Современные беспилотные транспортные средства способны работать без устали, благодаря чему снижаются затраты на перевозку. Однако ключевой вопрос проектирования таких устройств — способность принятия решений в потенциально опасных и чрезвычайных ситуациях. Подробнее об этом расскажет Дмитрий Плотников, кандидат технических наук, доцент Высшей школы транспорта ИММиТ СПбПУ.
Системы восприятия: «глаза» и «уши» беспилотного автомобиля
«Прежде чем принять решение, беспилотный автомобиль должен получить точную информацию об окружающем его мире. Для этого у него существуют собственные «органы чувств» — несколько типов датчиков», — рассказывает эксперт.
- Лидары (Light Detection and Ranging) — лазерные сканеры, создающие трехмерную карту пространства с точностью до нескольких миллиметров. Так, автомобиль может «видеть» окружающие его объекты, определять их форму и расстояние до них. Лидары особенно эффективны в условиях плохой видимости, например ночью.
- Камеры создают цветное изображение дороги, распознают дорожные знаки, светофоры, пешеходов и другие автомобили. Современные системы используют несколько камер для формирования кругового обзора.
- Радары работают в любых погодных условиях и на больших расстояниях, обнаруживая объекты сквозь туман, дождь или снег. Даже если визуально ничего не видно, радар распознает впереди идущую машину.
- GPS-датчики предоставляют информацию о текущем местоположении автомобиля с точностью до десятков сантиметров. Полученная информация интегрируется с цифровыми картами, данными с камер, радаров и лидаров, а также данными, о дорожной сети, ограничениях скорости, расположении перекрестков и других важных элементах.
«Все эти данные, а также данные других менее важных датчиков, объединяются в единую модель окружающей среды с помощью специальных программ, называемых системами фьюжина (от английского fusion — слияние данных). Это позволяет автомобилю получить максимально точное представление о том, что происходит вокруг него в реальном времени», — поясняет Дмитрий Плотников.
Система принятия решений: «мозг» беспилотного автомобиля
После сбора данных в дело вступает система искусственного интеллекта, которая прогнозирует поведение других участников движения и выбирает оптимальный маневр.
«Например, если на дорогу внезапно выбегает пешеход, система за доли секунды оценивает варианты: экстренное торможение, объезд или смена траектории. Решение принимается на основе анализа множества факторов: скорости автомобиля, расстояния до препятствия, наличия помех с других сторон, а также возможного ущерба как для пассажиров, так и для окружающих», — рассказывает эксперт.
В плотном потоке автомобиль должен перестраиваться в нужный ему ряд, соблюдая ПДД и не создавая помех другим водителям.
Для повышения надежности производители тестируют беспилотные автомобили в симуляторах и на полигонах. Беспилотные автомобили проходят испытания в самых разных сценариях: от простого торможения до сложных перекрестков со специально смоделированными ситуациями непредсказуемого поведения участников дорожного движения.
«Также широко используется метод машинного обучения — автомобиль обучается на данных, собранных другими беспилотниками. Такая «коллективная память» позволяет быстро адаптироваться к новым условиям и улучшать качество принятия решений без необходимости физического тестирования каждой ситуации», — объясняет Дмитрий Плотников.