Сколько ты на самом деле больше ездишь? В большинстве новых транспортных средств водитель — просто биологический винтик в матрице компьютеризированного управления, который считывает и фильтрует информацию, поступающую от человека, а затем интерпретирует ее в действиях автомобиля. Контроль устойчивости, дроссельная заслонка с приводом по проводам и — на некоторых горячих автомобилях — управление запуском — уже обычные компьютерные функции, такие как автоматические коробки передач с электронным управлением и антиблокировочная система тормозов. Передовые технологии, такие как электронное рулевое управление и торможение, также дебютировали в серийных автомобилях.
Даже некоторые недорогие автомобили оснащены датчиками, которые помогают парковаться (или просто делают это за вас) и сообщают, когда другой автомобиль находится в вашей слепой зоне. Круиз-контроль с радаром распознает другие транспортные средства и автоматически тормозит или ускоряется по мере необходимости.
Но это всего лишь закуски к грядущему силиконовому банкету. С каждым годом компьютеры становятся меньше и умнее, сенсоры — дешевле, а производители все больше узнают о бесшовной интеграции. Летающих машин, возможно, никогда не будет, но машина, которая может сама себя вести, уже существует в виде прототипа. И многое другое придет.
Робокары являются одним из основных элементов научно-фантастического фэнтези, но еще десять лет назад эта идея все еще была несбыточной мечтой футуристов. Затем произошло несколько вещей. Во-первых, Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны запустило DARPA Grand Challenge, серию гонок для беспилотных автомобилей с начальным капиталом и денежными призами до 2 миллионов долларов. В период с 2004 по 2007 год было проведено три мероприятия. Затем, в 2010 году, Google признался, что тайно тестировал свои собственные беспилотные автомобили на протяжении сотен тысяч миль, используя технологии, разработанные для соревнований DARPA. И большая тройка немецких люксовых брендов недавно продемонстрировала технологию, которая выводит их автомобили на постепенный и неумолимый путь к автономии.
Между тем, отрасль работает над многоуровневой эволюцией технологий помощи водителю, что однажды приведет к тому, что ручная часть вождения станет в основном необязательной.
«Мы все как представители отрасли согласны с тем, что нам следует придерживаться поэтапного подхода, — говорит Энни Лиен, инженер программы автономии Audi, — потому что это единственный способ убедиться, что эта технология развернута на рынке, не причиняя вреда. любой ненужный и неуместный вред».
Mercedes-Benz добавляет к адаптивному круиз-контролю в своем новом S-классе помощь в рулевом управлении, чтобы удерживать автомобиль в центре полосы движения. Audi разработала программу помощи в пробках, чтобы автоматизировать вождение с остановками. Ford прогнозирует, что его собственная версия системы помощи при пробках может появиться на рынке в течение пяти лет, а GM продемонстрировала систему круиз-контроля на прототипах Cadillac, аналогичную системе Mercedes.
А вскоре BMW представит еще одну ступеньку для роботов-шоферов: автоматический круиз-контроль, который может проехать. Возможно, в соответствии со стереотипом владельцев BMW, новая система не просто тормозит и терпеливо ждет, когда окажется позади более медленного автомобиля. На самом деле он может смотреть на соседние полосы и находить пробелы в движении, а затем менять полосу движения, проезжать мимо тугодума и возвращаться на исходную полосу и скорость.
Все эти системы поддерживаются такими технологиями, как адаптивный круиз-контроль и помощь в удержании полосы движения, которые ранее использовались на большинстве автомобилей высокого класса, но с новыми датчиками и программным обеспечением. Хотя технология и подход варьируются в зависимости от компании, все они преследуют одну цель: автомобиль, способный воспринимать окружающую среду и реагировать соответствующим образом.
Тем не менее, большинство экспериментальных беспилотных автомобилей, в том числе и автомобили Google, спроектированы с использованием массивов датчиков, которые все еще слишком сложны и дороги для массового производства. Одним из таких примеров является Velodyne LIDAR, кластер лазеров стоимостью 75,000 XNUMX долларов, установленных во вращающейся башне, о котором даже конкурирующие исследователи говорят с благоговением. Данные, которые он собирает, чрезвычайно богаты, но большинство водителей, если бы у них был выбор, предпочли бы купить за эти деньги Porsche Boxster.
