ч. Опция работает только на магистралях с физическими барьерами, разделяющими свой поток и встречный.

Уровень 4 (“не думая”): Водитель может спокойно лечь спать или покинуть водительское место. Самостоятельное движение автомобиля возможно только на ограниченных пространственных участках (геозонах) или в специальных условиях, таких как пробки. Автомобиль должен безопасно завершить поездку, например, припарковаться, если водитель не взял управление под свой контроль.

Уровень 5 (“управление по желанию”): Вмешательство со стороны человека не требуется вообще. Примером такого уровня развития технологий является роботизированное такси.

В следующей главе этой статьи я кратко объясню основные составляющие текущих самоуправляемых автомобилей и расскажу о современном состоянии развития и важности каждой из частей. Также будет сказано об основных игроках на этом рынке

Конструкция

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.

Неблизкое будущее

В начале апреля президент поручил собрать предложения ведомств и организаций по поводу внедрения в стране полностью беспилотных ТС. Они должны быть представлены в кабмин до 12 мая, главе государства — до 31 мая.

Предложения участников рынка в целом поддерживают в Минэкономразвития, следует из отзыва ведомства (есть у «Известий»). Там, в частности, считают возможным разрешить тестовую коммерческую эксплуатацию беспилотников с оператором за рулем. А после принятия разработанного Минэком законопроекта «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций» — вообще без инженера в салоне. В качестве пилотных регионов «Яндекс» предлагает Москву и Подмосковье, Татарстан, Краснодарский край («Известия» писали об этой идее).

Замминистра экономического развития Оксана Тарасенко сообщила «Известиям», что ведомство участвует в проработке плана по выводу беспилотников на дороги во взаимодействии с Минтрансом. По ее словам, ключевую роль в развитии таких ТС будет играть федеральный проект «Искусственный интеллект», утверждение которого ожидается в ближайшее время.

Оксана Тарасенко добавила, что у России уже есть значительный опыт эксплуатации автономных ТС — беспилотники «Яндекса» прошли более 1 млн км.

В Минтрансе не сказали, поддерживают ли концепцию, предложенную участниками рынка. Но подтвердили «Известиям», что получили проект. Сейчас, по словам представителя ведомства, министерство готовит консолидированную позицию с учетом мнения других ведомств для передачи в правительство РФ.

Беспилотные

Тестирование беспилотного такси компании «Яндекс» в Москве

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Павел Бедняков

«Известия» также направили запросы в пресс-службы Минпромторга и МВД.

В НТИ «Автонет» (курирует внедрение беспилотных ТС) в целом поддержали предложения. Его представитель добавил, что пока рынок высокоавтоматизированных ТС в стране находится в «зачаточном состоянии», но уже есть потенциальные игроки и разработчики таких технологий.

Руководитель проекта транспортной инфраструктуры «Сколково» Кирилл Жанайдаров также положительно оценил подготовленную представителями отрасли дорожную карту. По его словам, в ней учтены все основные нюансы — от технических (создание опытных полигонов) до страхования ответственности.

— План впервые включает проработку самых сложных в нормативном плане для запуска беспилотников вопросов: распределения ответственности, разбор ДТП и нештатных ситуаций, — добавил главный аналитик ассоциации «Цифровой транспорт и логистика» (ЦТЛ) Андрей Ионин.

В тоже время Кирилл Жанайдаров считает сроки, обозначенные в дорожной карте, очень оптимистичными. Многие пункты предполагают внесение изменений в действующие либо разработку новых нормативных актов, что без специально созданного проектного офиса будет сложно реализовать за такое короткое время, сказал он.

Как работают беспилотные автомобили

Беспилотные автомобили самостоятельно производят выбор оптимального движения от одного пункта до другого. Учитывается интенсивность движения, наличие пробок. Вся информация поступает через интернет с помощью специального программного обеспечения. Скорость, торможение, ускорение регулируется.

Машина распознаёт транспортные средства в любую погоду. Она производит движение и выбирает нужную опцию в дождь, снег, ветер. Происходит сканирование знаков дорожного движения, сигнальных огней светофора, которые она тоже замечает. Сканирование осуществляется датчиками и высокоточными картами. Происходит взаимодействие с различными сервисами. Усовершенствованные технологии позволяют определить нужную частоту и проводить движение в соответствии с её показателями.

