Тема автономного вождения и внедрения беспилотных технологий в автомобилях давно привлекает пристальное внимание специалистов и общественности. Проведенное недавно исследование показало, что в некоторых ситуациях человек все еще превосходит возможности существующих автоматизированных систем.
Согласно результатам научной работы, опубликованной в журнале Nature Communications, транспортные средства с частичной автоматизацией управления демонстрируют более высокую аварийность по сравнению с автомобилями, управляемыми людьми, в условиях плохой видимости и на поворотах.
Анализ более 37 тысяч дорожно-транспортных происшествий показал, что автоматизированные системы в пять раз чаще попадают в аварии во время восхода или захода солнца. На поворотах это соотношение увеличивается вдвое – человечек справляется с таким маневрированием гораздо успешнее. Причина кроется в ограничениях современных камер, датчиков и алгоритмов, используемых в системах помощи водителю с частичной автоматизацией. Эти технологии пока не в полной мере могут адекватно воспринимать окружающую обстановку в условиях низкой освещенности или на сложных участках дороги.
Так, в сумерках камеры и датчики иногда теряют четкость восприятия, а алгоритмы реагируют на ситуацию с задержкой. Это увеличивает риск ошибок и неверной оценки дорожной обстановки автоматизированными системами. В то же время опытные водители лучше ориентируются в таких условиях, используя накопленный опыт и интуицию.
Аналогичная ситуация наблюдается и на поворотах. Автоматика не всегда точно рассчитывает траекторию движения, особенно на крутых или резких виражах. Человеческое восприятие в подобных случаях оказывается более гибким и адаптивным. Современные системы помощи водителю, безусловно, повышают безопасность на дорогах, но их возможности все еще ограничены в сложных дорожных условиях. Системы помощи водителю в их нынешнем виде — это всего лишь ассистенты.
Эксперты отмечают, что для повышения надежности и безопасности автономного вождения необходимо дальнейшее совершенствование датчиков, камер и алгоритмов, а также интеграция их с человеческими навыками управления автомобилем.