Стоимость, однако, только один вопрос. Компьютеры просто еще не справляются со всеми вычислениями, необходимыми для безопасного взаимодействия в нашем случайном и непредсказуемом мире. Да, компьютер Deep Blue обыграл гроссмейстера Гарри Каспарова, суперкомпьютер Watson вытер пол шваброй Jeopardy! чемпион Кен Дженнингс, а автоматизированный трековый тренажер BMW 3-й серии проходит Нюрбургринг быстрее, чем многие гонщики. Но компьютеры по своей природе ограничены. Проще говоря, им не хватает воображения.
Способ, которым компьютеры распознают объект, состоит в том, чтобы сказать, что это за объект. Таким образом, автономный автомобиль распознает, скажем, «Бьюик», потому что кто-то показал ему «Бьюик» и приказал компьютеру рассматривать его как автомобиль. Но на данный момент невозможно создать базу данных, охватывающую все возможности. Вот почему автономная система Google в настоящее время требует точного отображения перед поездкой. Компьютер автомобиля должен знать, где что находится, прежде чем он сможет двигаться по маршруту.
Такая зависимость от буквального означает, что компьютеры плохо предсказывают поведение. Лучшее, что они могут сделать, — это спрогнозировать ряд возможных результатов. Представьте себе пешехода в многолюдном городе. Внимательный водитель-человек может сказать, что этот человек собирается делать дальше, читая язык тела, отмечая, как поворачивается голова или глаза, или по выражению лица. Но на данный момент компьютер не может.
Значительное увеличение размера выборки может исправить некоторые из них, но не может объяснить все. Как насчет того, чтобы кто-то носил костюм на Хэллоуин? Или спотыкающийся пьяный? Человеческий мозг часто без проблем обнаруживает аномалии и реагирует на них, а вот искусственный мозг справляется. Во всяком случае, пока.
Исполнительный председатель Google доктор Эрик Шмидт, генеральный директор и соучредитель Ларри Пейдж и соучредитель Сергей Брин на беспилотной Toyota Prius.
«Трудно или почти невозможно обнаружить пешеходов, особенно детей и велосипедистов, и предсказать их поведение», — говорит Садаюки Цугава, профессор информационной инженерии в Университете Мейдзё в Японии и пионер в области исследований беспилотных транспортных средств.
Даже более простые проблемы с восприятием могут расстроить робокаров. Допустим, вы следуете за другим транспортным средством по небольшой извилистой дороге. Если головной автомобиль завернет за угол и датчики потеряют его из виду, ваш автономный автомобиль больше не будет знать, что он там. Это называется постоянством объекта, это то, что у большинства детей развивается до того, как им исполнится два года, но компьютеры еще не освоили его.
Когда внешняя видимость настолько плоха, что это может вызвать трудности у водителей, лазерные и визуальные сенсорные системы также могут не работать. Альберто Брогги, директор VisLab в Университете Пармы в Италии, объясняет, что добавление к ним радара для «виденья сквозь» погоду работает, но ограничивается обнаружением крупных объектов, таких как автомобили. «Если идет настоящий дождь, даже у обычного водителя возникают проблемы с [различением мелких предметов]», — говорит он. «Эта проблема никогда не будет решена с помощью автономного вождения».
Компьютеры также обеспокоены изменением норм. Если машина может повернуть направо на красный в одном месте, но не может в другом, постоянное выполнение того или иного действия создаст проблемы. Или рассмотрим рабочую зону, где машины должны чередоваться по одной полосе. Если автономный автомобиль видит препятствия, но не понимает, что это рабочая зона, он не знает, как реагировать. Он не может двигаться вперед по своей полосе, потому что он запрограммирован не двигаться по другую сторону двойной желтой линии.
В местах, где правила дорожного движения не более чем рекомендации, где водители ведут себя агрессивно, соблюдение законов на самом деле делает транспортное средство менее предсказуемым и более опасным. Может быть незаконно нарушать закон, но небезопасно следовать ему. Броджи описывает ситуацию, когда он пилотировал автономный тестовый автомобиль в Москве. Дорога была расписана по две полосы движения в каждую сторону, но три ряда машин стояли друг за другом.
«Автомобили не соблюдали правила дорожного движения», — говорит он. «Некоторые автомобили ехали по одной полосе, другие ехали по разметке, так что это был просто беспорядок. И наш автомобиль был единственным, кто соблюдал правила дорожного движения, старался держаться в окне разметки полосы движения, а мы представляли реальную опасность для остальных».