Принципы работы беспилотного автомобиля сводятся к тому, что:

  • Вся местность генерируется благодаря дальномеру. Проводится сканирование объектов. Все данные от управляющего компьютера соединяются с информацией от Гугл. Это позволяет двигаться безопасно, не совершать аварийных ситуаций.
  • Радары позволяют видеть объекты на расстоянии. Они являются глазами автомобиля. Благодаря им происходит оценивание ситуаций, происходит учёт всех действий машин. Устройство определяет поведение транспортных средств и позволяет незамедлительно реагировать на все происходящие процессы на трассе.
  • Датчики положения помогают проследить, где находится транспортное средство на карте. GPS определяет маршрут, по которому происходит движение. Навигатор сообщает беспилотному автомобилю команды для действий.
  • Видеокамера фиксирует сигналы светофора, объекты, находящиеся совсем близко.
  • Компьютеру подаются сигналы, которые он обрабатывает и немедленно на них реагирует.

Практически вся информация находится в Гугл. В ней содержится большое количество разных ситуаций, с которыми сталкивались беспилотные автомобили: пешеходы на проезжей части, инвалидные коляски внезапно показались на дороге. Весь материал фиксируется, запоминается, тестируется и используется.

Что такое лидар?

Лидар — это сенсор, который сканирует пространство с помощью лазерных лучей. Лучи, отражаясь от объектов, позволяют программе понять на каком расстоянии находится объект. Таким образом с помощью лидаров можно создавать 3D-карту окружающего пространства.

Яндекс разрабатывает два типа лидаров. Первый — твердотельный с углом обзора в 120 градусов, он даёт информацию по мелким деталям вокруг, тогда как второй имеет угол обзора на 360 градусов и даёт общую картину. Компания также создала ПО, которое позволяет настраивать различные параметры сканирования при движении автомобиля. Лидар способен адаптироваться под погодные условия и фокусироваться на объектах.

Всего в процессе сканирование окружения принимают участие 3 типа сенсоров: лидары, камеры и радары. Камеры дают детализированную картинку, способны определять знаки и сигналы светофоров, а радары дают точную информацию о скорости движения объектов и их расстоянии до беспилотного автомобиля. Комбинируя данные всех трёх сенсоров беспилотный автомобиль Яндекса способен более точно сканировать объекты вокруг, включая пешеходов.

Яндекс в прошлом — 2019 — году получил разрешение от правительства Израиля использовать беспилотные автомобили в этой стране. Компания уже сейчас может похвастаться 2,5 млн километрами тестирования на дорогах США, России и Израиля. Это позволяет им лучше обучить систему.

Виртуальное моделирование

Для создания сложных алгоритмов ИИ и получить удовлетворительные результаты, необходимы большие объемы данных. Однако цена сбора больших данных, а в особенности редко встречающихся сценариев вождения, очень высока. Это делает проблематичной тренировку моделей ИИ с использованием реальных дорожных условий.

Более того, чтобы показать, что беспилотные системы имеют небольшую вероятность попасть в аварию, требуются массовые испытания таких автомобилей. В результате получается замкнутый круг.

У этой проблемы есть решение — моделирование, или симуляция. Синтетические данные и часто используют для обучения больших моделей. Сейчас симуляции играют главную роль в мире автономного вождения. Обе проблемы — тренировка и валидация — могут быть решены при помощи синтетических данных (как только лишь с ними, так и в комбинации с данными из реального мира).

На виртуальном моделировании для автономного вождения специализируются несколько компаний: Automotive Artificial Intelligence (AAI), rFpro, NVIDIA.

Компании, тестирующие беспилотные автомобили

  • Aptiv начал предлагать поездки на своей автономной машине на CES в январе 2018 года. 0 таких автомобилей уже есть на дорогах Лас-Вегаса; они курсируют на протяжении 20 часов в сутки, 7 дней в неделю.
  • Aurora — стартап, который работает с Volkswagen, Hyundai, и Byton. Их беспилотные VW e-Golf и Lincoln MKZs сейчас курсируют по улицам Пало-Альто, Сан-Франциско и Питтсбурга.
  • BMW работают с компанией Intel и Mobileye над частично и полностью автономными машинами. Немецкий автопроизводитель сотрудничает также с Waymo, чтобы использовать её технологии обработки данных с сенсоров, связи и искусственного интеллекта. Кроме того, ходят слухи, что BMW и Daimler планируют объединить усилия в области беспилотных авто.
  • General Motors имеет собственную компанию разработки беспилотных авто Cruise с 2016 года. Их машины третьего уровня автономности Chevy Bolt обкатывают дороги Сан-Франциско, Скоттсдейла, Аризоны, Ориона и Мичигана.
  • Drive.ai уже предлагает услуги с беспилотными автомобилями на двух территориях в Техасе — Фриско и Арлингтоне; оба эти города находятся в Далласе,  Форт-Уэст. Оба сервиса используют беспилотные фургоны с водителями для безопасности, чтобы подвозить людей в пределах определенной геозоны. Пионер в области глубокого обучения и профессор, Эндрю Ын, является членом правления Drive.ai, которая которая подняла более чем 77 миллионов евро инвестиций.
  • Ford для разработки собственных беспилотных автомобилей работает с компанией Argo AI. Компания имеет свои автомобили в Дирборне, штат Мичиган, в Майами и Питтсбурге. На прошлой неделе VW анонсировала коллаборацию с Ford в области электрических и беспилотных технологий.
  • Tesla все выпущенные автомобили оснащает необходимым железом для полной работы автономных систем. Компания уже представила свой автопилот с некоторой степенью автономности.
  • Машины Uber будут курсировать в беспилотном режиме по дороге в Питтсбург. В компании говорят, что эти автомобили будут ездить только по будням и в дневное время суток, но они со временем смогут расширить испытательную территорию и погодные условия. Uber завершила эксперименты с беспилотниками после трагической аварии, в которой погибла женщина в первой половине 2018 года. Недавно они объявили о возобновлении программы.
  • Yandex в настоящее время тестирует свои автомобили в двух городах России. Они первыми в Европе предложили коммерческие услуги с использованием беспилотных авто.
  • Volvo также инвестирует значительные средства в автономные машины, а также в грузовики. Недавно они анонсировали, что их беспилотный прототип возвращается на дорогу, и на этот раз шведский автопроизводитель будет тестировать их в Швеции. По сообщениям Veoneer, с которым Volvo находится в партнерстве по разработке автономных машин,  шведские власти разрешили совместному предприятию проводить тестирования на дорогах страны.
  • Waymo от Google — одна из нескольких компаний, двигающихся в очень быстром темпе. Уже сейчас беспилотные автомобили от Waymo коммерчески доступны.

В настоящий момент все больше компаний тестируют свои автономные разработки. Я рассказал лишь о нескольких компаниях, но полный список этим не ограничивается.

Подводя итог, 2019 год станет захватывающим годом, который, как ожидается, принесет многое в области развития автономного вождения. Но пока точно неизвестно, появятся ли беспилотные автомобили повсеместно на дорогах общего пользования, или же для этой амбициозной цели понадобится новый технологический рывок.

Автор статьи — Dane Mitrev.

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 или. 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.

Происшествия

Tesla Model S врезался в грузовик с выпирающей платформой, выше приборной панели. Причиной стала включенная система автоматического въезда в гараж, за рулем 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.

«Беспилотник априори морален»

Юрий Минкин: Я зайду с другой стороны. Один из главных ожидаемых результатов внедрения беспилотников состоит в уменьшении аварий и жертв буквально на порядки. Сейчас на российских дорогах гибнут десятки тысяч человек, с распространением беспилотного транспорта их число снизится до сотен, а потом и до единиц. В этом смысле самоуправляемый автомобиль априори морален. Он всегда сосредоточен на дороге, у него есть исчерпывающая информация, он может получать данные от других транспортных средств и элементов дорожной инфраструктуры. Создание таких автомашин — перспектива ближайших десятилетий.