В то время как программисты в конечном итоге найдут решения таких проблем, прямо сейчас это загадки беспилотных автомобилей и почему они, несомненно, потребуют ручного управления, например, в автомобилях Google.
«Нельзя просто выбросить машину на волю и ожидать, что она справится с любыми непредсказуемыми обстоятельствами и событиями, — говорит Лиен. «Нельзя ожидать этого в ближайшем будущем, нельзя ожидать этого в ближайшие пять лет, нельзя ожидать даже в ближайшие 10 лет. Может быть, через пару десятков лет».
На выставке потребительской электроники в январе Audi показала A7, которая может самостоятельно заехать в гараж, найти свободное место и припарковаться по одной команде со смартфона водителя. Это своего рода футуристический материал, который приводит в восторг поклонников научной фантастики, и это, вероятно, следующий шаг на пути эволюции роботизированного автомобиля. Вождение без человека за рулем создает множество проблем, помимо технологических. Автономный автомобиль, работающий на низкой скорости в относительно простой среде, такой как парковка, дает возможность решить некоторые из этих проблем до того, как он выйдет из строя на шоссе.
«Это технология, при которой в определенных сценариях автомобиль ведет себя сам», — говорит Лиен. «Нам лучше убедиться, что то, что мы выводим на рынок, — это то, чему мы можем доверять».
Но самый большой вопрос, который возникает у большинства людей, касается законности робокаров; а второй, кажется, работает в духе «Кто заплатит за неизбежный крах?» Действительно, первая авария с участием беспилотного автомобиля превратится в адский судебный процесс, но наша правовая система готова решать такие вопросы. Производителям автомобилей уже каждый день предъявляют иски за ответственность за качество продукции. Учитывая основные принципы нашей системы общего права, автономные автомобили, вероятно, так же легальны, как и любой другой автомобиль на дороге, даже если они в конечном итоге имеют свой собственный набор правил, по словам Брайанта Уокера Смита, преподавателя права Стэнфордского университета и эксперта. Правовые аспекты автономного вождения.
«Есть много разных способов регулирования. Один заключается в принятии законодательства или введении в действие конкретных правил; другой — полагаться на другие механизмы, будь то информация и выбор потребителей или производители и их страх перед ответственностью. Когда судьи и присяжные принимают решения в суде, это еще одна форма регулирования», — говорит он.
Несколько штатов, в частности Калифорния, Флорида и Невада, приняли законы, регулирующие беспилотные автомобили на своих дорогах. Обязательно последуют новые законы и вероятное федеральное вмешательство.
Стоит отметить, что эти события совпадают с другими культурными изменениями. Повсеместное распространение компьютеров, от смартфонов и планшетов до облачных вычислений, заставляет людей доверять автоматизации до тех пор, пока не будет достигнута желаемая цель. Применительно к вождению это привело к тому, что часть населения считает автомобили не более чем бытовыми приборами, полезными только в случае крайней необходимости и легко заменяемыми более удобными альтернативами, такими как общественный транспорт и текстовые сообщения.
Автономные автомобили представляют собой потенциальное решение отвлеченного вождения. По иронии судьбы, они также могут быть спасителями бэби-бумеров, выросших в эпоху дешевого бензина и безграничных возможностей, для которых автомобили всегда были символом статуса и свободы.
Философские вопросы об автономии остаются столь же без ответа, как и окончательное видение того, как будут выглядеть наши будущие дороги, когда роботизированные автомобили станут умнее. Должны ли автомобили общаться и координировать друг с другом, а не просто чувствовать друг друга? Когда водитель должен быть внимательным, а когда ему можно дать поспать? Будут ли автомобили, которые разбиваются реже и менее серьезно, в конечном итоге потребуют более легких конструкций, повышающих топливную экономичность? Как будет выглядеть страховка для водителей, решивших водить машину самостоятельно? Какое влияние автономия может оказать на то, как люди проектируют дороги и города или даже думают о них? Нужно ли будет людям вообще учиться водить?
Питайтесь правильно и занимайтесь спортом, и, возможно, вы проживете достаточно долго, чтобы узнать ответы на эти вопросы, хотите вы этого или нет.
Этот контент импортируется из OpenWeb. Вы можете найти тот же контент в другом формате или найти дополнительную информацию на их веб-сайте.