Но ведь и с беспилотными автомобилями случаются аварии…

Юрий Минкин: Конечно, производители продумали ещё не всё. Недавно был громкий случай: аналогичный автомобиль Tesla столкнулся с фурой, не различив белый прицеп на фоне неба. Погиб пассажир. Однако баг скоро устранят — клиенты получат исправленную прошивку (у машин этой компании программное обеспечение обновляется так же, как в смартфонах), и проблема будет решена. Можно сказать, что жертва принесена не напрасно: больше в этой ситуации никто не пострадает.

Вы говорите, что перед разработчиком вопрос морали не стоит, но, похоже, вы просто уже решили его. Одна жертва лучше, чем пять?

Юрий Минкин: Конечно. Я считаю, что мы рассматриваем такой же уникальную ситуацию, как падение метеорита на человека. Моральная дилемма для беспилотника будет редчайшим случаем. У самого автомобиля морали нет, конечно, он действует по заданным ему критериям. И в данном случае это должен быть критерий минимизации ущерба. Как оценивать ущерб, чтобы его минимизировать, — тонкий момент. Навстречу едет машина, мы не можем узнать, сколько в ней человек. На переходе два ребёнка, а вдруг в машине их три? Но эти двое — очевидный факт, а что в машине, неизвестно.

Беспилотник Tesla Model S на автосалоне во Франкфурте. Фото: AP Photo/Michael Probst

Проблемы и перспективы

Конечно, беспилотный транспорт – это всё же технологии будущего. С помощью них удастся сократить расходы на топливо, получится быстро и безопасно добраться до назначенного места, появится возможность сократить число аварий.

Существуют свои плюсы и минусы. Проблемы беспилотных автомобилей в ближайшее время будут заключаться в их высокой стоимости, в недостаточной изученности и в законодательном регулировании. Необходимо создать условия для эффективного использования транспорта.

Беспилотные системы способны изменить жизнь всего общества. Благодаря автоматическому управлению получится сократить время нахождения в пути. У каждого человека появится возможность отдохнуть во время своего путешествия. Машины станут местом для приятного времяпровождения. Беспилотники помогут сохранить жизнь.

У Yandex нет конкурентов?

Систему автопилотирования Yandex, как и Aptiv, пока сложно назвать полноценной, так как компании необходимо заранее загрузить в неё локацию. Ребята поступили таким образом в прошлом году в Лас-Вегасе, когда представили автомобиль публике, среди них оказался популярный американский техноблогер Маркус Браунли:

На CES 2020 компания также позволяет прокатиться на автомобиле:

С августа 2018 года автомобили Yandex можно заказать в Иннополисе (Татарстан) через приложение Яндекс.Такси, а с октября 2018 беспилотники начали передвигаться по улицам Сколково. 16 декабря Yadnex рассказала о нововведениях, которые внесла в свою систему автопилотирования. Так, компания уже тестирует лидары и камеры собственного производства.

Заключение

Прежде чем беспилотные автомобили дойдут до широкого круга потребителей, им придётся пройти множество тестов и усовершенствований. На данный момент самоуправляемых автомобилей 3, 4 и 5 типов крайне мало, чтобы оценить удобство пользования. Одной машины достаточно, только чтобы определить жизнеспособность идеи, но для более подробного массива данных нужны сотни автомобилей.

Также важно продумать систему безопасности беспилотных автомобилей. Если кинуть в обычную машину кирпич, то она поедет дальше и ничего с ней не случится, а вот если кинуть кирпич беспилотному автомобилю в лидар или радар, то безопасность передвижения на нём будет под очень большим вопросом

Эти устройства расположены на внешней части транспорта, поэтому так уязвимы. Но даже если исключить вероятность попадания кирпича, то никто не застрахован от града или прочих природных (или не совсем) явлений, которые могут подпортить жизнь автовладельцу.

Кроме того, беспилотный автомобиль легко можно загнать в ловушку. Например, если рабочие случайно забыли нанести временную разметку и установить временные знаки, автомобиль может просто остановиться перед препятствием и ничего не делать, если слева (или справа в некоторых странах) сплошная.

Если вам интересна тема самоуправляемых автомобилей, но у вас нет своего и хочется хоть как-то поиграть с беспилотностью, то можете ознакомиться с этой статьёй на Medium.

Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Максим Иванов
Наш эксперт
Написано статей
129
Ссылка на основную публикацию
Похожие публикации